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龙图腾网获悉广州市影擎电子科技有限公司申请的专利一种基于瞳孔位置识别的云影片播放处理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：CN115291723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210918218.X，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于瞳孔位置识别的云影片播放处理方法及系统是由杨尉;戴风鹏;王灏宏设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于瞳孔位置识别的云影片播放处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于瞳孔位置识别的云影片播放处理方法及系统，可以通过不少于一个样本云影片播放数据执行第一云影片播放数据的优化处理，由于样本云影片播放数据中包括第一云影片播放数据的关键描述内容，得到的已优化云影片播放数据相对于第一云影片播放数据提升了准确性和可靠性，即使在第一云影片播放数据效果较差的基础上，也能通过优化样本云影片播放数据，获得准确的已优化云影片播放数据，即本申请能够基于若干个样本云影片播放数据方便的执行云影片播放数据的优化，从而保障依据已优化云影片播放数据进行差异化的影片播放升级处理，提高观影质量。

本发明授权一种基于瞳孔位置识别的云影片播放处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于瞳孔位置识别的云影片播放处理方法，其特征在于，所述方法至少包括： 确定第一云影片播放数据； 确定所述第一云影片播放数据的不少于一个样本云影片播放数据，所述样本云影片播放数据涵盖所述第一云影片播放数据中的参考瞳孔位置的样本数据； 通过所述第一云影片播放数据的不少于一个样本云影片播放数据对所述第一云影片播放数据进行针对性优化，得到已优化云影片播放数据； 所述确定所述第一云影片播放数据的不少于一个样本云影片播放数据，包括：确定所述第一云影片播放数据的空间定位数据，所述空间定位数据涵盖所述第一云影片播放数据中参考瞳孔位置的X种识别标签；通过所述第一云影片播放数据的空间定位数据确定与所述参考瞳孔位置的不少于一个参考指示存在关联的样本云影片播放数据；其中，所述X为大于等于1的正数； 所述通过所述第一云影片播放数据的不少于一个样本云影片播放数据对所述第一云影片播放数据进行针对性优化，得到已优化云影片播放数据，包括： 对所述第一云影片播放数据进行云影片播放数据更新处理，得到第二云影片播放数据，所述第二云影片播放数据的量化分析指标超过所述第一云影片播放数据的量化分析指标； 通过所述第二云影片播放数据中所述参考瞳孔位置的实时观看情况，对所述不少于一个样本云影片播放数据进行优化处理，得到所述实时观看情况中与所述样本云影片播放数据绑定的优化云影片播放数据； 通过所述不少于一个样本云影片播放数据中与所述瞳孔位置存在关联的不少于一个参考指示，从所述样本云影片播放数据绑定的优化云影片播放数据中挑选所述不少于一个参考指示的局部云影片播放数据； 基于挑选的所述局部云影片播放数据和所述第二云影片播放数据得到所述已优化云影片播放数据； 所述基于挑选的所述局部云影片播放数据和所述第二云影片播放数据得到所述已优化云影片播放数据，包括：通过挑选的所述局部云影片播放数据迭代所述第二云影片播放数据中与所述局部云影片播放数据中参考指示绑定的指示，得到所述已优化云影片播放数据，或者通过所述局部云影片播放数据和所述第二云影片播放数据进行特征提取操作，得到所述已优化云影片播放数据； 通过第一AI线程执行所述对所述第一云影片播放数据进行云影片播放数据更新处理，得到所述第二云影片播放数据，所述方法还包括训练所述第一AI线程的步骤，包括： 确定第一训练云影片播放数据簇，所述第一训练云影片播放数据簇包括若干个第一训练云影片播放数据，以及与所述第一训练云影片播放数据绑定的第一云影片描述内容； 将所述第一训练云影片播放数据簇中的不少于一个第一训练云影片播放数据加载至所述第一AI线程执行所述云影片播放数据更新处理，得到所述第一训练云影片播放数据绑定的在先训练云影片播放数据； 将所述在先训练云影片播放数据分别加载至第一比对线程、第一描述筛选线程以及第一云影片播放数据分类线程，得到针对所述在先训练云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果以及云影片播放数据分类结果； 结合所述在先训练云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果、云影片播放数据分类结果得到第一线程量化评估结果，通过所述第一线程量化评估结果更新所述第一AI线程的计算向量，直到符合第一训练条件； 其中，所述结合所述第一训练云影片播放数据绑定的在先训练云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果、云影片播放数据分类结果得到第一线程量化评估结果，包括： 通过所述第一训练云影片播放数据绑定的在先训练云影片播放数据和所述第一云影片描述内容中与所述第一训练云影片播放数据绑定的第一范例云影片播放数据，确定第一关键语义量化评估结果；通过所述在先训练云影片播放数据的区分结果，以及所述第一比对线程对所述第一范例云影片播放数据的区分结果，得到第一比对量化评估结果；通过所述在先训练云影片播放数据和所述第一范例云影片播放数据的人工智能线程操作，确定第一挖掘量化评估结果；通过所述在先训练云影片播放数据的描述筛选结果和所述第一云影片描述内容中的第一范例描述，得到第一显著性量化评估结果； 通过所述在先训练云影片播放数据的云影片播放数据分类结果和所述第一云影片描述内容中与第一训练样本绑定的第一范例分类结果，得到第一区分量化评估结果； 通过所述第一比对量化评估结果、第一关键语义量化评估结果、第一挖掘量化评估结果、第一显著性量化评估结果和第一区分量化评估结果的整合处理，得到所述第一线程量化评估结果； 通过第二AI线程执行所述针对性优化，得到所述已优化云影片播放数据，所述方法还包括训练所述第二AI线程的步骤，包括： 确定第二训练云影片播放数据簇，所述第二训练云影片播放数据簇包括第二训练云影片播放数据、所述第二训练云影片播放数据绑定的样本训练云影片播放数据和第二云影片描述内容；通过所述第二训练云影片播放数据对所述样本训练云影片播放数据进行优化处理得到训练优化云影片播放数据，并将所述训练优化云影片播放数据和所述第二训练云影片播放数据加载至所述第二AI线程，对所述第二训练云影片播放数据执行针对性优化，得到所述第二训练云影片播放数据的优化事先训练云影片播放数据； 将所述优化事先训练云影片播放数据分别加载至第二比对线程、第二描述筛选线程以及第二云影片播放数据分类线程，得到针对所述优化事先训练云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果以及云影片播放数据分类结果； 结合所述优化事先训练云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果、云影片播放数据分类结果得到所述第二AI线程的第二线程量化评估结果，并通过所述第二线程量化评估结果更新所述第二AI线程的计算向量，直到符合第二训练条件； 其中，所述结合所述训练云影片播放数据绑定的优化事先训练云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果、云影片播放数据分类结果得到所述第二AI线程的第二线程量化评估结果，包括：通过所述第二训练云影片播放数据绑定的优化事先训练云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果以及云影片播放数据分类结果得到整体量化评估结果和部分量化评估结果；通过所述整体量化评估结果和部分量化评估结果的整合处理得到所述第二线程量化评估结果； 其中，通过所述训练云影片播放数据绑定的优化事先训练云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果以及云影片播放数据分类结果得到整体量化评估结果，包括： 通过所述第二训练云影片播放数据绑定的优化事先训练云影片播放数据和所述第二云影片描述内容中与所述第二训练云影片播放数据绑定的第二范例云影片播放数据，确定第二关键语义量化评估结果；通过所述优化事先训练云影片播放数据的区分结果，以及所述第二比对线程对所述第二范例云影片播放数据的区分结果，得到第二比对量化评估结果； 通过所述优化事先训练云影片播放数据和所述第二范例云影片播放数据的人工智能线程操作，确定第二挖掘量化评估结果；通过所述优化事先训练云影片播放数据的描述筛选结果和所述第二云影片描述内容中的第二范例描述，得到第二显著性量化评估结果； 通过所述优化事先训练云影片播放数据的云影片播放数据分类结果和所述第二云影片描述内容中的第二范例分类结果，得到第二区分量化评估结果； 通过所述第二比对量化评估结果、第二关键语义量化评估结果、第二挖掘量化评估结果、第二显著性量化评估结果和第二区分量化评估结果的整合处理，得到所述整体量化评估结果； 其中，通过所述训练云影片播放数据绑定的优化事先训练云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果以及云影片播放数据分类结果得到部分量化评估结果，包括：挑选所述优化事先训练云影片播放数据中不少于一个指示的指示局部云影片播放数据，将不少于一个指示的指示局部云影片播放数据分别加载至比对线程、描述筛选线程以及云影片播放数据分类线程，得到所述不少于一个指示的指示局部云影片播放数据的区分结果、描述筛选结果以及云影片播放数据分类结果；通过所述不少于一个指示的指示局部云影片播放数据的区分结果，以及所述第二比对线程对所述第二训练云影片播放数据绑定的第二范例云影片播放数据中所述不少于一个指示的指示局部云影片播放数据的区分结果，确定所述不少于一个指示的第三比对量化评估结果；通过所述不少于一个指示的指示局部云影片播放数据的描述筛选结果和所述第二云影片描述内容中所述不少于一个指示的范例描述，得到不少于一个指示的第三显著性量化评估结果；通过所述不少于一个指示的指示局部云影片播放数据的云影片播放数据分类结果和所述第二云影片描述内容中所述不少于一个指示的范例分类结果，得到不少于一个指示的第三区分量化评估结果；通过所述不少于一个指示的第三比对量化评估结果、第三显著性量化评估结果和第三区分量化评估结果的优化处理，得到所述线程的部分量化评估结果。

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广州市影擎电子科技有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市番禺区东环街市新路42-1号A101；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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