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龙图腾网获悉熵基科技股份有限公司申请的专利注视点检测模型训练方法、注视点检测方法及装置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：CN116863158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310864685.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权注视点检测模型训练方法、注视点检测方法及装置是由王凤设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本注视点检测模型训练方法、注视点检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供的注视点检测模型训练方法、注视点检测方法及装置，注视点检测模型训练方法包括：在训练过程中，随着训练轮次的增加，更新后的目标模型对辅助特征的依赖越来越小，在训练结束时，去除对辅助特征的依赖，并将最新的目标模型确定为注视点检测模型，在保证丰富注视点检测模型的训练数据以提高注视点检测模型的精度的同时，能够简化注视点检测模型的输入，由于去除了对辅助特征的依赖，能够减小注视点检测模型的体量，增强注视点检测模型的可部署性；当将该方法所生成的注视点检测模型应用于注视点检测方法时，只需要输入与除辅助特征以外的目标特征对应的数据，即可得到较为精准的视线方向的坐标值，从而提高注视点检测方法的精确度。

本发明授权注视点检测模型训练方法、注视点检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种注视点检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个预设维度对应的目标数据；预设维度包括人眼图像维度、双眼图像维度和人脸关键点维度； 在一个训练轮次中，分别将每个预设维度对应的目标数据划分为多个数据组，并从每个预设维度对应的各个数据组中确定目标数据组；其中，所述目标数据组为在当前训练轮次中未进行特征融合的任意一个数据组； 分别基于每个预设维度对应的目标数据组，确定每个预设维度对应的目标特征； 确定各个预设维度对应的目标特征中的辅助特征及除所述辅助特征以外的目标特征的权重；其中，所述辅助特征为在各个预设维度中预先确定的目标预设维度对应的目标特征，所述辅助特征的权重与当前训练轮次成反比关系； 根据各个预设维度对应的目标特征的权重，对各个预设维度对应的目标特征进行加权融合，得到融合特征； 根据所述融合特征对目标模型进行迭代训练，得到新的目标模型，重新确定各个预设维度对应的目标数据组及目标特征，根据各个预设维度对应的目标特征的权重，对各个预设维度对应的目标特征进行加权融合，得到新的融合特征，以对所述新的目标模型进行迭代训练，直至重新确定的各个预设维度对应的目标数据组均为空，且当前训练轮次不小于预设阈值时，将最新的目标模型确定为注视点检测模型； 若重新确定的各个预设维度对应的目标数据组均为空，且当前训练轮次小于所述预设阈值时，进入下一个训练轮次。

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