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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于头身协调的视线估计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：CN119540990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411590166.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于头身协调的视线估计方法是由熊建斌;张武略;董湘君;王颀;杨建湘;岑健;刘军;戴伟坤;全国源设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于头身协调的视线估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和模式识别技术领域，且公开了一种基于头身协调的视线估计方法，包括以下步骤：图像输入、特征提取、速度信息映射、特征融合与上下文关联、模型训练与测试、性能优化、视线方向估计、数据增强与标准化以及方法验证，使用级联贝叶斯框架，将头部、身体的图像映射为服从冯·米塞斯‑费雪分布的三维方向和置信度。通过分析身体和头部的姿态，能够估计视线方向，此外，模型采用两个多分支结构的特征提取器来提取头部和身体特征，并结合Bi‑LSTM循环神经网络来处理视线在短时间内变化的问题。该方法的训练在两个公开数据集GAFA和3DPW上进行，并在日常监控图像中进行测试，具有较高的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于头身协调的视线估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于头身协调的视线估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、图像输入： 输入待检测的视频流，选择连续的7帧身体图像作为身体分支网络的一组输入，通过头部定位并生成掩码从身体图像中获取相同帧数的头部图像，并将其作为头部分支网络的输入；将每帧的速度向量输入速度分支并映射为与身体和头部特征提取器输出相同维度的张量； S2、特征提取： 身体特征提取：使用基于ConvNeXt的身体特征提取器来处理输入的身体图像序列，从身体图像中提取特征来表征身体的姿态和运动； 头部特征提取：使用基于EfficientNet-B0的头部特征提取器来处理输入的头部图像；从头部图像中提取特征来表征头部的姿态和方向； S3、速度信息映射： 将步骤S1中每一帧的速度信息映射到与身体和头部特征相同的维度，与身体和头部分支网络提取的高维特征进行多尺度融合，得到融合特征； S4、特征融合与上下文关联： 将步骤S3中的融合特征输入到Bi-LSTM网络中，利用Bi-LSTM模拟人脑记忆过程的特性，学习前后帧之间的关联性；整合多时刻的图像信息，以学习身体、头部和凝视在长时间序列中的协调性； S5、模型训练与测试： 在两个公开数据集GAFA和3DPW上进行模型的训练和测试；对3DPW数据进行标记转换和头部掩码的定义，对GAFA和3DPW进行训练集和测试集的划分； S6、性能优化： 调试深度系数和宽度系数下的头部分支网络，通过模型的复合缩放来优化性能，引入随机深度和凯明初始化方法来提高模型的鲁棒性； S7、视线方向估计： 将头部和身体的图像映射为服从冯·米塞斯-费雪分布的三维方向和置信度；通过输出头部和身体的置信度加权调整两者的三维方向，以得到最终的凝视输出； S8、数据增强与标准化： 对样本数据进行图形增强和标准化处理，以提高模型的泛化能力； S9、方法验证： 在采集的监控视频上进行方法验证，获取用户图像的身体、头部和凝视的偏航角、俯仰角、滚转角以及三维角度误差。

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