恭喜浙江大學厲向東獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種任務驅動的視覺注意力預測方法、裝置和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115147677B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210751774.2，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種任務驅動的視覺注意力預測方法、裝置和系統是由厲向東;滕佳琪;陰凱琳設計研發完成，并于2022-06-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種任務驅動的視覺注意力預測方法、裝置和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種任務驅動的視覺注意力預測方法、裝置和系統，通過基于自下而上的多低級視覺特征的融合和任務信息的引導來構建視覺注意力預測模型，使得模型能夠實現更普通人群在信息瀏覽、導航、搜索等交互任務下的視覺注意力預測，提高基于任務狀態下預測結果的準確度。
本發明授權一種任務驅動的視覺注意力預測方法、裝置和系統在權利要求書中公布了：1.一種任務驅動的視覺主力預測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取圖像序列，并對圖像序列進行噪聲數據清洗和數據增強，以作為樣本數據；構建訓練系統，訓練系統包括自下而上的特征融合模塊、自上而下的任務引導模塊、特征推理模塊、解碼器模塊，其中，自下而上的特征融合模塊用于對輸入的圖像序列進行多低級視覺特征的提取和融合得到視覺特征；自上而下的任務引導模塊用于對輸入的任務信息進行特征提取后與視覺特征融合再經重建得到重建特征，根據重建特征進行任務預測得到任務預測結果；特征推理模塊用于對輸入的視覺特征進行特征再提取得到新特征；解碼器模塊用于對輸入的新特征進行視覺注意力預測并輸出注意力概率圖；構建損失函數，損失函數包括基于注意力概率圖構建的預測損失、基于重建特征構建的重建約束損失、基于任務預測結果構建的任務約束損失；根據樣本數據和損失函數對訓練系統進行參數優化，參數優化結束后，提取參數確定的自下而上的特征融合模塊、時空推理模塊以及解碼器模塊組成視覺注意力預測模型；利用視覺注意力預測模型進行視覺主力預測。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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