一种个性化铁路VR场景交互方法技术

本发明专利技术公开了一种个性化铁路VR场景交互方法，其包括以下步骤：S1、判断用户是否为新用户，若是则进入步骤S2，否则进入步骤S3；S2、向该用户推荐热门浏览场景，并进入步骤S5；S3、根据该用户的历史浏览记录获取其个人兴趣和偏好；S4、根据该用户的个人兴趣和偏好推荐浏览场景，并进入步骤S5；S5、根据用户选择的浏览场景显示对应的最佳路线；S6、用户根据最佳路线或自定义路线进行场景浏览。本发明专利技术从大量交互信息中抽象用户的兴趣特征，深度挖掘用户的偏好，充分分析用户对铁路的多层次感知与探索需求，从而为用户提供个性化、人性化的探索方案，全方位地提升了用户在铁路VR场景中的体验感和交互效率。

【技术实现步骤摘要】
一种个性化铁路VR场景交互方法
本专利技术涉及虚拟现实领域，具体涉及一种个性化铁路VR场景交互方法。
技术介绍
智能化是世界铁路未来发展的重要方向。随着我国铁路技术的飞速发展，智能化新技术在铁路领域研发应用的广度和深度不断扩大，尤其数字孪生更是铁路信息化的重要标志，也是建设智能铁路的新途径。VR场景探索分析需要解决的一个核心问题是交互，在虚拟场景中，交互的本质是帮助用户在虚拟环境中更加快速、自然和高效地捕获目标信息。现有游戏VR场景交互更加强调沉浸感和体验感，交互方式单一。然而，铁路线路长、场景对象多、空间关系复杂，并且在铁路建设过程中，涉及不同领域和不同专业背景的用户，其所关注的场景信息各异，单一的交互模式会使不同用户在交互过程中被额外因素干扰，无法精准获取其感兴趣的信息，导致交互效率低下。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种个性化铁路VR场景交互方法解决了现有铁路VR场景交互过程中交互效率低的问题。为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：提供一种个性化铁路VR场景交互方法，其包括以下步骤：S1、读取用户的登录信息，判断该用户是否为新用户，若是则进入步骤S2，否则进入步骤S3；S2、向该用户推荐热门浏览场景至VR可视化界面，并进入步骤S5；S3、根据该用户的历史浏览记录获取其个人兴趣和偏好；S4、根据该用户的个人兴趣和偏好推荐浏览场景至VR可视化界面，并进入步骤S5；S5、根据用户选择的浏览场景通过VR视觉显示器显示对应的最佳路线；S6、用户根据最佳路线或自定义路线进行场景浏览，完成个性化铁路VR场景的交互。进一步地，步骤S1中判断该用户是否为新用户的具体方法为：根据该用户的登录信息判断其是否有历史浏览记录，若是则为老用户，否则为新用户。进一步地，步骤S2中向新用户推荐热门浏览场景至VR可视化界面的具体方法包括以下子步骤：S2-1、获取老用户历史浏览记录中的用户ID、浏览场景空间位置、浏览场景类别、关注焦点对象和交互时间，其中交互时间包括进入时间、离开时间和停留时长；S2-2、对于第i个老用户ui，将其用户ID和n个浏览场景空间位置按时间先后顺序组合成向量并将该向量作为其用户情景信息；其中ui为第i个老用户的用户ID，为第i个老用户的第n个浏览场景空间位置；S2-3、对于第M个场景，将第i个老用户的用户ID和其在该场景中浏览过的浏览场景空间位置按时间先后顺序组合成向量并将该向量作为第i个老用户在第M个场景的轨迹情景向量，第i个老用户在每个场景的轨迹情景向量进行列序，得到第i个老用户的轨迹情景信息；其中表示第i个老用户在第M个场景中的第m个浏览过的浏览场景空间位置；S2-4、对于第i个老用户ui，根据k时刻和k+1时刻两个位置的坐标、浏览场景类别和关注焦点对象构建位置向量将第i个老用户ui的所有位置向量进行列序，得到第i个老用户ui的位置情景信息；其中为k时刻所在位置的坐标，ck为k时刻的浏览场景类别，ok为k时刻的关注焦点对象，为k+1时刻所在位置的坐标，ck+1为k+1时刻的浏览场景类别，ok+1为k+1时刻的关注焦点对象；S2-5、对于第i个老用户ui，对用户ID、所在位置的坐标、进入时间、离开时间和停留时长进行列序，得到第i个老用户ui在f位置的情景信息向量将第i个老用户ui在每个位置的情景信息向量进行列序，得到第i个老用户ui的初始时间情景信息，去除第i个老用户对应的初始时间情景信息中停留时长小于5秒的数据，得到第i个老用户对应的时间情景信息；其中为第i个老用户在f位置的坐标，分别为第i个老用户在f位置的进入时间、离开时间和停留时长；S2-6、将第i个老用户的用户情景信息、轨迹情景信息、位置情景信息和时间情景信息投影至低维向量空间，分别得到用户情景嵌入向量、轨迹情景嵌入向量、位置情景嵌入向量和时间情景嵌入向量，并根据公式：获取第i个老用户的平均情景嵌入向量其中为第i个老用户的用户情景嵌入向量，为第i个老用户的轨迹情景嵌入向量，为第i个老用户的位置情景嵌入向量，为第i个老用户的时间情景嵌入向量；S2-7、将第i个老用户的平均情景嵌入向量作为分层采样softmax函数的输入，获取第i个老用户对每个浏览场景空间位置的推荐概率，进而得到每个老用户对每个浏览场景空间位置的推荐概率；S2-8、根据公式：获取所有老用户推荐第M个场景的概率PM，进而得到所有老用户推荐每个场景的概率；其中U表示所有老用户的集合，R表示所有老用户生成的轨迹集合，NR为所有老用户生成的轨迹的长度，N为第M个场景中的浏览场景空间位置总数；log(·)为对数函数，Pr(mi)为第i个老用户对第m个浏览场景空间位置的推荐概率；S2-9、将每个场景按照所有老用户的推荐概率从大到小进行排序，将排序结果作为热门浏览场景榜推送至新用户的VR可视化界面。进一步地，步骤S3中的具体方法包括以下子步骤：S3-1、获取该用户的历史浏览记录中的用户ID、浏览场景空间位置、浏览场景类别、关注焦点对象和交互时间，其中交互时间包括进入时间、离开时间和停留时长；S3-2、将其用户ID和n个浏览场景空间位置按时间先后顺序组合成向量并将该向量作为其用户情景信息；其中ui为该老用户的用户ID，为该老用户的第n个浏览场景空间位置；S3-3、对于第M个场景，将该老用户的用户ID和其在该场景中浏览过的浏览场景空间位置按时间先后顺序组合成向量并将该向量作为该老用户在第M个场景的轨迹情景信息；其中表示该老用户在第M个场景中的第m个浏览过的浏览场景空间位置；S3-4、根据该老用户在k时刻和k+1时刻两个位置的坐标、浏览场景类别和关注焦点对象构建位置向量将该老用户ui的所有位置向量进行列序，得到该老用户ui的位置情景信息；其中为k时刻所在位置的坐标，ck为k时刻的浏览场景类别，ok为k时刻的关注焦点对象，为k+1时刻所在位置的坐标，ck+1为k+1时刻的浏览场景类别，ok+1为k+1时刻的关注焦点对象；S3-5、对该老用户的用户ID、所在位置的坐标、进入时间、离开时间和停留时长进行列序，得到该老用户ui在f位置的情景信息向量将该老用户ui在每个位置的情景信息向量进行列序，得到该老用户ui的初始时间情景信息，去除该老用户对应的初始时间情景信息中停留时长小于5秒的数据，得到该老用户对应的时间情景信息；其中为该老用户在f位置的坐标，分别为该老用户在f位置的进入时间、离开时间和停留时长；S3-6、将第i个老用户的用户情景信息、轨迹情景信息、位置情景信息和时间情景信息投影至低维向量空间，分别得到用户情景嵌入向量、轨迹情景嵌入向量、位置情景嵌入向量和时间情景嵌入向量，并根据公式：获取第i个老用户的平均情景嵌入向量其中为第i个老用户的用户情景嵌入向量，为第i个老用户的轨迹情景嵌入向量，为第i个老用户的位置情景嵌入向量，为第i个老用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种个性化铁路VR场景交互方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、读取用户的登录信息，判断该用户是否为新用户，若是则进入步骤S2，否则进入步骤S3；/nS2、向该用户推荐热门浏览场景至VR可视化界面，并进入步骤S5；/nS3、根据该用户的历史浏览记录获取其个人兴趣和偏好；/nS4、根据该用户的个人兴趣和偏好推荐浏览场景至VR可视化界面，并进入步骤S5；/nS5、根据用户选择的浏览场景通过VR视觉显示器显示对应的最佳路线；/nS6、用户根据最佳路线或自定义路线进行场景浏览，完成个性化铁路VR场景的交互。/n

【技术特征摘要】
1.一种个性化铁路VR场景交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、读取用户的登录信息，判断该用户是否为新用户，若是则进入步骤S2，否则进入步骤S3；
S2、向该用户推荐热门浏览场景至VR可视化界面，并进入步骤S5；
S3、根据该用户的历史浏览记录获取其个人兴趣和偏好；
S4、根据该用户的个人兴趣和偏好推荐浏览场景至VR可视化界面，并进入步骤S5；
S5、根据用户选择的浏览场景通过VR视觉显示器显示对应的最佳路线；
S6、用户根据最佳路线或自定义路线进行场景浏览，完成个性化铁路VR场景的交互。


2.根据权利要求1所述的个性化铁路VR场景交互方法，其特征在于，所述步骤S1中判断该用户是否为新用户的具体方法为：
根据该用户的登录信息判断其是否有历史浏览记录，若是则为老用户，否则为新用户。


3.根据权利要求1所述的个性化铁路VR场景交互方法，其特征在于，所述步骤S2中向新用户推荐热门浏览场景至VR可视化界面的具体方法包括以下子步骤：
S2-1、获取老用户历史浏览记录中的用户ID、浏览场景空间位置、浏览场景类别、关注焦点对象和交互时间，其中交互时间包括进入时间、离开时间和停留时长；
S2-2、对于第i个老用户ui，将其用户ID和n个浏览场景空间位置按时间先后顺序组合成向量并将该向量作为其用户情景信息；其中ui为第i个老用户的用户ID，为第i个老用户的第n个浏览场景空间位置；
S2-3、对于第M个场景，将第i个老用户的用户ID和其在该场景中浏览过的浏览场景空间位置按时间先后顺序组合成向量并将该向量作为第i个老用户在第M个场景的轨迹情景向量，第i个老用户在每个场景的轨迹情景向量进行列序，得到第i个老用户的轨迹情景信息；其中表示第i个老用户在第M个场景中的第m个浏览过的浏览场景空间位置；
S2-4、对于第i个老用户ui，根据k时刻和k+1时刻两个位置的坐标、浏览场景类别和关注焦点对象构建位置向量将第i个老用户ui的所有位置向量进行列序，得到第i个老用户ui的位置情景信息；其中为k时刻所在位置的坐标，ck为k时刻的浏览场景类别，ok为k时刻的关注焦点对象，为k+1时刻所在位置的坐标，ck+1为k+1时刻的浏览场景类别，ok+1为k+1时刻的关注焦点对象；
S2-5、对于第i个老用户ui，对用户ID、所在位置的坐标、进入时间、离开时间和停留时长进行列序，得到第i个老用户ui在f位置的情景信息向量将第i个老用户ui在每个位置的情景信息向量进行列序，得到第i个老用户ui的初始时间情景信息，去除第i个老用户对应的初始时间情景信息中停留时长小于5秒的数据，得到第i个老用户对应的时间情景信息；其中为第i个老用户在f位置的坐标，分别为第i个老用户在f位置的进入时间、离开时间和停留时长；
S2-6、将第i个老用户的用户情景信息、轨迹情景信息、位置情景信息和时间情景信息投影至低维向量空间，分别得到用户情景嵌入向量、轨迹情景嵌入向量、位置情景嵌入向量和时间情景嵌入向量，并根据公式：



获取第i个老用户的平均情景嵌入向量其中为第i个老用户的用户情景嵌入向量，为第i个老用户的轨迹情景嵌入向量，为第i个老用户的位置情景嵌入向量，Vti为第i个老用户的时间情景嵌入向量；
S2-7、将第i个老用户的平均情景嵌入向量作为分层采样softmax函数的输入，获取第i个老用户对每个浏览场景空间位置的推荐概率，进而得到每个老用户对每个浏览场景空间位置的推荐概率；
S2-8、根据公式：



获取所有老用户推荐第M个场景的概率PM，进而得到所有老用户推荐每个场景的概率；其中U表示所有老用户的集合，R表示所有老用户生成的轨迹集合，NR为所有老用户生成的轨迹的长度，N为第M个场景中的浏览场景空间位置总数；log(·)为对数函数，Pr(m|i)为第i个老用户对第m个浏览场景空间位置的推荐概率；
S2-9、将每个场景按照所有老用户的推荐概率从大到小进行排序，将排序结果作为热门浏览场景榜推送至新用户的VR可视化界面。


4.根据权利要求1所述的个性化铁路VR场景交互方法，其特征在于，所述步骤S3中的具体方法包括以下子步骤：
S3-1、获取该用户的历史浏览记录中的用户ID、浏览场景空间位置、浏览场景类别、关注焦点对象...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱军，朱庆，李维炼，张天奕，任诗曼，党沛，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51