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龙图腾网获悉安徽医学高等专科学校;合肥科飞视觉科技有限公司申请的专利一种一致性运动感知能力的训练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：CN120550383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510536759.X，技术领域涉及：A63B24/00；该发明授权一种一致性运动感知能力的训练系统是由汤勇;周泽坤;史忠东设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种一致性运动感知能力的训练系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种一致性运动感知能力的训练系统，包括训练参数设置模块：用于设置与训练相关的参数信息；训练图像生成模块：依据训练参数生成训练图像：人机交互模块：训练个体与设备之间的信息交互与反馈，设备包括显示设备、信息输入设备、声音提示设备与监控设备；训练流程控制模块：用于单次训练过程中不同试次间的顺序控制；数据记录与分析模块：训练数据的记录和分析，以评估总体训练进程。本发明通过针对性的视觉刺激设计、严谨的训练流程控制以及训练辅助设备的同步联用，有效实现一致性运动感知能力的训练，提升生物个体的一致性运动感知能力。

本发明授权一种一致性运动感知能力的训练系统在权利要求书中公布了：1.一种一致性运动感知能力的训练系统，其特征在于，包括： 训练参数设置模块：用于设置与训练相关的参数信息； 训练图像生成模块：依据训练参数生成训练图像： 人机交互模块：训练个体与设备之间的信息交互与反馈，设备包括显示设备、信息输入设备、声音提示设备与监控设备； 训练流程控制模块：用于单次训练过程中不同试次间的顺序控制； 其中，分析已结束的上一个试次的训练有效性，并结合训练个体对训练图像的辨识情况，向训练图像生成模块发送控制信号，调整其在即将开始的下一个试次中生成的训练图像的一致性运动比例的具体方法包括： S2-1、若在上一个试次的训练图像呈现期间，训练流程控制模块接收到环境照度监控设备发送的第一提示信号，或距离评测单元发送的第二提示信号，或眼动监控设备发送的第三提示信号，则确定上一个试次的训练“无效”，并向训练图像生成模块发送控制信号，确定在下一个试次中，训练图像的一致性运动比例不进行调整，继续沿用上一个试次中的一致性运动比例；否则，则确定为“有效”，进入S2-2； S2-2、若在上一个试次中，训练个体对随机点运动刺激辨识的结果正确，则在下一个试次中，随机点运动刺激的一致性运动比例降低1个最小变化单位；若上一个试次中辨识结果错误，则下一个试次中，一致性运动比例提升第一指定数量的最小变化单位；其中，第一指定数量为大于1的正整数； 数据记录与分析模块：训练数据的记录和分析，以评估总体训练进程； 具体内容包括： S3-1、基于记录数据，列出所有“有效”试次中使用的一致性运动比例，以及训练个体对训练图像辨识的正确错误情况； S3-2、基于S3-1中整理出的列表，挑选出训练过程中，一致性运动比例的变化趋势情况发生改变处的一致性运动比例，全部记为Ccri； S3-3、在所有Ccri中，按出现的时间顺序，剔除预设数量的Ccri，使得剩余的Ccri的数量为偶数，然后取剩余所有Ccri的算术平均值，作为本次训练获得的一致性运动感知能力阈值； S3-4、列出本次及以往记录中的所有一致性运动感知能力阈值，若数量不低于第二指定数量，则进行总体训练进程的评估；评估时，先通过公式进行数据拟合： 公式1：； 公式2：； 其中，thresholdn为本次及以往多次训练中，第n次训练时获得的一致性运动感知能力阈值；n为大于等于1的正整数；a、b、c、d均为待拟合的参数； S3-5、评估S3-4中使用公式1与公式2进行数据拟合的结果；若使用公式1拟合时获得的数据拟合优度，优于使用公式2拟合时获得的数据拟合优度，且使用公式1进行的数据拟合具有统计学意义，则确定“训练进程处于第一阶段”，并结束评估；若使用公式1拟合时获得的数据拟合优度，优于使用公式2拟合时获得的数据拟合优度，但使用公式1进行的数据拟合不具有统计学意义，则确定“训练进程处于第三阶段”，并结束评估；若使用公式2拟合时获得的数据拟合优度，优于使用公式1拟合时获得的数据拟合优度，且使用公式2进行的数据拟合具有统计学意义，则初步确定“训练进程进入第二阶段”，并进入S3-6； S3-6、基于最新获得的第三指定数量的一致性运动感知能力阈值，重新使用S3-4中的公式进行数据拟合，若此时使用公式1拟合时获得的数据拟合优度，优于使用公式2拟合时获得的数据拟合优度，但使用公式1进行的数据拟合不具有统计学意义，则确定“训练进程进入第三阶段”；否则，正式确定“训练进程进入第二阶段”。

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