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龙图腾网获悉江苏中科电子信息科技研究院有限公司申请的专利一种用于AR影院的沉浸式影像传输方法及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：CN120416451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510730991.7，技术领域涉及：H04N13/194；该发明授权一种用于AR影院的沉浸式影像传输方法及系统是由刘军;姚运萍;刘太龙设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于AR影院的沉浸式影像传输方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于AR影院的沉浸式影像传输方法及系统，涉及AR影像传输技术领域，包括，通过变权重联合优化方法优化体视单元集和NeRF辐射场单元集，使用时空Transformer融合方法预测体视单元与NeRF辐射场单元融合概率，根据融合概率进行单元融合，将融合和未融合的单元映射到三维网格结构生成体视‑NeRF混合网格。采用变权重联合优化方法，动态计算优化权重，实现高交互区域的优先优化，资源分配效率提升，特效区域细节表达精度提高，引入时空Transformer融合方法，利用可学习权重矩阵预测融合概率，通过时空特征建模增强体视单元与NeRF单元的语义关联，消除光场断裂和几何失真，显著提升AR影院场景在动态特效区域的渲染质量。

本发明授权一种用于AR影院的沉浸式影像传输方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于AR影院的沉浸式影像传输方法，其特征在于：包括， 通过云端服务器加载AR影院虚拟场景数据从中提取点云数据集，使用加权K-means算法将点云数据集中的每个点集合成体视单元集； 基于体视单元集使用预训练GNN模型生成动态点云子集，使用八叉树划分法将点云子集生成初始网格，计算每个网格区域的复杂度特征，根据复杂度特征生成NeRF辐射场单元集； 通过变权重联合优化方法优化体视单元集和NeRF辐射场单元集，其中变权重联合优化方法指通过均值聚合方法计算节点特征向量各维度平均值，生成单元特征向量，使用高斯核相似性方法计算与单元特征向量的相似性，基于特征向量相似性构建相似性矩阵，构造拉普拉斯矩阵，使用谱聚类应用于拉普拉斯矩阵聚为三层，通过特征值分解将集合A中的单元划分为三个自然簇，设定高交互频率阈值H和中等交互频率阈值C及复杂度阈值O，根据单元的交互频率和复杂度为每类分配层级； 根据交互频率和复杂度，计算各层的平均交互频率和复杂度，动态分配权重，将体视单元集和NeRF辐射场单元集组成集合A，A={,∣n=1，…，N，j=1，…，N}的单元集，计算集合中每个单元优化权重和，通过变权重联合优化方法最小化体视单元和NeRF辐射场单元的误差及正则项，使用Adam优化器多次迭代调整单元参数，生成优化后的单元和； 使用时空Transformer融合方法预测体视单元与NeRF辐射场单元融合概率，根据融合概率进行单元融合，将融合和未融合的单元映射到三维网格结构生成体视-NeRF混合网格； 根据收集实时交互数据和体视-NeRF混合网格计算单元优先级，利用QUIC协议将单元内数据配置优先级队列，根据QUIC优先级队列对数据进行高效传输。

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