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龍圖騰網恭喜南昌市一境信息技術有限公司申請的專利一種VR多端協同交互方法、系統、計算機設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119002704B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411463277.8，技術領域涉及：G06F3/01；該發明授權一種VR多端協同交互方法、系統、計算機設備及存儲介質是由余天水;余天成;連鑫耀;涂冬華設計研發完成，并于2024-10-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種VR多端協同交互方法、系統、計算機設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明適用于VR交互技術領域，提供了一種VR多端協同交互方法、系統、計算機設備及存儲介質，包括：通過VR全息成像屏幕顯示VR場景圖像，當VR場景圖像在設定時間值之后出現交互情景時，在下邊緣區域呈線性顯示若干個交互選擇彈窗；接收若干個交互控制終端輸入的交互命令，在VR全息劇場的前排座位上安裝有交互控制終端，每個交互選擇彈窗與一個前排座位相對應；對交互命令進行融合處理得到融合數據，根據融合數據確定對應的交互情景的情節場景；當VR場景圖像播放顯示完畢后，生成VR節目單選擇彈窗，接收交互控制終端輸入的VR節目選擇指令，確定下一個播放的VR節目。如此，劇情與觀眾之間產生了更多的聯系，觀眾的參與感會更強。

本發明授權一種VR多端協同交互方法、系統、計算機設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種VR多端協同交互方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：通過VR全息成像屏幕顯示VR場景圖像，當VR場景圖像在設定時間值之后出現交互情景時，在下邊緣區域呈線性顯示若干個交互選擇彈窗；接收若干個交互控制終端輸入的交互命令，在VR全息劇場的前排座位上安裝有交互控制終端，每個交互選擇彈窗與一個前排座位相對應；對多個交互命令進行融合處理得到融合數據，根據融合數據確定對應的交互情景的情節場景；當一個VR場景圖像播放顯示完畢后，生成VR節目單選擇彈窗，接收若干個交互控制終端輸入的VR節目選擇指令，根據VR節目選擇指令確定下一個播放顯示的VR節目；其中，所述接收若干個交互控制終端輸入的交互命令的步驟，具體包括：在交互選擇彈窗消失之前接收若干個交互控制終端輸入的交互命令，所述交互選擇彈窗設置有顯示時長；確定每個交互命令對應的交互選擇彈窗，所述交互控制終端與交互選擇彈窗一一對應；當交互選擇彈窗消失之前，未接收到對應的交互命令，對交互選擇彈窗中的內容進行自動選擇；在交互選擇彈窗消失之前接收若干個交互控制終端輸入的交互命令的過程中，包含以下步驟：基于用戶在不同情境下對交互命令的反應時間數據，通過統計分析，得出每個交互命令的用戶反應時間分布函數；對每個交互命令分配一個權重值，并設定彈窗顯示的時間步長；結合每個交互命令的用戶反應時間分布函數和權重值，通過累計計算用戶在彈窗顯示的時間步長內成功接收交互命令的綜合概率；利用綜合概率確定接收的交互命令；所述對多個交互命令進行融合處理得到融合數據的步驟，具體包括：根據一個交互命令和對應的交互選擇彈窗確定一個交互選擇內容；對所有的交互選擇內容進行融合處理得到融合數據；在根據一個交互命令和對應的交互選擇彈窗確定一個交互選擇內容，對所有的交互選擇內容進行融合處理得到融合數據的過程中，包含以下步驟：獲取所有交互命令；將每個交互命令轉換成查詢向量、鍵向量和值向量；對每個查詢向量和鍵向量進行點積計算，然后除以鍵向量的維度的平方根以進行縮放，再通過Softmax函數計算并得到注意力權重；基于注意力權重，對值向量進行加權求和，得到融合后的交互命令數據；將融合后的交互命令數據輸入深層神經網絡，對融合后的交互命令數據進行非線性變換處理，得到融合數據；所述根據融合數據確定對應的交互情景的情節場景的步驟，具體包括：調取所述交互情景對應的情節場景走向庫，所述交互情景與情節場景走向庫一一對應，情節場景走向庫由工作人員提前建立得到；將融合數據輸入至所述情節場景走向庫中，情節場景走向庫包含若干個選擇信息集合，每個選擇信息集合對應有情節場景；將所述融合數據與選擇信息集合進行匹配，輸出相匹配的選擇信息集合所對應的情節場景；在將所述融合數據與選擇信息集合進行匹配，輸出相匹配的選擇信息集合所對應的情節場景的過程中，包含以下步驟：引入潛在變量，并使用高斯分布設定潛在變量的初始分布；將融合數據和選擇信息集合作為輸入，輸入初始化的深度神經網絡，生成潛在變量的樣本分布；使用KL散度作為度量計算變分分布與真實后驗分布之間差異；通過反向傳播算法最小化KL散度，優化深度神經網絡的參數；從變分分布中采樣多個潛在變量的樣本，對每個潛在變量的樣本計算在給定融合數據和選擇信息集合條件下的情節場景概率，并通過累加所有情節場景概率并取平均，計算出潛在變量的期望值；將融合數據、選擇信息集合和潛在變量的期望值作為輸入，輸入至深度條件隨機場模型，對每個預定義的情節場景，計算在當前輸入條件下的概率；將所有概率進行排序，輸出概率最大的情節場景；所述接收若干個交互控制終端輸入的VR節目選擇指令，根據VR節目選擇指令確定下一個播放顯示的VR節目的步驟，具體包括：在節目選擇截止時間之前接收若干個交互控制終端輸入的VR節目選擇指令；確定每個VR節目選擇指令對應的VR節目，確定被選擇次數最多的節目為下一個播放顯示的VR節目；在確定每個VR節目選擇指令對應的VR節目，確定被選擇次數最多的節目為下一個播放顯示的VR節目的過程中，包含以下步驟：收集包含每個VR節目被選擇和播放的次數的歷史數據集，作為訓練數據集；使用訓練數據集對初始化的高斯過程回歸模型進行初始化訓練，得到訓練好的高斯過程回歸模型；利用訓練好的高斯過程回歸模型，輸入新樣本數據計算每個節目選擇次數的后驗分布，并對每個節目的后驗分布進行采樣，獲取不同情況下的選擇次數；定義模糊推理系統的隸屬函數，設定模糊推理系統的參數；利用貝葉斯優化后驗分布并進行期望計算，獲得每個節目的選擇次數在不同可能情況下的期望值，將期望值映射到隸屬度量化范圍，得到每個節目的期望選擇次數的隸屬度；按照期望選擇次數的隸屬度從高到低進行排序，并選擇隸屬度最高的節目作為下一個播放顯示的VR節目。

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