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龙图腾网获悉宁波荣新安圣机械有限公司;浙大宁波理工学院申请的专利一种验光仪瞳孔中心定位的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113850130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110966927.0，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种验光仪瞳孔中心定位的方法及系统是由黄斌;黄圣缘设计研发完成，并于2021-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种验光仪瞳孔中心定位的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种验光仪瞳孔中心定位的方法及系统，本方法包括步骤：S1：采集验光仪上的瞳孔图像信息，并在瞳孔图像信息上标注预设区域，将预设区域作为检测网络学习的特征区域；S2：将预设区域上各点中心线的交点标注为检测网络学习的目标中心点；S3：将标注的瞳孔图像信息作为数据集，并将数据集按照预设比例划分为训练集和测试集，通过人脸检测神经网络对标注的瞳孔图像信息进行训练和测试；S4：通过目标检测网络预测出预设区域的预测中心点和预测区域位置。本方法通过神经网络的有监督学习来直接对输出结果进行预测，从而获得瞳孔中心点的位置。

本发明授权一种验光仪瞳孔中心定位的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种验光仪瞳孔中心定位的方法，其特征在于，包括步骤： S1：采集验光仪上的瞳孔图像信息，并在瞳孔图像信息上标注预设区域，将预设区域作为检测网络学习的特征区域； S2：将预设区域上各点中心线的交点标注为检测网络学习的目标中心点； S3：将标注的瞳孔图像信息作为数据集，并将数据集按照预设比例划分为训练集和测试集，通过人脸检测神经网络对标注的瞳孔图像信息进行训练和测试； S4：通过目标检测网络预测出预设区域的预测中心点和预测区域位置； S5：通过目标检测网络对预测区域位置进行交叉熵损失函数，并对步骤S4预测的预测中心点位置进行欧式距离判断预测中心点和目标中心点的误差； S6：通过链式求导法则反向更新目标检测网络中的权重参数，使得目标检测网络不断学习图像特征，输出更准确的中心点位置和区域位置； 所述步骤S1包括： S11：采用Labelmg对瞳孔图像信息进行标注； S12：在瞳孔图像信息上标注八个光点且生成圆形的外接正方形区域为预设区域； 所述步骤S5包括： S51：目标检测网络输出的预测区域位置的损失函数为交叉熵： L＝-ylogp+1-ylog1-p 其中，y表示目标值，p表示预测值，L表示交叉熵； S52：预测中心点位置通过欧式距离判断多维空间中预测中心点和目标中心点的绝对距离来计算误差： 其中，向量xk表示预测中心点位置，向量yk表示标注位置，X和Y表示外接正方形的左上角和右下角的坐标，n表示标注的瞳孔图像信息的总数，k表示标注的瞳孔图像信息的编号。

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