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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利用于晕动信息检测的头戴式设备和计算机可读介质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：CN120219387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510694576.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于晕动信息检测的头戴式设备和计算机可读介质是由张地;吴琪设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于晕动信息检测的头戴式设备和计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了用于晕动信息检测的头戴式设备和计算机可读介质。该用于晕动信息检测的头戴式设备包括：图像采集装置，被配置成采集视觉图像数据序列；处理器，被配置成执行以下处理：得到预处理图像数据序列；生成深度图像数据；生成光流图像数据；生成水平特征图、垂直特征图和深度特征图；得到时序特征信息；生成晕动症检测结果；确定待显示信息；存储器，被配置成对晕动症检测结果进行存储；显示器，被配置成对待显示信息进行显示。该实施方式可以减少数据处理时所消耗的计算资源。

本发明授权用于晕动信息检测的头戴式设备和计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种用于晕动信息检测的头戴式设备，包括： 图像采集装置，被配置成采集目标用户对应的视觉图像数据序列； 处理器，被配置成执行以下处理： 对所述视觉图像数据序列进行预处理，得到预处理图像数据序列； 对于所述预处理图像数据序列中的每个预处理图像数据，基于所述预处理图像数据，生成深度图像数据； 对于所述预处理图像数据序列中满足预设图像条件的每两帧预处理图像数据，基于所述两帧预处理图像数据，生成光流图像数据； 基于所生成的各个深度图像数据、所生成的各个光流图像数据和预先训练的晕动症检测模型中的特征提取层，生成水平特征图、垂直特征图和深度特征图，其中，所述特征提取层包括水平特征提取网络、垂直特征提取网络和深度特征提取网络，所述晕动症检测模型，是通过以下步骤训练得到的： 获取样本集，其中，样本集中的样本包括样本深度图像数据集、样本光流图像数据集和样本晕动症数据序列，所述样本晕动症数据序列中的每个样本晕动症数据包括样本症状程度和样本概率数据； 基于样本集，执行以下训练步骤： 将样本集中至少一个样本包括的各个样本光流图像数据集输入至初始神经网络的特征提取层包括的水平特征提取网络，得到所述至少一个样本中每个样本对应的水平特征图； 将所述至少一个样本包括的各个样本光流图像数据集输入至初始神经网络的特征提取层包括的垂直特征提取网络，得到所述至少一个样本中每个样本对应的垂直特征图； 将所述至少一个样本包括的各个样本深度图像数据集输入至初始神经网络的特征提取层包括的深度特征提取网络，得到所述至少一个样本中每个样本对应的深度特征图； 将所述至少一个样本中每个样本对应的水平特征图、垂直特征图和深度特征图输入至初始神经网络中的时序特征提取网络，得到所述至少一个样本中每个样本对应的时序特征信息； 将所述至少一个样本中每个样本对应的时序特征信息输入至初始神经网络中的输出层，得到所述至少一个样本中每个样本对应的晕动症数据序列，所述晕动症数据序列中的每个晕动症数据包括症状程度和概率数据； 基于所述至少一个样本中每个样本对应的样本晕动症数据序列和晕动症数据序列，生成至少一个样本中每个样本对应的分布损失数据； 基于预设的权重数据、所述至少一个样本中每个样本对应的样本晕动症数据序列和晕动症数据序列，生成所述至少一个样本中每个样本对应的变换损失数据； 基于所述至少一个样本中每个样本对应的分布损失数据和变换损失数据，生成样本损失数据； 响应于确定所述样本损失数据满足预设的损失条件，将初始神经网络确定为晕动症检测模型； 响应于确定所述样本损失数据不满足所述损失条件，调整初始神经网络的网络参数，以及使用未用过的样本组成样本集，使用调整后的初始神经网络作为初始神经网络，再次执行所述训练步骤； 将所述水平特征图、所述垂直特征图和所述深度特征图输入至所述晕动症检测模型中的时序特征提取网络，得到时序特征信息； 基于所述时序特征信息，生成晕动症检测结果； 响应于确定所述晕动症检测结果满足预设的检测结果条件，确定待显示信息； 存储器，被配置成对所述晕动症检测结果进行存储； 显示器，被配置成对所述待显示信息进行显示。

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