一种基于深度学习的虚拟现实场景动态调整方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的虚拟现实场景动态调整方法及系统，涉及虚拟现实场景动态调整领域，方法包括获取交互数据并根据交互数据得到视觉元素的初始融合特征；根据初始融合特征对光影效果和空间结构进行权重分配处理以得到元素关联矩阵；对元素关联矩阵进行光影效果与空间结构不匹配的区域检测以得到不协调区域；判断不协调区域的比例是否超过预设阈值；若是，则将不协调区域生成备选光影效果变体，并得到真实感评估值，进而得到优化的元素融合方案，再对动态适应输入序列进行时序建模处理，得到实时更新的场景生成参数，以动态调整虚拟现实场景。本发明能动态精准优化虚拟现实场景视觉元素，满足用户对沉浸感与个性化体验的需求。