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龙图腾网获悉南昌菱形信息技术股份有限公司申请的专利基于AR的森林消防地形模拟训练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：CN120745263B 。

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：202511249655.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于AR的森林消防地形模拟训练方法及系统是由苏横军;苏汕;肖洋洋;艾龙龙设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AR的森林消防地形模拟训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及消防模拟训练技术领域，具体公开了基于AR的森林消防地形模拟训练方法及系统。本发明通过确定目标森林区域，构建三维地形模型；进行动态火灾仿真，生成消防训练场景；创建初始引导信息，进行AR消防训练的初始引导；对多个训练监测数据进行评估，逐次选择代表训练数据，生成代表引导信息，进行AR消防训练的逐次引导与监测。能够创建初始引导信息，在消防训练场景，对多个消防人员进行初始引导、监测与评估，逐次选择代表训练数据生成代表引导信息，对多个消防人员进行逐次引导与监测，能够自动创建更加贴合实际训练的引导信息，从而通过逐次的消防模拟训练中，使得消防人员的消防能力得到有效、逐步的提升。

本发明授权基于AR的森林消防地形模拟训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AR的森林消防地形模拟训练方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 确定目标森林区域，采集所述目标森林区域的区域地形数据，通过数据融合与空间分析以构建三维地形模型； 基于所述三维地形模型，通过多物理场耦合仿真生成消防训练场景； 创建初始引导信息，在所述消防训练场景，对多个消防人员进行AR消防训练的初始引导，通过构建跨模态交互模型采集多个训练监测数据，具体包括以下步骤： 确定模拟训练任务，并获取相应的演示训练数据； 根据所述演示训练数据，创建初始引导信息； 在所述消防训练场景，按照所述初始引导信息，对多个消防人员进行AR消防训练的初始引导； 实时捕捉多个消防人员的消防动作，通过构建跨模态交互模型进行相应的AR效果交互并采集多个训练监测数据，具体步骤如下： 通过AR设备获取消防人员运动轨迹、人员行为特征、地形约束参数、火势蔓延矢量和烟雾遮蔽度参数，基于消防人员运动轨迹，利用三维地形模型的空间坐标和动态火势扩散参数，采用多元数据同步技术以消除时空偏差，并构建得到跨模态交互模型；基于跨模态交互模型，对人员行为特征、地形约束参数以及火势蔓延矢量进行融合处理，生成得到综合特征向量； 基于植被结构模型得到可燃物密度分布与实时气象数据，基于可燃物密度分布与实时气象数据，结合综合特征向量构建火场热力学响应模型；基于火场热力学响应模型计算得到物理响应参数； 根据物理响应参数，在基础地形网格的基础上通过建立燃烧速率与可燃物热值的动态映射以构建三维火焰粒子组态；基于模拟训练任务中的训练目标难度系数，通过拉格朗日粒子模型对烟雾遮蔽度参数进行调节，以得到调节结果；结合三维火焰粒子组态与调节结果，生成多通道AR反馈指令； 通过三维地形模型得到地表细节数据，基于地表细节数据与多通道AR反馈指令，动态分析消防人员运动轨迹与探测采集路线的空间关系，以得到分析结果；基于分析结果生成交互信号，通过交互信号进行相应的AR效果交互，在进行相应的AR效果交互的过程中采集多个训练监测数据； 对多个所述训练监测数据进行评估，逐次选择代表训练数据，生成代表引导信息，对多个消防人员进行AR消防训练的逐次引导与监测； 所述确定目标森林区域，采集所述目标森林区域的区域地形数据，通过数据融合与空间分析以构建三维地形模型具体包括以下步骤： 确定目标森林区域； 获取所述目标森林区域的区域地图数据； 根据所述区域地图数据，通过数据融合与空间分析规划探测采集路线； 按照所述探测采集路线，控制无人机对所述目标森林区域进行飞行探测，采集区域地形数据； 对所述区域地形数据进行处理，构建三维地形模型，具体包括以下步骤： 对所述区域地形数据进行预处理，生成标准地形数据； 根据所述标准地形数据，构建基础地形网格； 从所述标准地形数据中，识别并提取植被覆盖数据，在所述基础地形网格中进行覆盖映射，生成植被结构模型； 从所述标准地形数据中，识别并提取地表细节数据，在所述植被结构模型中进行细节补充，生成三维地形模型。

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