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龙图腾网恭喜北京方州科技有限公司申请的专利一种仿真模拟器实时渲染场景生成方法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：CN119963786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510450803.5，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权一种仿真模拟器实时渲染场景生成方法和系统是由何贵波;车万方;穆富岭;荆俊宝设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仿真模拟器实时渲染场景生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机图形渲染领域，具体而言，是一种仿真模拟器实时渲染场景生成方法和系统。该方法通过探测无人机采集周边的地形信息和场景信息，将所述地形信息和所述场景信息传输至信息处理终端；通过信息处理终端生成训练任务所需的地形数据和场景配置文件，解决训练效果与实际战场情况存在偏差的问题，同时，通过将地形模拟和场景模拟进行分开渲染，通过算法动态调整渲染细节，保证在高质量条件下，节约计算资源和时间，提升渲染质量，达到保证训练人员对模拟军事训练的质量及效果，提升训练效率。

本发明授权一种仿真模拟器实时渲染场景生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种仿真模拟器实时渲染场景生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：通过探测无人机采集周边的地形信息和场景信息，将所述地形信息和所述场景信息传输至信息处理终端；通过所述地形信息和所述场景信息，在所述信息处理终端中生成训练任务所需的地形数据和场景配置文件，包括：在所述信息处理终端中通过Mesh面贴合技术生成训练任务所需的地形数据和场景配置文件，所述Mesh面贴合技术采用自组织神经网络智能算法进行优化，所述自组织神经网络智能算法的数学达式为： ；其中，为第x个神经元在迭代次数第t次的权重变化；为神经网络学习率；为邻域函数，表示第y个获胜的神经元与第x个神经元之间的邻域关系；为当前输入样本；为第x个神经元在迭代次数t的权重向量；为当前迭代次数；所述神经网络学习率为： ；其中，为当前参数的梯度信息；为常数，确保数值稳定性；为地形信息权重，为场景信息权重；为超常参数，用于控制参数更新的步长大小；所述地形信息权重为： ；其中，为指数衰减系数，且0.45＞＞0.9；为探测无人机采集到的山地地形占比值，为探测无人机采集到的丘陵地形占比值，为探测无人机采集到的平地地形占比值，为探测无人机采集到的水域地形占比值，为探测无人机采集到的谷地地形占比值，为迭代次数第t-1次探测无人机采集到的地形信息占比值；为指数加权移动平均值；所述场景信息权重为： ；其中，为探测无人机采集到的城市场景占比值，为探测无人机采集到的森林场景占比值，为探测无人机采集到的草原灌木场景占比值，为探测无人机采集到的其他场景占比值，为迭代次数第t-1次探测无人机采集到的场景信息占比值；并初始化渲染引擎；根据所述地形数据和所述场景配置文件构建地形基础模型，通过机器视觉分析算法计算出所述地形基础模型中第一可见区域，对所述第一可见区域进行渲染；所述第一可见区域为训练人员载入场景中初始默认视角下的可见区域；采用第一学习渲染算法生成所述第一可见区域中场景元素的纹理和布局；读取训练用户视点位置，采用第二学习渲染算法渲染所述第一可见区域得到图像结果，动态调整场景细节级别；将所述图像结果输出到VR可视设备，同时根据用户的交互操作实时更新渲染内容。

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