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龍圖騰網獲悉深圳市遠均集成科技開發有限公司申請的專利基于眼動軌跡分析的交互控制方法及其教學機獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119200849B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411301207.2，技術領域涉及：G06F3/01；該發明授權基于眼動軌跡分析的交互控制方法及其教學機是由劉佛賜;王飛;王瑞設計研發完成，并于2024-09-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于眼動軌跡分析的交互控制方法及其教學機在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于眼動軌跡分析的交互控制方法及其教學機，包括：基于視覺攝像相機獲取在教學視頻播放過程中，目標用戶的眼動軌跡針對教學視頻中每一視頻的關注時長；獲取關注時長大于等于預設時長的第一目標視頻，并將第一目標視頻展示在教學機的顯示界面，以獲取第二目標視頻和文本提示詞；對第二目標視頻進行特征提取，獲得第二目標視頻的視覺特征；對文本提示詞進行特征提取，獲得文本提示詞的文本特征；將視覺特征和文本特征輸入至預訓練的大語言模型中，獲得大語言模型輸出的待分析目標的描述文本。本發明完成對視頻中特定目標的分析和描述，聚焦目標用戶感興趣的內容，提高了目標用戶的學習積極性和學習效率。

本發明授權基于眼動軌跡分析的交互控制方法及其教學機在權利要求書中公布了：1.一種基于眼動軌跡分析的交互控制方法，其特征在于，應用于教學機，所述教學機安裝有視覺攝像相機，所述基于眼動軌跡分析的交互控制方法包括： 基于所述視覺攝像相機獲取在教學視頻播放過程中，目標用戶的眼動軌跡針對所述教學視頻中每一視頻的關注時長； 獲取關注時長大于等于預設時長的第一目標視頻，并將所述第一目標視頻展示在所述教學機的顯示界面，以獲取第二目標視頻和文本提示詞；所述文本提示詞是所述目標用戶在所述顯示界面輸入，所述第二目標視頻包括多個圖像，每一圖像均包含所述目標用戶選擇的待分析目標； 對所述第二目標視頻進行特征提取，獲得所述第二目標視頻的視覺特征； 對所述文本提示詞進行特征提取，獲得所述文本提示詞的文本特征； 將所述視覺特征和所述文本特征輸入至預訓練的大語言模型中，獲得所述大語言模型輸出的所述待分析目標的描述文本； 其中，所述對所述第二目標視頻進行特征提取，獲得所述第二目標視頻的視覺特征，包括： 確定首幀圖像的目標掩碼、深度特征、視頻歷史特征和編碼特征；所述首幀圖像為所述第二目標視頻的第一幀圖像； 將首幀圖像的下一幀圖像作為當前幀圖像； 基于所述當前幀圖像與所述當前幀圖像的上一幀圖像的目標掩碼，確定所述當前幀圖像的深度特征； 基于所述當前幀圖像的深度特征和所述當前幀圖像的上一幀圖像的視頻歷史特征，確定所述當前幀圖像的編碼特征； 將所述當前幀圖像的編碼特征輸入至掩碼解碼網絡，獲得所述掩碼解碼網絡輸出的所述當前幀圖像的目標掩碼； 基于所述當前幀圖像的編碼特征和所述當前幀圖像的上一幀圖像的視頻歷史特征，確定所述當前幀圖像的視頻歷史特征； 將所述當前幀圖像的下一幀圖像作為所述當前幀圖像，返回所述基于所述當前幀圖像與所述當前幀圖像的上一幀圖像的目標掩碼，確定所述當前幀圖像的深度特征的步驟，直至獲得所述第二目標視頻中每一圖像的目標掩碼、深度特征、視頻歷史特征和編碼特征； 將所述第二目標視頻中最后一幀圖像的視頻歷史特征，作為所述第二目標視頻的視覺特征； 所述確定首幀圖像的目標掩碼、深度特征、視頻歷史特征和編碼特征，包括： 確定所述目標用戶的交互信息； 將所述首幀圖像和所述交互信息輸入至SAM模型，獲得所述SAM模型輸出的所述首幀圖像的目標掩碼； 對所述首幀圖像和所述首幀圖像的目標掩碼進行拼接處理，獲得拼接圖像； 基于視覺特征提取網絡，對所述拼接圖像進行特征提取處理，獲得所述首幀圖像的深度特征和所述首幀圖像的視頻歷史特征； 提取所述首幀圖像的編碼特征； 所述獲得所述第二目標視頻中每一圖像的目標掩碼、深度特征、視頻歷史特征和編碼特征之后，還包括： 基于每一圖像的目標掩碼，分別對每一圖像進行目標分割，獲得每一圖像的目標分割結果； 向所述目標用戶返回每一圖像的目標分割結果。

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