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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東奧飛數(shù)據(jù)科技股份有限公司申請的專利一種元宇宙虛擬空間構(gòu)建方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120371138B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510854978.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F3/01；該發(fā)明授權(quán)一種元宇宙虛擬空間構(gòu)建方法及系統(tǒng)是由張?zhí)焖?易夕冬;李碧妍;韓偉;肖連菊;翁祖逖;馮康;高寶軍;黃展鵬;李靈光;劉文佳設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種元宇宙虛擬空間構(gòu)建方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及元宇宙構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種元宇宙虛擬空間構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，基于虛擬空間對象，分析空間坐標(biāo)變化、交互分區(qū)和等級分類，監(jiān)測參數(shù)趨勢，篩選分類變化對象，優(yōu)化參數(shù)，分析用戶動作和動作序列，判定行為路徑，識別狀態(tài)變化關(guān)鍵對象，得到事件響應(yīng)標(biāo)識集。本發(fā)明，通過對對象在虛擬空間中的動態(tài)演化進行持續(xù)監(jiān)測和特征歸納，聯(lián)動參數(shù)變化與空間結(jié)構(gòu)調(diào)整，推動對象狀態(tài)與交互動作的關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)用戶操作意圖與路徑的高效篩選，依據(jù)多維度行為特征驅(qū)動場景對象的自適應(yīng)響應(yīng)，完善事件觸發(fā)和對象協(xié)同演化，提升虛擬空間中多對象狀態(tài)更新的智能聯(lián)動水平，加強了復(fù)雜場景下實時交互的精準(zhǔn)識別與響應(yīng)。

本發(fā)明授權(quán)一種元宇宙虛擬空間構(gòu)建方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種元宇宙虛擬空間構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：基于虛擬空間中的對象，分析空間坐標(biāo)變化軌跡，判斷交互次數(shù)分區(qū)，比較等級參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，持續(xù)監(jiān)測參數(shù)變化趨勢，識別空間、交互或等級分類發(fā)生變化的對象，得到屬性變異特征區(qū)間； 所述屬性變異特征區(qū)間包括變動幅度區(qū)間、變化類型區(qū)間、演化趨勢區(qū)間； 所述屬性變異特征區(qū)間的獲取步驟具體為： S111：基于虛擬空間中的對象，分析各對象在連續(xù)時間段的空間坐標(biāo)變化軌跡，判斷對象在空間區(qū)域中的活動密集程度，比較空間區(qū)域間的對象交互頻次，識別活動頻繁的空間分區(qū)，得到交互分布區(qū)間； S112：根據(jù)所述交互分布區(qū)間，計算對象在差異時間段內(nèi)的等級分類變化，判斷等級分類發(fā)生變動的時間區(qū)段，歸納等級變動集中的編號段，建立等級變化區(qū)段； S113：根據(jù)所述等級變化區(qū)段，比較其空間坐標(biāo)軌跡與交互頻次在差異時間段內(nèi)的變化，篩選在空間軌跡、交互頻次和等級分類均出現(xiàn)變化的對象，分析對象在變化期間的參數(shù)范圍，得到屬性變異特征區(qū)間； S2：根據(jù)所述屬性變異特征區(qū)間，篩選分類有變化的對象，利用三維建模工具分析坐標(biāo)軌跡，比較交互狀態(tài)差異，分析等級分類調(diào)整，優(yōu)化關(guān)聯(lián)參數(shù)，得到狀態(tài)修正特征組； 所述狀態(tài)修正特征組包括參數(shù)修正類型、修正幅度范圍、修正影響對象； 所述狀態(tài)修正特征組的獲取步驟具體為： S211：基于所述屬性變異特征區(qū)間，篩選分類狀態(tài)變化的對象，計算對象的空間坐標(biāo)序列變化，比較軌跡的曲率、旋轉(zhuǎn)幅度和節(jié)點偏移程度，優(yōu)化空間數(shù)據(jù)，得到空間軌跡變化組； S212：根據(jù)所述空間軌跡變化組，判斷對象交互頻率和交互強度的變化，比較分類前后交互狀態(tài)對應(yīng)的軌跡疊合范圍和交互覆蓋范圍，優(yōu)化交互參數(shù)，得到交互狀態(tài)偏差組； S213：基于所述交互狀態(tài)偏差組，比較對象前后等級參數(shù)所屬分類和邊界段的變化，優(yōu)化等級調(diào)整方向和交互節(jié)點密集度，計算軌跡交互等級的變化幅度，優(yōu)化結(jié)構(gòu)匹配路徑，得到狀態(tài)修正特征組； S3：基于所述狀態(tài)修正特征組，分析對象的用戶動作，計算相鄰動作的時間順序和空間距離，歸類動作類型，判斷動作序列的連續(xù)性與關(guān)聯(lián)性，得到有效動作序列集； S4：基于所述有效動作序列集，計算動作的時間間隔和空間變化，分析類型對應(yīng)行為權(quán)重，統(tǒng)計路徑優(yōu)先順序，比較累計權(quán)重，識別最優(yōu)路徑，確定用戶行為目標(biāo)，得到路徑行為判定特征。

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