恭喜浙江大学厉向东获国家专利权
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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种任务驱动的视觉注意力预测方法、装置和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：CN115147677B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210751774.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种任务驱动的视觉注意力预测方法、装置和系统是由厉向东;滕佳琪;阴凯琳设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种任务驱动的视觉注意力预测方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种任务驱动的视觉注意力预测方法、装置和系统，通过基于自下而上的多低级视觉特征的融合和任务信息的引导来构建视觉注意力预测模型，使得模型能够实现更普通人群在信息浏览、导航、搜索等交互任务下的视觉注意力预测，提高基于任务状态下预测结果的准确度。
本发明授权一种任务驱动的视觉注意力预测方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种任务驱动的视觉主力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取图像序列，并对图像序列进行噪声数据清洗和数据增强，以作为样本数据；构建训练系统，训练系统包括自下而上的特征融合模块、自上而下的任务引导模块、特征推理模块、解码器模块，其中，自下而上的特征融合模块用于对输入的图像序列进行多低级视觉特征的提取和融合得到视觉特征；自上而下的任务引导模块用于对输入的任务信息进行特征提取后与视觉特征融合再经重建得到重建特征，根据重建特征进行任务预测得到任务预测结果；特征推理模块用于对输入的视觉特征进行特征再提取得到新特征；解码器模块用于对输入的新特征进行视觉注意力预测并输出注意力概率图；构建损失函数，损失函数包括基于注意力概率图构建的预测损失、基于重建特征构建的重建约束损失、基于任务预测结果构建的任务约束损失；根据样本数据和损失函数对训练系统进行参数优化，参数优化结束后，提取参数确定的自下而上的特征融合模块、时空推理模块以及解码器模块组成视觉注意力预测模型；利用视觉注意力预测模型进行视觉主力预测。
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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。
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