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龙图腾网获悉江西理工大学南昌校区申请的专利一种基于深度学习的虚拟现实场景动态调整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：CN121353549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511892514.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于深度学习的虚拟现实场景动态调整方法及系统是由何琳羚;王国勇;谢俊涛设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的虚拟现实场景动态调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的虚拟现实场景动态调整方法及系统，涉及虚拟现实场景动态调整领域，方法包括获取交互数据并根据交互数据得到视觉元素的初始融合特征；根据初始融合特征对光影效果和空间结构进行权重分配处理以得到元素关联矩阵；对元素关联矩阵进行光影效果与空间结构不匹配的区域检测以得到不协调区域；判断不协调区域的比例是否超过预设阈值；若是，则将不协调区域生成备选光影效果变体，并得到真实感评估值，进而得到优化的元素融合方案，再对动态适应输入序列进行时序建模处理，得到实时更新的场景生成参数，以动态调整虚拟现实场景。本发明能动态精准优化虚拟现实场景视觉元素，满足用户对沉浸感与个性化体验的需求。

本发明授权一种基于深度学习的虚拟现实场景动态调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的虚拟现实场景动态调整方法，其特征在于，包括： 获取用户在虚拟现实场景中的交互数据，并结合特征提取算法提取所述交互数据中的用户偏好信息和环境变化信息以得到视觉元素的初始融合特征； 根据所述初始融合特征对光影效果和空间结构进行权重分配处理以得到元素关联矩阵；对所述元素关联矩阵进行光影效果与空间结构不匹配的区域检测以得到不协调区域； 判断不协调区域的比例是否超过预设阈值； 若是，则通过预训练的条件生成对抗网络将不协调区域生成备选光影效果变体，并对所述备选光影效果变体进行真实感评估以得到真实感评估值； 根据所述真实感评估值将用户偏好信息与空间结构进行融合以得到优化的元素融合方案，根据所述优化的元素融合方案，对动态适应输入序列进行时序建模处理，得到实时更新的场景生成参数，以根据实时更新的场景生成参数动态调整虚拟现实场景的呈现效果； 其中，通过预训练的条件生成对抗网络将不协调区域生成备选光影效果变体的步骤包括： 获取不协调区域的空间坐标和光影参数，根据不协调区域的空间坐标和光影参数构建得到初始光影特征向量，所述初始光影特征向量包括光照方向、强度以及颜色属性； 将所述初始光影特征向量输入预训练的条件生成对抗网络以对光影效果进行重建，进而得到初步光影变体；对所述初步光影变体进行边缘羽化处理，得到处理后的平滑光影变体； 结合所述空间结构的三维法线信息，消除所述平滑光影变体中光影与几何表面的冲突，以得到几何适配的光影变体；对所述几何适配的光影变体进行实时渲染测试，生成所述备选光影效果变体。

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江西理工大学南昌校区，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街1180号；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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