申请/专利权人：南昌虚拟现实研究院股份有限公司

申请日：2024-01-02

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117496584B

主分类号：G06V40/18

分类号：G06V40/18;G06V10/82;G06N3/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本申请提供了一种基于深度学习眼球追踪光斑检测方法及装置，该方法通过将带有光斑的单通道样本眼球图像的数据组进行处理后存储在txt文件中；并生成所述单通道样本眼球图像的第一多通道标签图像；通过初级神经网络模型对所述单通道样本眼球图像对应的数据组进行语义分割输出第二多通道标签图像；根据所述第一多通道标签图像与第二多通道标签图像确定损失函数；通过所述损失函数迭代优化所述初级神经网络模型，得到最终神经网络模型；通过所述最终神经网络模型对单通道待测眼球图像进行处理，并推理得到所述单通道待测眼球图像的光斑中心和光斑排序，通过本申请可精确的进行眼球光斑检测以确认光斑序号。

主权项：1.一种基于深度学习眼球追踪光斑检测方法，其特征在于，包括：将带有光斑的单通道样本眼球图像的数据组进行处理后存储在txt文件中；读取txt文件中单通道样本眼球图像的数据组中首位数字不为0的数据组；使用opencv图像视觉库生成像素值全为1的浮点型图像，所述浮点型图像大小与单通道样本眼球图像大小相同；以每个所述数据组中的末尾两个值乘以单通道样本眼球图像的宽和高得到的值为圆心，以每个所述数据组的首位数字为像素，以预设像素值为半径在浮点型图像上画圆，得到单通道样本眼球图像对应的第一多通道标签图像；通过初级神经网络模型对所述单通道样本眼球图像对应的数据组进行语义分割输出第二多通道标签图像；根据所述第一多通道标签图像与第二多通道标签图像确定损失函数；通过所述损失函数迭代优化所述初级神经网络模型，得到最终神经网络模型；通过所述最终神经网络模型对带有光斑的单通道待测眼球图像进行处理，并推理得到所述单通道待测眼球图像的光斑中心和光斑排序。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南昌虚拟现实研究院股份有限公司 一种基于深度学习眼球追踪光斑检测方法及装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD