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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于多任务学习的目标注视方向估计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：CN117218630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202311134202.0，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于多任务学习的目标注视方向估计方法及系统是由陈欣;徐骜;巩思汉;张浩设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的目标注视方向估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习的目标注视方向估计方法及系统，将待估计图像输入到已训练完成的网络模型中，以输出目标注视的视线估计，所述网络模型包括特征提取模块、特征增强模块、面部姿态估计模块和注视方向估计模块；本目标注视方向估计方法及系统通过网络模型获取目标面部姿态和目标注视方向，有效降低计算量，另外特征增强模块可以同时提高目标面部姿态和注视方向估计的准确率；面部姿态特征对注视方向特征的互增强单元可以以较小的计算量实现特征融合。

本发明授权一种基于多任务学习的目标注视方向估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的目标注视方向估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 将待估计图像输入到已训练完成的网络模型中，以输出目标注视的视线估计，所述网络模型包括特征提取模块、特征增强模块、面部姿态估计模块和注视方向估计模块； 所述网络模型的训练过程如下： S1：获取训练集，所述训练集中的每个人脸标注人脸面部姿态和注视方向，并计算人脸参与训练的类别真值和偏移真值，所述人脸面部姿态包括面部俯仰角和面部偏航角，所述注视方向包括注视俯仰角和注视偏航角，所述类别真值包括面部姿态类别真值，注视方向的类别真值，所述偏移真值包括面部姿态偏移值真值和注视方向的偏移值真值； S2：基于特征提取模块提取训练集中的人脸特征； S3：利用多头自注意力残差结构对获取的人脸特征进行面部姿态特征自增强，得到人脸面部姿态增强后的人脸特征一；利用多头自注意力残差结构对获取的人脸特征进行注视方向特征自增强，得到注视方向特征自增强特征；利用多头互注意力残差结构将人脸特征一的中庭部位所对应的特征对注视方向特征自增强特征进行互增强，得到注视方向增强后的人脸特征二； S4：基于面部姿态估计模块对人脸特征一进行非线性层embedding1，得到人脸特征三，基于人脸特征三得到目标面部姿态； S5：基于注视方向估计模块对人脸特征二进行非线性层embedding2，得到人脸特征四，基于人脸特征四得到目标注视方向。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号，中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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”。