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龙图腾网恭喜南昌工学院申请的专利一种用于虚拟现实技术的用户行为预测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：CN119152580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411622729.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种用于虚拟现实技术的用户行为预测方法及系统是由邹子博设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于虚拟现实技术的用户行为预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于虚拟现实技术的用户行为预测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域。一种用于虚拟现实技术的用户行为预测系统，包括有：预测模型构建模块、用户行为预测模块和用户行为预测反馈模块。本发明通过构建基于大数据用户动态视频的用户行为预测初始模型，能有效捕捉用户行为的普遍特征和模式，进一步通过目标用户的行为数据对用户行为预测初始模型进行优化，可以使模型更加贴近目标用户的行为特征，从而提高用户行为预测的准确性；通过收集目标用户在预设虚拟现实场景下的动态视频并提取用户行为向量，构建的目标用户行为预测模型能够针对个体用户的特定行为模式进行训练和预测，从而实现个性化的服务。

本发明授权一种用于虚拟现实技术的用户行为预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于虚拟现实技术的用户行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集N个预设虚拟现实场景下目标用户的动态视频，得到目标用户动态视频Vn，n=1，2，…，N；每个目标用户动态视频Vn中包含有K个预设帧，将目标用户动态视频Vn中的第k个预设帧图像记为目标用户动态图像Pnk，k=1，2，…，K；将目标用户动态图像Pnk输入至用户行为分解模型中进行信息提取，得到目标用户行为向量Ank，将基于目标用户动态视频Vn生成的所有目标用户行为向量Ank记为一组训练样本，得到目标用户行为预测训练样本Yn；将所有目标用户行为预测训练样本Yn进行组合，得到目标用户行为预测训练集；基于大数据用户动态视频构建用户行为预测模型，得到用户行为预测初始模型；基于目标用户行为预测训练集对用户行为预测初始模型进行更新，得到目标用户行为预测模型；S2.根据预设帧实时获取目标用户在虚拟现实场景下的动态图像，得到待预测动态图像；当获取K张待预测动态图像时，将K张待预测动态图像输入至目标用户行为预测模型中进行预测，得到预测目标用户行为；基于预测目标用户行为进行预加载虚拟现实场景；S3.实时获取下一帧目标用户在虚拟现实场景下的动态图像，得到待评估动态图像；每收集M张待评估动态图像时，将M张待评估动态图像划分为γ个待评估动态图像集Oθ；θ=1，2，…，γ；待评估动态图像集Oθ中包含有K张连续的待评估动态图像，记录待评估动态图像集Oθ中最后一张待评估动态图像对应的实际目标用户行为，得到实际目标用户行为Fθ，将待评估动态图像集Oθ和实际目标用户行为Fθ组合得到用户行为预测反馈集；基于用户行为预测反馈集对目标用户行为预测模型进行参数更新；用户行为分解模型包括有图像处理层、位置信息提取层、环境信息提取层、身体信息提取层、动作信息提取层、情绪信息提取层和结果输出层；图像处理层用于将目标用户动态图像Pnk进行预处理，得到预处理目标用户动态图像Cnk；位置信息提取层用于根据预处理目标用户动态图像Cnk进行位置跟踪，得到位置信息向量Lnk；环境信息提取层用于根据预处理目标用户动态图像Cnk进行环境信息提取，得到环境信息向量Hnk；身体信息提取层用于根据预处理目标用户动态图像Cnk进行目标用户骨架拟合，得到身体信息向量Snk，Snk={（αnk1，βnk1），…，（αnkz，βnkz），…，（αnkZ，βnkZ）}T，Z为目标用户头部及肢体的关键点的数量；（αnkz，βnkz）表示目标用户的第z个关键点在第k帧被拟合的横纵坐标；动作信息提取层用于根据预处理目标用户动态图像Cnk利用基于骨架的动作识别算法进行动作识别，得到动作信息向量Dnk；情绪信息提取层用于根据预处理目标用户动态图像Cnk进行情绪识别，得到情绪信息向量Enk；结果输出层用于将位置信息向量Lnk、环境信息向量Hnk、身体信息向量Snk、动作信息向量Dnk和情绪信息向量Enk进行组合，得到目标用户行为向量Ank，Ank=（Lnk，Hnk，Snk，Dnk，Enk）。

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