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龙图腾网获悉天津致新轨道交通运营有限公司申请的专利基于虚拟现实的沉浸式轨道交通仿真实训系统及实训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：CN120412369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510897255.0，技术领域涉及：G09B9/04；该发明授权基于虚拟现实的沉浸式轨道交通仿真实训系统及实训方法是由郭明;宁博;黄绍卿;韩骁;黄玉龙;边颖;王琮;肖远东;侯全山;张永志;郭统乐;范晓宇;耿连庆设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于虚拟现实的沉浸式轨道交通仿真实训系统及实训方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于虚拟现实的沉浸式轨道交通仿真实训系统及实训方法，涉及轨道交通仿真实训技术领域，包括以下步骤：在轨道交通仿真实训环境中，对学员当前所处的虚拟驾驶视角进行持续监测，实时获取学员前方场景的视觉参数信息。本发明解决了LOD调整在高速动态场景下的滞后问题，提升学员应急响应能力和训练真实感。通过实时监测学员视角、数据预处理与索引管理，构建高效数据集合，并提取关键指标量化前方场景变化。结合机器学习预测，智能识别高速接近障碍物，采用渐进式LOD调整，初期结合低精度LOD+运动模糊降低计算负担，逐步提升LOD，确保视觉连续性和计算性能优化，提高仿真系统的真实性、稳定性和训练有效性。

本发明授权基于虚拟现实的沉浸式轨道交通仿真实训系统及实训方法在权利要求书中公布了：1.基于虚拟现实的沉浸式轨道交通仿真实训方法，其特征在于，包括以下步骤： 在轨道交通仿真实训环境中，对学员当前所处的虚拟驾驶视角进行持续监测，实时获取学员前方场景的视觉参数信息； 对获取的视觉参数信息进行预处理后，将预处理后的视觉数据存储、索引并管理，形成快速读取和分析的数据集合，将繁杂的图像数据进一步压缩成为量化、分析的指标； 数据集合中提取反映学员前方视角中物体快速移动的关键指标，并对提取的指标进行深入分析和处理，以量化前方场景的变化速度，从而提升动态环境感知能力，为后续预测和LOD自适应调整提供可靠依据； 将量化后的关键指标作为输入特征，输入至预先训练好的机器学习模型，通过模型智能分析学员前方场景动态变化，精准评估是否存在高速接近的障碍物； 当识别到学员前方即将快速出现障碍物时，自动优先提高该障碍物区域的细节层次；在障碍物高速接近的初期，采用低精度LOD结合运动模糊；随着障碍物进一步接近列车，逐步平滑过渡至高精度LOD，确保视觉效果的连续性； 从数据集合中提取反映学员前方视角中物体快速移动的关键指标，提取的指标包括背景中固定物体的透视变化程度和前方障碍物在地面上投影的面积变化率，将背景中固定物体的透视变化程度和前方障碍物在地面上投影的面积变化率在检测窗口下进一步分析处理，分别生成透视收缩参考值和影子伸展参考值，透视收缩参考值用于量化背景中固定物体的透视变化程度，影子伸展参考值量化前方障碍物在地面上投影面积的变化率，通过透视收缩参考值和影子伸展参考值对前方场景的动态变化速度进行量化，从而增强对高速运动环境的感知能力，为后续障碍物预测与LOD自适应调整提供可靠的数据支持； 量化后的透视收缩参考值和影子伸展参考值作为输入特征，输入至预先训练好的机器学习模型中，通过机器学习模型生成快速接近风险系数，通过快速接近风险系数评估学员前方是否存在快速接近的障碍物； 将通过预先训练好的机器学习模型评估学员前方是否存在快速接近的障碍物时生成的快速接近风险系数与预先设定的快速接近风险系数参考阈值进行比对分析，识别学员前方是否存在快速接近的障碍物，具体步骤如下： 若快速接近风险系数大于预先设定的快速接近风险系数参考阈值，则表明当前学员前方即将快速出现障碍物；若快速接近风险系数小于等于预先设定的快速接近风险系数参考阈值，则表明当前学员前方不会出现障碍物。

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天津致新轨道交通运营有限公司，其通讯地址为：300450 天津市滨海新区滨海高新区华苑产业区开华道3号509-2；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”。