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龍圖騰網獲悉中國傳媒大學申請的專利用于暈動信息檢測的頭戴式設備和計算機可讀介質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：CN120219387B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510694576.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權用于暈動信息檢測的頭戴式設備和計算機可讀介質是由張地;吳琪設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于暈動信息檢測的頭戴式設備和計算機可讀介質在說明書摘要公布了：本公開的實施例公開了用于暈動信息檢測的頭戴式設備和計算機可讀介質。該用于暈動信息檢測的頭戴式設備包括：圖像采集裝置，被配置成采集視覺圖像數據序列；處理器，被配置成執行以下處理：得到預處理圖像數據序列；生成深度圖像數據；生成光流圖像數據；生成水平特征圖、垂直特征圖和深度特征圖；得到時序特征信息；生成暈動癥檢測結果；確定待顯示信息；存儲器，被配置成對暈動癥檢測結果進行存儲；顯示器，被配置成對待顯示信息進行顯示。該實施方式可以減少數據處理時所消耗的計算資源。

本發明授權用于暈動信息檢測的頭戴式設備和計算機可讀介質在權利要求書中公布了：1.一種用于暈動信息檢測的頭戴式設備，包括： 圖像采集裝置，被配置成采集目標用戶對應的視覺圖像數據序列； 處理器，被配置成執行以下處理： 對所述視覺圖像數據序列進行預處理，得到預處理圖像數據序列； 對于所述預處理圖像數據序列中的每個預處理圖像數據，基于所述預處理圖像數據，生成深度圖像數據； 對于所述預處理圖像數據序列中滿足預設圖像條件的每兩幀預處理圖像數據，基于所述兩幀預處理圖像數據，生成光流圖像數據； 基于所生成的各個深度圖像數據、所生成的各個光流圖像數據和預先訓練的暈動癥檢測模型中的特征提取層，生成水平特征圖、垂直特征圖和深度特征圖，其中，所述特征提取層包括水平特征提取網絡、垂直特征提取網絡和深度特征提取網絡，所述暈動癥檢測模型，是通過以下步驟訓練得到的： 獲取樣本集，其中，樣本集中的樣本包括樣本深度圖像數據集、樣本光流圖像數據集和樣本暈動癥數據序列，所述樣本暈動癥數據序列中的每個樣本暈動癥數據包括樣本癥狀程度和樣本概率數據； 基于樣本集，執行以下訓練步驟： 將樣本集中至少一個樣本包括的各個樣本光流圖像數據集輸入至初始神經網絡的特征提取層包括的水平特征提取網絡，得到所述至少一個樣本中每個樣本對應的水平特征圖； 將所述至少一個樣本包括的各個樣本光流圖像數據集輸入至初始神經網絡的特征提取層包括的垂直特征提取網絡，得到所述至少一個樣本中每個樣本對應的垂直特征圖； 將所述至少一個樣本包括的各個樣本深度圖像數據集輸入至初始神經網絡的特征提取層包括的深度特征提取網絡，得到所述至少一個樣本中每個樣本對應的深度特征圖； 將所述至少一個樣本中每個樣本對應的水平特征圖、垂直特征圖和深度特征圖輸入至初始神經網絡中的時序特征提取網絡，得到所述至少一個樣本中每個樣本對應的時序特征信息； 將所述至少一個樣本中每個樣本對應的時序特征信息輸入至初始神經網絡中的輸出層，得到所述至少一個樣本中每個樣本對應的暈動癥數據序列，所述暈動癥數據序列中的每個暈動癥數據包括癥狀程度和概率數據； 基于所述至少一個樣本中每個樣本對應的樣本暈動癥數據序列和暈動癥數據序列，生成至少一個樣本中每個樣本對應的分布損失數據； 基于預設的權重數據、所述至少一個樣本中每個樣本對應的樣本暈動癥數據序列和暈動癥數據序列，生成所述至少一個樣本中每個樣本對應的變換損失數據； 基于所述至少一個樣本中每個樣本對應的分布損失數據和變換損失數據，生成樣本損失數據； 響應于確定所述樣本損失數據滿足預設的損失條件，將初始神經網絡確定為暈動癥檢測模型； 響應于確定所述樣本損失數據不滿足所述損失條件，調整初始神經網絡的網絡參數，以及使用未用過的樣本組成樣本集，使用調整后的初始神經網絡作為初始神經網絡，再次執行所述訓練步驟； 將所述水平特征圖、所述垂直特征圖和所述深度特征圖輸入至所述暈動癥檢測模型中的時序特征提取網絡，得到時序特征信息； 基于所述時序特征信息，生成暈動癥檢測結果； 響應于確定所述暈動癥檢測結果滿足預設的檢測結果條件，確定待顯示信息； 存儲器，被配置成對所述暈動癥檢測結果進行存儲； 顯示器，被配置成對所述待顯示信息進行顯示。

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