买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种目标导向的扫视路径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：CN119723648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411720546.4，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种目标导向的扫视路径预测方法是由权荣;赖彦涛;梁栋;秦杰设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标导向的扫视路径预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标导向的扫视路径预测方法，属于路径预测领域。本发明提取目标语义信息和场景图像的多层级视觉信息；将目标语义信息和多层级视觉信息融合为联合特征信息；将所有注视点的查询信息和联合特征信息一起输入到扫视路径解码器中，采用并行的方式预测所有注视点的隐藏状态信息；将所有注视点的隐藏状态信息一起输入一个扫视路径头中，将其转化为坐标值X、坐标值Y、持续时间T和终止概率值V等参数；最后遍历所有的注视点，如果当前注视点的终止概率值小于0.5，则将该注视点的坐标值和持续时间加入扫视路径，否则，停止遍历。本发明提出的模型可以在目标导向的场景中生成更加真实可靠的扫视路径。

本发明授权一种目标导向的扫视路径预测方法在权利要求书中公布了：1.一种目标导向的扫视路径预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，利用CLIP文本视觉编码器提取目标语义信息； 步骤2，利用CLIP视觉编码器提取场景图像的多层级视觉信息； 步骤3，利用层级式的视觉-语义特征融合模块，将目标语义信息和多层级视觉信息融合为联合特征信息；步骤3具体包括如下步骤： 步骤301，将步骤1提取的目标语义信息Ftarget经过N个独立的线性映射，将维度转化为后续Transformer架构的内部维度D，得到N个新的目标特征向量嵌入Ftarget1,Ftarget2,...,FtargetN； 步骤302，将步骤2提取到的多层级视觉信息的视觉特征图A1,A2,...,AN经过N个独立的线性映射，将维度转化为后续Transformer架构的内部维度D，得到N个新的视觉特征图A1',A'2,...,A'N； 步骤303，将第一个目标特征向量嵌入Ftarget1和最后一个视觉特征图A'N经过一个Film结构进行融合，得到融合特征图Fjoint1； 步骤304，将得到的融合特征图Fjoint1添加一个二维位置编码，得到新的特征图F′joint1； 步骤305，将特征图F′joint1经过一个标准的Transformer编码层，使得到的融合特征感知到相互之间的对应关系，得到新的特征图Fj”oint1； 步骤306，将得到的特征图F″joint1和倒数第二个视觉特征图A'N-1直接相加，得到新的特征图Fj”'oint1； 步骤307，将第二个目标特征向量Ftarget2取代步骤303中的第一个目标特征向量Ftarget1，然后用得到的特征图F″′joint1取代步骤303中的最后一个视觉特征图A'N，并通过新的Film结构来得到一个新的融合特征图Fjoint2，并以此类推，重复步骤303-步骤307，直到得到最终的联合特征信息Fj”ointN； 步骤4，将所有注视点的查询信息和联合特征信息一起输入到扫视路径解码器中，采用并行的方式预测所有注视点的隐藏状态信息； 步骤5，将所有注视点的隐藏状态信息一起输入一个扫视路径头中，转化为坐标值X、坐标值Y、持续时间T和终止概率值V的参数； 步骤6，遍历所有的注视点，如果当前注视点的终止概率值小于等于0.5，则将该注视点的坐标值和持续时间加入扫视路径，否则，停止遍历。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号；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”。