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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于多层时空融合的轻量化驾驶人注意力预测方法和装置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：CN115457521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211120747.1，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于多层时空融合的轻量化驾驶人注意力预测方法和装置是由金立生;纪丙东;郭柏苍;姚航;许新亮;王胤霖;雒国凤设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层时空融合的轻量化驾驶人注意力预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多层时空融合的轻量化驾驶人注意力预测方法和装置。该方法包括：获取视频帧提取并存储所述视频帧中连续帧间的多层级空间特征；通过在时间维度融合所述多层级空间特征来生成驾驶人的注意力显著图；基于所述驾驶人的注意力显著图来输出驾驶人注意力预测结果。通过轻量化骨干和轻量化3D模块的设计有效提升了驾驶场景中驾驶人注意力预测的速度。本发明还使用了多尺度策略提取动态图像在不同层级上的尺度信息，使得网络可以充分的利用动态场景的时间、空间和尺度信息，从而使得驾驶人注意力预测的精度更高，实现快速、精确的感知驾驶场景中潜在风险或提供决策所需关键信息，增强智能汽车的功能可理解性和鲁棒性。

本发明授权基于多层时空融合的轻量化驾驶人注意力预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于多层时空融合的轻量化驾驶人注意力预测方法，其特征在于，包括： 获取视频帧； 提取并存储所述视频帧中连续帧间的多层级空间特征； 通过在时间维度融合所述多层级空间特征来生成驾驶人的注意力显著图； 基于所述驾驶人的注意力显著图来输出驾驶人注意力预测结果； 在所述获取视频帧之后，还包括： 对所述视频帧的图像进行尺寸调整处理及标准化处理； 所述尺寸调整处理为将所述视频帧的RGB图像的尺寸缩放至宽高为； 所述标准化处理为利用Z-Score标准化对经过尺寸调整处理后的所述RGB图像分别在R、G、B三个颜色通道上进行标准化处理，以生成符合标准正态分布的标准化图像数据，如公式1所示： 其中，为对应颜色通道上的输入；为对应颜色通道标准化后的输出；为数据集训练集上对应颜色通道的图像亮度值均值，分别为；为对应的图像亮度值标准差的平均值，分别为； 该方法还包括：建立多层时空融合网络模型，并利用该模型对所述标准化图像数据进行注意力预测； 所述多层时空融合网络模型包括编码器和解码器两个模块，所述编码器模块用于提取并存储所述视频帧中连续帧间的多层级空间特征，所述解码器模块用于通过在时间维度融合所述编码器模块输出的多层级空间特征来生成驾驶人的注意力显著图。

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