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龙图腾网获悉上海大学申请的专利视觉注意力预测模型的构建方法、系统、终端及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：CN116091792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310007698.9，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权视觉注意力预测模型的构建方法、系统、终端及介质是由段会展;刘志设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本视觉注意力预测模型的构建方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种视觉注意力预测模型的构建方法，面向自闭症人群，包括：构建基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型；采用已知的眼动数据集对基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型进行预训练，并采用自闭症群体的眼动数据集对该模型进行修正，完成对基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型的端到端训练；采用已知的眼动数据集中的测试图像对训练后的基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型进行测试，构建得到最终的视觉注意力预测模型。同时提供了相应的构建系统、应用方法、终端及介质。本发明从自闭症患者的特殊视觉偏好出发，具有预测效率高，成本低，易于实现，并且部署十分灵活等特点。

本发明授权视觉注意力预测模型的构建方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种视觉注意力预测模型的构建方法，其特征在于，包括： 构建基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型； 采用已知的眼动数据集对所述基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型进行预训练，并采用自闭症群体的眼动数据集对所述基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型进行修正，完成对所述基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型的端到端训练； 采用已知的眼动数据集中的测试图像对训练后的所述基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型进行测试，构建得到最终的视觉注意力预测模型； 其中： 所述构建基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型，包括： 构建特征提取网络层，用于提取输入图像的特征，并输出多阶特征图； 构建多尺度增强网络层，用于对所述多阶特征图中的最高阶特征图进行多尺度增强，以提升对不同尺度的显著性区域的检测能力； 构建非典型显著区域增强网络层，用于以所述最高阶特征图作为初始预测结果，从上至下地对所述的多阶特征图进行残差融合，得到强化的非典型显著区域特征图； 构建全局语义流网络层，用于分别从空间和通道角度提取所述最高阶特征图的上下文语义信息，得到全局语义流，并将所述全局语义流引入所述非典型显著区域增强网络层，用于引导残差融合，同时自适应的补充被稀释的语义信息； 构建显著图读出网络层，用于对所述强化的非典型显著区域特征图沿通道维度进行压缩并进行归一化，得到视觉注意力预测结果。

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