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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于注意力转移的第一视角注视点预测方法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：CN116258768B 。

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：202310056084.X，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于注意力转移的第一视角注视点预测方法是由李玉洁;王星河;谭本英;丁数学设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力转移的第一视角注视点预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于注意力转移的第一视角注视点预测方法包括：提取光流图像；构建基于注意力转移的第一视角注视点预测模型；将所述光流图像输入所述第一视角注视点预测模型，获取空间特征和时间特征，基于所述空间特征和时间特征，获取初始视觉显著性图像和注意力图像，基于所述初始视觉显著性图像和注意力图像，融合生成最终的注视点预测图像。本发明对原图像在多尺度上进行了时空的特征提取，充分利用了时序信息和高层语义信息用于显著性检测，通过对注意力转移的建模，从先前的注视中预测后续的注意力，最后结合视觉显著性模型融合为最终注视点预测图，提高了注视点预测的准确度。

本发明授权一种基于注意力转移的第一视角注视点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力转移的第一视角注视点预测方法，其特征在于，包括： 提取光流图像； 构建基于注意力转移的第一视角注视点预测模型； 将所述光流图像输入所述第一视角注视点预测模型，获取空间特征和时间特征，基于所述空间特征和时间特征，获取初始视觉显著性图像和注意力图像，基于所述初始视觉显著性图像和注意力图像，融合生成最终的注视点预测图像； 所述第一视角注视点预测模型包括：特征编码模块、显著性预测模块、注意力转移模块和后期融合模块；其中，所述特征编码模块为：引入Inflated3D网络的特征编码模块； 所述特征编码模块和所述后期融合模块通过并行的所述显著性预测模块和注视状态预测模块进行连接； 获取所述空间特征和时间特征包括： 将所述光流图像输入所述特征编码模块，利用所述Inflated3D网络分别提取所述空间特征和时间特征； 所述注意力转移模块包括：通道权重提取器、注视状态预测器和基于LSTM的权重预测器； 所述权重预测器分别与所述通道权重提取器、注视状态预测器连接； 获取所述注意力图像包括： 将预设图像的最大值坐标和所述空间特征输入所述通道权重提取器，获取第一通道权重；其中，所述预设图像为：上一次预测的所述注视点预测图像，所述第一通道权重为：上一次注视点周围的特征表示通道权重； 将上一次预测的所述时间特征输入所述注视状态预测器，获取注视状态概率； 将所述第一通道权重输入所述权重预测器，获取第二通道权重；其中，所述第二通道权重为：当前时刻表示注意力区域的通道权重； 基于所述第二通道权重和所述注视状态概率，获取第三通道权重；其中，所述第三通道权重为：当前时刻最终的通道权重； 将所述第三通道权重和所述空间特征进行加权，获取所述注意力图像。

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