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龙图腾网恭喜清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于VR技术的复杂森火场景推演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：CN114626211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210217695.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于VR技术的复杂森火场景推演方法及系统是由王飞;李鑫;姜文宇;郑欣欣设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VR技术的复杂森火场景推演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VR技术的复杂森火场景推演方法及系统，所述方法包括如下步骤：S1、根据目标区域的基础地理信息数据搭建虚拟三维地理场景；S2、根据复杂场景火灾蔓延分析模型对所述目标区域进行火灾蔓延模拟计算分析的输出结果，在所述虚拟三维地理场景中动态展示在不同时域的火焰三维动态模型，动态模拟虚拟火灾蔓延；S3、使用虚拟现实设备交互工具进行作战标绘，将构建的作战指挥标绘三维静态模型映射到所述虚拟三维地理场景中，形成标绘作战图。本发明的方法支持沉浸式查看复杂场景中的森林火灾蔓延过程以及支持符合人体操作习惯的作战标绘。

本发明授权一种基于VR技术的复杂森火场景推演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VR技术的复杂森火场景推演方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据目标区域的基础地理信息数据搭建虚拟三维地理场景；S2、根据复杂场景火灾蔓延分析模型对所述目标区域进行火灾蔓延模拟计算分析的输出结果，在所述虚拟三维地理场景中动态展示在不同时域的火焰三维动态模型，动态模拟虚拟火灾蔓延；所述复杂场景火灾蔓延分析模型为基于深度学习的森火蔓延预测方法，该方法包括如下步骤：使用构建的森火蔓延数据集训练卷积神经网络；所述卷积神经网络根据输入数据预测基于栅格的森火空间的各栅格点位的引燃时刻；其中，所述输入数据包括森火蔓延状态、地理数据和气象数据，所述卷积神经网络依据所述输入数据进行编码并解码预测区域内的森火蔓延时空分布场，利用所述森火蔓延时空分布场来预测森火空间的各栅格点位的引燃时刻；所述森火蔓延数据集包括历史森火数据集和使用传统森火蔓延引擎模拟生成的模拟数据集；所述模拟数据集通过如下方式获得：首先对预测区域进行切块与裁剪，构建成地理切块集合；针对地理切块的组合，采用随机函数生成多组起火点、气象参数并采取所述森火蔓延引擎进行模拟，生成多组森火蔓延仿真结果，并构成森火蔓延数据集的关键部分；所述编码为通过状态-条件机制实现对所述输入数据的分层渐进编码；其中，将所述输入数据分为状态分支和条件分支，所述状态分支为森火蔓延的状态数据，所述条件分支为作用在森火蔓延状态上的环境参数，包含地理编码子分支和气象编码子分支；各分支先进行独立编码再深度融合形成混合特征，然后采取编码-解码结构的骨干网络编码进一步提取混合特征的更高阶特征，并解码为所述森火蔓延时空分布场，实现对森火蔓延端到端的快速推理预测；S3、使用虚拟现实设备交互工具进行作战标绘，将构建的作战指挥标绘三维静态模型映射到所述虚拟三维地理场景中，形成标绘作战图。

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