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龙图腾网获悉青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;常州工学院申请的专利一种基于卷积神经网络和自注意力模型的视线估计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：CN117173775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310984380.6，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于卷积神经网络和自注意力模型的视线估计方法及系统是由丛山;苑硕;王鹏;姚晓辉设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络和自注意力模型的视线估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于卷积神经网络和自注意力模型的视线估计方法及系统；通过搭建神经网络对脸部图像和眼部图像进行处理，可以在没有约束的环境中回归出高精度的视线方向偏航角和俯仰角；针对普通卷积神经网络对眼部图像的细粒度特征捕捉不足的问题，本发明对ResNet神经网络模型进行了改造，去除了下采样层，将膨胀卷积核加入到神经网络中；将从眼部图像和脸部图像中提取的视觉特征输入到视觉Transformer网络模型中，利用多头自注意力机制将粗粒度特征和细粒度特征进行相关性计算；对视线角度回归过程进行改良，从全连接层中分别回归出视线的偏航角与俯仰角，提升视线估计的精度。

本发明授权一种基于卷积神经网络和自注意力模型的视线估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络和自注意力模型的视线估计方法，其特征在于： 所述方法具体包括以下步骤： 步骤1，根据使用场景的需求，选取数据集； 步骤2，使用视线重定向的方法对数据集进行扩充； 在步骤2中，使用基于标准化流NormalizingFlows的生成模型Glow进行视线的重定向生成； 在Glow模型中的仿射耦合层可以完成对输入图像的编码变换与逆变换过程，将眼部图像与视线角度进行解耦，并映射到特征空间中生成，为解耦后的眼部图像编码；映射过程的概率密度函数如公式2-1所示： 2-1 其中为基本概率分布，为输入值，为条件值，为映射函数的参数，为关于与的雅可比行列式，为将眼部图像与视线角度解耦的过程； 在仿射耦合层中额外加入条件层，将与视线相关的条件向量输入到Glow模型中，其中和分别表示眼睛注视的偏航角和俯仰角，和分别表示头部姿态的偏航角和俯仰角，V表示眼睛的位置； 步骤3，对数据集进行姿态检测和归一化处理； 步骤4，对ResNet网络分别进行基于人眼特征与人脸特征的改造； 步骤5，将提取的人脸与人眼特征传入视觉Transformer模型进行全局自注意力机制处理； 步骤6，对视线角度进行回归，得到视线方向。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;常州工学院，其通讯地址为：266404 山东省青岛市黄岛区科教二路167号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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