[发明专利]一种基于VR仿真场景的场景快速切换方法及系统有效
申请号: | 202210287271.4 | 申请日: | 2022-03-23 |
公开(公告)号: | CN114372383B | 公开(公告)日: | 2022-06-14 |
发明(设计)人: | 朱伟明;黄惺;杨尉 | 申请(专利权)人: | 广州市影擎电子科技有限公司 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F16/33;G06F111/18 |
代理公司: | 广州市红荔专利代理有限公司 44214 | 代理人: | 李彦孚 |
地址: | 510000 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 vr 仿真 场景 快速 切换 方法 系统 | ||
本发明提供的一种基于VR仿真场景的场景快速切换方法及系统,能够在接收到语音指令之后进行识别以获得仿真场景切换需求,然后结合预设需求主题库确定与仿真场景切换需求匹配的目标注意力需求主题,这样可以根据目标注意力需求主题快速地确定控制参数,从而通过控制参数控制VR用户终端进行VR仿真场景切换。本发明鉴于预设需求主题库是事先配置得到的,预设需求主题库中的需求主题的精度和可信度能够得到保障,因而结合预设需求主题库能够精准匹配得到目标注意力需求主题,有效减少了对仿真场景切换需求的分析耗时,提高VR用户在VR交互过程中的体验感。
技术领域
本发明涉及VR技术领域,特别涉及一种基于VR仿真场景的场景快速切换方法及系统。
背景技术
虚拟现实(Virtual Reality,VR),也称灵境技术或人工环境,是指借助计算机及最新传感器技术创造的一种崭新的人机交互手段。虚拟现实是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,提供使用者关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟,让使用者如同身临其境一般,可以及时、没有限制地观察三度空间内的事物。虚拟现实被认为是多媒体最高级别的应用,它是多种高新技术集成之结晶。随着VR技术的快速发展,人们对于VR技术的要求越来越高,当下的VR技术在进行仿真场景的场景切换时会耗费大量时间,从而难以实现快速的仿真场景切换。
发明内容
为改善相关技术中存在的技术问题,本发明提供了一种基于VR仿真场景的场景快速切换方法及系统。
第一方面,本发明实施例提供了一种基于VR仿真场景的场景快速切换方法,应用于VR服务系统,所述VR服务系统与VR用户终端通信连接,所述方法至少包括:获取所述VR用户终端上报的语音指令,对所述语音指令进行识别,得到仿真场景切换需求;在预设需求主题库中确定与所述仿真场景切换需求匹配的目标注意力需求主题;根据所述目标注意力需求主题确定控制参数,通过所述控制参数控制所述VR用户终端进行VR仿真场景切换。
应用于本发明实施例的技术方案,能够在接收到语音指令之后进行识别以获得仿真场景切换需求,然后结合预设需求主题库确定与仿真场景切换需求匹配的目标注意力需求主题,这样可以根据目标注意力需求主题快速地确定控制参数,从而通过控制参数控制VR用户终端进行VR仿真场景切换。鉴于预设需求主题库是事先配置得到的,预设需求主题库中的需求主题的精度和可信度能够得到保障,因而结合预设需求主题库能够精准匹配得到目标注意力需求主题,有效减少了对仿真场景切换需求的分析耗时,这样可以从整体层面减少对VR仿真场景进行切换控制的耗时以快速实现VR仿真场景的切换处理,提高VR用户在VR交互过程中的体验感。
对于一些可独立实施的设计思路而言,所述预设需求主题库中的每个注意力需求主题通过如下方式确定:确定通过至少一组VR仿真场景切换记录生成的视觉特征关系网并获得每组VR仿真场景切换记录的默认注意力需求主题;将所述视觉特征关系网包含的每个视觉特征成员拆解为多个特征成员组;通过所述默认注意力需求主题,对拆解获得的每个特征成员组进行仿真场景需求识别,确定每个所述特征成员组的默认仿真场景需求主题;通过每个所述特征成员组的所述默认仿真场景需求主题,确定针对所述每组VR仿真场景切换记录的已校正注意力需求主题。
应用于本发明实施例的技术方案,在对通过VR仿真场景切换记录生成的视觉特征关系网进行特征成员组的拆解的基础上,可以通过每组VR仿真场景切换记录对应的默认注意力需求主题,对拆解的每个特征成员组进行仿真场景需求识别,确定对应的默认仿真场景需求主题,通过默认仿真场景需求主题可以确定针对每组VR仿真场景切换记录的已校正注意力需求主题,本发明实施例是通过视觉特征关系网内特征成员组的默认仿真场景需求主题对注意力关系网内VR仿真场景切换记录的默认注意力需求主题进行了改进,鉴于视觉特征关系网内一个特征成员组匹配的视觉特征成员可能不止一个,而每个视觉特征成员所匹配的VR仿真场景切换记录可能不止一个,通过以上技术思路可以对特征成员组进行批量针对性的需求主题识别,从而提高已校正注意力需求主题的精度和可信度,还可以提高需求主题识别的效率。
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