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龙图腾网获悉北京渲光科技有限公司申请的专利一种VR大空间沉浸式游览的注视点预测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：CN120375455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510440029.X，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种VR大空间沉浸式游览的注视点预测方法及系统是由方顺设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种VR大空间沉浸式游览的注视点预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能、计算机视觉、计算机图形学领域，公开了一种VR大空间沉浸式游览的注视点预测方法及系统，方法包括：获取近眼相机传来的眼睛图像；构建注视点预测网络模型；将所述眼睛图像输入所述注视点预测网络模型，输出预测的视线方向。本发明提供了实时精确地预测注视点的方法，并通过剔除输入图像中80％不相关像素，以及神经网络多层级输出预测值的方法，在多个维度上降低了计算复杂度，从而降低了系统延迟，并提高了渲染质量。

本发明授权一种VR大空间沉浸式游览的注视点预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种VR大空间沉浸式游览的注视点预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取近眼相机传来的眼睛图像； 构建注视点预测网络模型； 将所述眼睛图像输入所述注视点预测网络模型，输出预测的视线方向； 将所述眼睛图像输入所述注视点预测网络模型，输出预测的视线方向包括： 对齐所述眼睛图像并进行裁剪； 将裁剪后的图像传递给卷积层进行浅层特征提取； 处理后向后传递到第一注意力模块、第二注意力模块、第三注意力模块、第四注意力模块，进行深层次特征提取，输出预测的视线方向； 第一注意力模块、第二注意力模块、第三注意力模块、第四注意力模块，结构相同，每个自身做一次迭代，学习深层次图像特征，通过插入卷积层，学习到更全局的信息； 第一注意力模块最核心的是混合注意力模块，基于标准Transformer进行改进： 在标准Transformer多头注意力模块的部位，用一个通道注意力模块与之并行，包括：SE模块、ECA模块以及两者的变体； 对特征图用三个不同尺寸的小窗口移动的机制，三个小窗口大小为和并使用padding将图像周围做填充，然后在小窗口内部计算交叉注意力； 符号表示特征图融合，融合方式是尺寸不变，通道数翻倍； 第一注意力模块迭代了2次，第二次迭代时，将符号输出的特征图作为输入，输入到混合注意力模块中，并在跳跃连接中，作为下一个特征融合的输入之一，同理，其他注意力模块也都分别迭代了两次。

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