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龙图腾网获悉南京栢拓视觉科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的VRAR双目3D目标定位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：CN116503475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310357710.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度学习的VRAR双目3D目标定位方法是由沈玉龙;袁博;陈森霖;胡凯设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的VRAR双目3D目标定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于深度学习的VRAR双目3D目标定位方法，先采集人眼跟踪兴趣点Pc变化的眼图视频，再分析眼睛稳定时的状态、分析眼睛跟踪兴趣点一次位置变化所需的时间。构建双目3D定位模型，包括基于瞳孔‑角膜反射向量法的特征提取模型，3D定位模型和特征融合模块；把每段眼图变化小视频与各种特征作为输入参数，把兴趣点三维坐标作为输出参数，输入到位置识别模型中，进行训练学习，得到训练好的位置识别模型，在实用阶段时使用。然后，把位置识别模型保存，更新到一个数据集中，用作一个用户的个人数据集，以提高个人模型对个人的适应性。

本发明授权一种基于深度学习的VRAR双目3D目标定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的VRAR双目3D目标定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，构建数据集 在虚拟空间上部署位置不断变化的兴趣点Pc，用户眼睛跟踪注视位置不断变化的兴趣点Pc，眼图相机记录该过程中的眼图视频数据； 每次兴趣点Pc位置变化的时间间隔为TFreq1，对应的视频帧数为sf_TFreq1； 左右眼在时间段TFreq1内随兴趣点Pc变化的眼图视频分别记为Study_Lefteye_Vi,userid、以及视频Study_Righteye_Vi,userid；其中i表示兴趣点Pc的第i个位置，userid是用户编号；兴趣点Pci的位置表示为：Pci＝xi,yi,zi； 步骤2，分析眼图视频Study_Lefteye_Vi,userid、Study_Righteye_Vi,userid中数据变化后趋于稳定的图像，得到第userid个人的第i个跟踪视频中人眼开始稳定注视状态的眼图的帧编号isteadyframei,i； 在左右眼图视频中找到对应的稳定帧图像Study_Lefteye_Visteadyframei,i,userid、及Study_Righteye_Visteadyframei,i,userid； 步骤3，分析出眼图视频Study_Lefteye_Vi,userid、Study_Righteye_Vi,userid中人眼动作变化强度最大的图像帧isummax_leftframei,i,userid、isummax_rightframei,i,userid，该帧号对应的图像代表着第userid个用户在追踪第i个位置时人眼动作变化最大； 步骤4，只保留眼图视频Study_Lefteye_Vi,userid和Study_Righteye_Vi,userid中人眼动作变化强度最大帧与稳定帧图像间的眼图视频，用于模型训练； 步骤5，构建双目3D目标定位模型 所述模型包括基于瞳孔-角膜反射向量法的特征提取模型，3D定位模型和特征融合模块； 基于瞳孔-角膜反射向量法的特征提取模型用提取眼图视频中瞳孔中心和角膜反射中心坐标； 所述3D定位模型用于预测兴趣点位置P1_3D中的z坐标，以及输出高阶特征图到特征融合模块； 所述特征融合模块是基于时间序列的特征数据，把3D定位模型获得的高阶特征与基于瞳孔-角膜反射向量法提取的瞳孔中心和角膜反射中心特征，进行融合分析，预测兴趣点位置P1_3D中的x，y坐标； 所述特征融合模块包括依次连接的输入层、双向LSTM网络层、剔除层DropOut、全连接层、x\y的连接层和softmax回归层； 步骤6，对双目3D目标定位模型进行训练 将步骤4中用于模型训练的眼图视频输入到基于瞳孔-角膜反射向量法的特征提取模型提取瞳孔中心和角膜反射中心数据； 将步骤4中用于模型训练的眼图视频输入到3D定位模型，预测兴趣点的z坐标；同时，提取左右眼2幅图的高阶特征图，进行拼接Concat成FF2*m,framei,i,userid，与瞳孔中心和角膜反射中心数据一起输入到特征融合模块中，用于预测兴趣点的x，y标；其中，m是一幅图的高阶特征图的特征个数； 最终得到训练好的双目3D目标定位模型。

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