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龍圖騰網獲悉南航科技(廣東橫琴)有限公司申請的專利一種融合腦電信號與非接觸式眼動儀的眼動追蹤系統、方法及設備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：CN120406749B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510911902.9，技術領域涉及：G06F3/01；該發明授權一種融合腦電信號與非接觸式眼動儀的眼動追蹤系統、方法及設備是由黃智豪;楊磊;楊實;王中興;王兆祎;王治宇;田瓊;李雨菲;阮文新設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合腦電信號與非接觸式眼動儀的眼動追蹤系統、方法及設備在說明書摘要公布了：本發明屬于眼動追蹤領域，具體涉及了一種融合腦電信號與非接觸式眼動儀的眼動追蹤系統、方法及設備。旨在解決現有技術非接觸式眼動儀采集范圍有限以及EEG信號推斷眼動行為空間分辨率低的問題。本發明包括：通過同步采集眼動數據與腦電信號，經校準映射和時序對齊預處理后，利用眼動注視點標簽監督訓練腦電模態行為識別模型，建立兩種模態的關聯關系。在線階段采用動態融合策略，當眼動數據有效時將模型預測結果與眼動數據融合輸出注視點，眼動失效時則結合模型預測與歷史數據計算注視點，實現腦電信號對眼動追蹤的增強補償，有效彌補單一EEG信號空間分辨率低的缺陷，提升系統在復雜場景下的魯棒性和追蹤精度。

本發明授權一種融合腦電信號與非接觸式眼動儀的眼動追蹤系統、方法及設備在權利要求書中公布了：1.一種融合腦電信號與非接觸式眼動儀的眼動追蹤系統，其特征在于，該系統包括： 數據采集模塊，用于同步采集非接觸式眼動儀的眼動數據和腦電信號； 校準與預處理模塊，對所述眼動數據進行校準映射至屏幕坐標系，并對所述腦電信號進行濾波去噪及時間同步對齊的預處理，生成時序對齊的多模態數據； 離線模型訓練模塊，基于所述多模態數據，以眼動儀提供的注視點標簽作為監督信號，訓練預構建的腦電模態的眼動行為識別模型；所述腦電模態的眼動行為識別模型用于學習腦電信號和眼動數據之間的關聯； 所述腦電模態的眼動行為識別模型包括： 時間卷積網絡層，用于從預處理后的腦電信號中提取局部時序特征，通過因果卷積和擴張卷積操作，捕獲由眼動行為引發的腦電瞬態波形變化，并與所述眼動數據在時間窗上對齊，建立腦電信號與眼動數據的初步關聯； 雙向長短期記憶網絡層，用于接收時間卷積網絡層輸出的時序特征，通過前向和后向LSTM單元分別建模腦電信號在時間軸上的歷史數據與未來預測數據，生成包含時序上下文信息的特征序列；所述特征序列與眼動標簽中的掃視方向、注視持續時間信息相關聯； 注意力機制層，用于對雙向長短期記憶網絡層輸出的所述特征序列進行加權聚合，計算各時間點特征對當前眼動行為分類或注視點預測的貢獻權重，聚焦于眼動事件對應的腦電波形片段；其中，所述眼動事件包括掃視啟動和眨眼； 多模態特征融合層，獲取所述眼動數據并提取眼動特征向量，與所述注意力機制層輸出的加權聚合后的特征向量在融合層合并，得到融合特征向量； 輸出層，基于所述融合特征向量，輸出眼動行為類別概率分布或注視點坐標回歸值，所述輸出層的監督信號由眼動儀提供的標簽直接生成，包括注視點位置、掃視方向及幅度中的至少一種； 在線多模態融合與推理模塊，用于實時獲取眼動數據和腦電信號；判斷校準后的所述眼動數據是否有效； 若有效，則將預處理后的腦電信號輸入至腦電模態的眼動行為識別模型中，得到預測結果，將所述預測結果和校準后的所述眼動數據采用融合策略，輸出融合后的注視點； 若無效，則將預處理后的腦電信號輸入至腦電模態的眼動行為識別模型中，得到預測結果，結合歷史數據計算得到注視點。

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