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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种支持可变时长的视觉注意力动态预测方法和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：CN115393576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211025875.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种支持可变时长的视觉注意力动态预测方法和系统是由厉向东;阴凯琳设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种支持可变时长的视觉注意力动态预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种支持可变时长的视觉注意力动态预测方法和系统，包括：1采集多年龄段用户注视静态图像的注视点状态图序列；2对静态图像进行特征拆分和合并得到低分辨率图，进而得到其对应的高分辨率图；3基于注视点状态图确定注视点遮罩，将注视点状态图的注视点遮罩位置替换为高分辨图，其余位置替换为低分辨率图，以得到注视点增强的动态视觉注视点序列；4采用动态视觉注视点序列和静态图像对包含生成器和鉴别器的GAIL模型进行训练以优化模型参数；5利用生成器预测输出待测静态图像的视觉注视点图像序列；6将视觉注视点图像序列融合成标注有视觉注意力的视频，该方法有效地表示人类连续动态发生的眼动。

本发明授权一种支持可变时长的视觉注意力动态预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种支持可变时长的视觉注意力动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集多年龄段用户注视静态图像的注视点状态图序列； 步骤2，对静态图像进行特征拆分和合并得到低分辨率图，基于低分辨率图得到对应的高分辨率图； 步骤3，基于注视点状态图确定注视点遮罩，将注视点状态图的注视点遮罩位置替换为高分辨图，其余位置替换为低分辨率图，以得到注视点增强的动态视觉注视点序列； 步骤4，采用动态视觉注视点序列和静态图像对包含生成器和鉴别器的GAIL模型进行训练以优化模型参数，其中，GAIL模型中，生成器接收静态图像并生成预测的视觉注视点图像序列，输入的静态图像作为状态，预测的视觉注视点图像序列作为预测动作，针对静态图像采集的注视点状态图序列作为真实动作，状态与预测动作形成假数据，状态与真实动作形成真数据，判别器接收假数据和真数据并输出对假数据和真数据的辨别结果，每次鉴别器做出错误判别时，生成器的假数据都会得到奖励，使假数据更有可能在将来生成； 步骤5，将待预测的静态图像输入至参数优化的生成器中，利用生成器预测输出表示视觉注意力的视觉注视点图像序列； 步骤6，根据用户指定的可变时长，将视觉注视点图像序列融合成标注有视觉注意力的视频，具体包括：当视觉注视点图像序列包含T个视觉注视点图像，用户指定的可变时长为S时，根据可变时长和预设帧率计算融合所需帧数F，融合第0个视觉注视点图像至T-F个视觉注视点图像为一帧，融合第1视觉注视点图像至第T-F+1为个视觉注视点图像一帧，以此类推，直至第F个视觉注视点图像至第T个视觉注视点图像融合为最后一帧，且注视点采用圆形散点可视化，合成帧数为F、时长为S的视频画面。

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