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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于因果特征门控的斜视检测方法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：CN121564783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610082786.9，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于因果特征门控的斜视检测方法是由庄嘉帆;郑家雯;范衠;罗俐;郭金铭;王亚夫;郑策设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果特征门控的斜视检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于因果特征门控的斜视检测方法，包括：利用因果发现算法对关键点坐标与斜视类别之间的因果关系进行建模分析，得到用于确定因果关系的因果关系模型，基于因果关系模型对关键点坐标进行筛选，得到因果变量集合，根据因果变量集合从训练样本集的若干样本中提取多个因果变量；在分类模型的相邻网络层之间引入因果特征门控模块，利用多个因果变量对分类模型进行训练，同时使门控参数在分类模型的训练过程中进行自适应调整，直至分类模型收敛或达到预设训练轮数，得到最终分类模型。本申请实施例不仅能够提升斜视分类的准确性，还能够显著增强模型的可解释性与医学应用价值。

本发明授权一种基于因果特征门控的斜视检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果特征门控的斜视检测方法，其特征在于，包括： 获取人脸眼部区域的若干关键点坐标，利用因果发现算法对所述关键点坐标与斜视类别之间的因果关系进行建模分析，得到用于确定因果关系的因果关系模型，基于所述因果关系模型对所述关键点坐标进行筛选，得到因果变量集合，根据所述因果变量集合从训练样本集的若干样本中提取多个因果变量； 在分类模型的相邻网络层之间引入因果特征门控模块，所述因果特征门控模块包括用于表征对应因果变量的贡献权重的门控参数，所述因果特征门控模块用于对每个所述因果变量进行加权调制，利用多个所述因果变量对所述分类模型进行训练，同时使所述门控参数在所述分类模型的训练过程中进行自适应调整，直至所述分类模型收敛或达到预设训练轮数，得到最终分类模型； 利用所述最终分类模型对待预测样本进行预测，得到预测结果，同时利用SHAP解释方法对所述预测结果进行解释得到可视化结果，综合所述预测结果和所述可视化结果判定所述斜视类别； 所述利用多个所述因果变量对所述分类模型进行训练，同时使所述门控参数在所述分类模型的训练过程中进行自适应调整，包括：将多个所述因果变量依次经过所述分类模型各层的线性变换、因果特征门控调制和非线性激活函数进行前向传播，得到预测值；基于所述预测值与真实标签之间的差异计算损失函数，并构建一致性约束；通过反向传播算法计算所述损失函数对所述分类模型中网络参数及所述门控参数的梯度，并且利用优化算法对所述网络参数及所述门控参数进行联合更新； 所述因果特征门控模块基于组数据的一致性约束来调整所述门控参数，以使同一组样本的预测结果在预设范围内保持一致。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：518100 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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