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龙图腾网获悉乐跑体育互联网(武汉)有限公司申请的专利一种基于VR技术的虚拟骑行运动健身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：CN117379746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311309753.6，技术领域涉及：A63B22/06；该发明授权一种基于VR技术的虚拟骑行运动健身系统是由罗新建设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VR技术的虚拟骑行运动健身系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VR技术的虚拟骑行运动健身系统，涉及虚拟现实技术领域。所述系统包括有骑行组件、VR头显设备、运动控制卡、四自由度运动平台、无级风扇和视景信息处理设备，其中，所述骑行组件位于所述四自由度运动平台上，所述无级风扇位于所述骑行组件的正前方并面向所述骑行人员设置，并通过它们的通信连接关系及功能设计，可以在通过VR头显设备提供骑行视听体验的基础上，还可通过运动控制卡和四自由度运动平台实现骑行车辆的姿态随着虚拟场景路况的变化而进行适应性调整的目的，以及通过无级风扇为骑行人员提供因骑行所带来的迎风感，进而可大大丰富骑行体验，有效提升骑行体验沉浸感，便于实际应用和推广。

本发明授权一种基于VR技术的虚拟骑行运动健身系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VR技术的虚拟骑行运动健身系统，其特征在于，包括有骑行组件、VR头显设备、运动控制卡、四自由度运动平台、无级风扇和视景信息处理设备，其中，所述骑行组件位于所述四自由度运动平台上并包括有骑行车架以及安装在所述骑行车架上的脚踏部件、前叉部件和制动部件，所述无级风扇也位于所述四自由度运动平台上，以便使所述无级风扇的所处姿态与所述骑行组件实时地保持一致； 所述骑行组件，通信连接所述视景信息处理设备，用于响应骑行人员的操作产生骑行信号，并将所述骑行信号传送至所述视景信息处理设备； 所述视景信息处理设备，分别通信连接所述VR头显设备、所述运动控制卡和所述无级风扇，用于根据所述骑行信号和针对骑行实地区域预先构建的实景三维场景，确定所述骑行人员的所骑车辆的骑行仿真虚拟影像以及在该实景三维场景中的车辆运动姿态信息和车辆运动速度信息，并将所述骑行仿真虚拟影像传送至所述VR头显设备，以及将所述车辆运动姿态信息传送至所述运动控制卡，以及还将所述车辆运动速度信息传送至所述无级风扇； 所述VR头显设备，用于向所述骑行人员输出展示所述骑行仿真虚拟影像； 所述运动控制卡，通信连接所述四自由度运动平台，用于根据所述车辆运动姿态信息解算得到电机脉冲量，然后基于所述电机脉冲量控制所述四自由度运动平台及所述骑行组件一起进行骑行仿真运动； 所述无级风扇，位于所述骑行组件的正前方并面向所述骑行人员设置，用于根据所述车辆运动速度信息，向所述骑行人员提供风速与车速正相关的风； 所述实景三维场景预先采用如下步骤构建得到：获取由无人机倾斜摄影设备对所述骑行实地区域采集的倾斜摄影数据以及与所述倾斜摄影数据同步记录的无人机姿态测量数据或像控测量数据；根据所述倾斜摄影数据以及所述无人机姿态测量数据或所述像控测量数据，采用无人机倾斜摄影实景三维建模软件构建得到所述骑行实地区域的初始实景三维场景，其中，所述初始实景三维场景包含有多个现场物体的初始三维模型；针对在所述多个现场物体中的各个现场物体，根据对应的初始三维模型，抠取得到对应的模型表面初始二维图像；对所述各个现场物体的模型表面初始二维图像分别进行建模空洞区域识别处理,得到所述各个现场物体的建模空洞区域识别结果；针对所述各个现场物体，若对应的建模空洞区域识别结果指示在对应的模型表面初始二维图像中存在有至少一个建模空洞区域，则基于生成对抗神经网络GAN对该模型表面初始二维图像进行图像修复处理，得到对应的模型表面完整二维图像，否则直接将对应的模型表面初始二维图像作为对应的模型表面完整二维图像；针对所述各个现场物体，将对应的模型表面完整二维图像渲染到对应的初始三维模型的表面上，得到对应的最终三维模型；在所述初始实景三维场景中，将所述各个现场物体的初始三维模型更新为对应的最终三维模型，得到所述骑行实地区域的最终实景三维场景； 针对在所述多个现场物体中的某个现场物体，若对应的建模空洞区域识别结果指示在对应的模型表面初始二维图像中存在有至少一个建模空洞区域，则基于生成对抗神经网络GAN对该模型表面初始二维图像进行图像修复处理，得到对应的模型表面完整二维图像，包括：针对在所述多个现场物体中的某个现场物体，若对应的建模空洞区域识别结果指示在对应的模型表面初始二维图像中存在有至少一个建模空洞区域，则按照区域面积从小到大顺序依次排列所述至少一个建模空洞区域，得到一个建模空洞区域序列；针对在所述建模空洞区域序列中的第k个建模空洞区域，基于生成对抗神经网络GAN对与在所述建模空洞区域序列中的第k-1个建模空洞区域对应的模型表面修复二维图像进行图像修复处理，得到对应的模型表面修复二维图像，其中，k表示正整数，所述某个现场物体的模型表面初始二维图像作为与第零个建模空洞区域对应的模型表面修复二维图像；将与在所述建模空洞区域序列中的最末一个建模空洞区域对应的模型表面修复二维图像作为所述某个现场物体的模型完整最终二维图像； 针对在所述建模空洞区域序列中的第k个建模空洞区域，基于生成对抗神经网络GAN对与在所述建模空洞区域序列中的第k-1个建模空洞区域对应的模型表面修复二维图像进行图像修复处理，得到对应的模型表面修复二维图像，包括有如下步骤S2421～S2425： S2421.应用在基于生成对抗神经网络GAN的且已完成预训练的完整图像生成模型中的图像生成器生成一个新图像，然后执行步骤S2422； S2422.应用在所述完整图像生成模型中的图像鉴别器判断所述新图像是否为完整图像，若是，则执行步骤S2423，否则再次应用所述图像生成器生成一个新图像，然后执行步骤S2422； S2423.根据所述新图像和与第k-1个建模空洞区域对应的模型表面修复二维图像，计算得到两图像在非建模空洞区域内各个像素点的颜色差值，然后执行步骤S2424； S2424.判断所述两图像在所述各个像素点的颜色差值的标准差是否达到预设标准差阈值，若是，则将所述新图像作为与在所述建模空洞区域序列中的第k个建模空洞区域对应的模型表面修复二维图像，否则执行步骤S2425； S2425.将所述两图像在所述各个像素点的颜色差值作为内容损失惩罚项数据导入所述图像生成器，并再次应用所述图像生成器生成一个新图像，然后执行步骤S2422。

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