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龙图腾网获悉江苏奥斯汀光电科技股份有限公司申请的专利一种基于加速度的有障碍人群个性化虚拟现实插黑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：CN116048437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211369794.X，技术领域涉及：G06F3/14；该发明授权一种基于加速度的有障碍人群个性化虚拟现实插黑方法是由凌涛;翟晓东设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于加速度的有障碍人群个性化虚拟现实插黑方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于加速度的有障碍人群个性化虚拟现实插黑方法，包括如下步骤：步骤1，构建基于加速度，以及障碍用户类型的个性化插黑时长数据集；其中加速度按大小分为T种类型，障碍用户有N种类型；步骤2，获取用户的加速度，计算得到加速度的时域特征和频域特征；步骤3，构建基于加速度时域和频域特征的概率神经网络，将加速度的时域特征和频域特征输入到概率神经网络，对加速度进行分类。步骤4，判断障碍用户类型，结合步骤3中得到的加速度分类，通过个性化插黑时长数据集得到用户的个性化插黑时长。基于加速度时域和频域特征的概率神经网络，很好的反应不同加速度之间的差异性，减少异常值对网络精度的影响，提高不同特征的差异性。

本发明授权一种基于加速度的有障碍人群个性化虚拟现实插黑方法在权利要求书中公布了：1.一种基于加速度的有障碍人群个性化虚拟现实插黑方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采用分段式数据集更新策略，构建基于加速度，以及障碍用户类型的个性化插黑时长数据集；其中加速度按大小分为T种类型，障碍用户有N种类型； 不同类型的障碍用户的插黑时长数据集表示为{A1,A2,…An…,AN}，存放在矩阵SJ中，SJ＝[{A1,A2,…An…,AN}]，其中，表示第n类障碍用户对应的T个加速度分类的插黑时长，其中TM的右上标表示障碍用户的类型，右下标表示对应的加速度分类； 所述分段式数据集更新策略是指，根据每种障碍类型数据集中已获取的用户量U，来确定数据集的更新方式，设置了三个阶段； 1对于第n种障碍类型数据集,当1≤U≤U1时，用户进行自定义插黑设置； 其中，表示第n种障碍类型中，第μ个用户在加速度τ时的插黑设置； 2对于第n种障碍类型数据集,当U1U≤U2时，用户进行自定义插黑设置 原第n种障碍类型数据集中包括一名志愿者测试得到的最合适插黑时长矩阵为 则第n种障碍类型用户在加速度τ时的插黑时长数据为： 3对于第n种障碍类型数据集,当U2U≤U3时，用户进行自定义插黑设置，得到U个用户的插黑设置数据为在U个用户数据中最长每秒插黑时长为WA，最短每秒插黑时长为WB，以WA为区间C的起始端点，WB为终止端点，将区间C平均划分为3个子区间C1、C2、C3，将U个用户的数据与子区间进行匹配，当用户数据数值大小大于子区间起始端点、小于等于子区间终止端点，则该用户数据存放在该区间内；计算每个子区间人数占区间C人数的比重，比重最低的子区间中存放的是噪声数据，对该子区间中的存放的用户数据进行去除；将剩余的子区间的用户数据进行保留，计算剩余两个区间中存放数据的平均值，其中average函数表示计算平均值，每个数据集中的每个加速度都存在两个每秒最合适插黑时长，用户根据自己需求进行选择，当每个数据集自定义插黑设置用户达U3时，数据集停止更新； 步骤2，获取用户的加速度，计算得到加速度的时域特征和频域特征； 步骤3，构建基于加速度时域和频域特征的概率神经网络，将加速度的时域特征和频域特征输入到概率神经网络，对加速度进行分类； 步骤4，判断障碍用户类型，结合步骤3中得到的加速度分类，通过个性化插黑时长数据集得到用户的个性化插黑时长。

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