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龙图腾网获悉北京电子科技学院申请的专利基于分层强化学习的虚拟现实摄影构图优化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：CN121259674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511540095.0，技术领域涉及：G06V20/20；该发明授权基于分层强化学习的虚拟现实摄影构图优化方法及系统是由吴伯伦;张廖如星;姜澍荣;金鑫设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层强化学习的虚拟现实摄影构图优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于分层强化学习的虚拟现实摄影构图优化方法及系统，包括：获取由虚拟环境中的虚拟摄像机实时采集的图像帧；将图像帧输入至预训练好的分层强化学习模型；其中，分层强化学习模型包括高层决策模块和低层执行模块；高层决策模块对图像帧进行高层特征提取与抽象，生成高层指导信息；低层执行模块提取图像帧的低层特征，结合高层指导信息生成用于控制虚拟摄像机的运动控制指令；将运动控制指令发送回虚拟环境，以驱动虚拟摄像机运动，实现摄影构图的实时优化。本发明能够在真实虚拟引擎环境下，融合美学评价、分层决策与自然交互，实现高效、智能、实时的摄影构图优化解决方案。

本发明授权基于分层强化学习的虚拟现实摄影构图优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层强化学习的虚拟现实摄影构图优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取由虚拟环境中的虚拟摄像机实时采集的图像帧； S2：将所述图像帧输入至预训练好的分层强化学习模型；其中，所述分层强化学习模型包括高层决策模块和低层执行模块； S3：所述高层决策模块对所述图像帧进行高层特征提取与抽象，生成高层指导信息，包括： 利用特征提取网络对所述图像帧进行特征提取，得到第一特征表示； 对所述第一特征表示进行通道注意力权重分配，以进行通道重校准，得到第一优化特征； 基于所述第一优化特征，生成特征通道调制参数和所述虚拟摄像机的状态子目标向量；其中，所述特征通道调制参数用于对低层特征进行通道层面的条件化调制；所述状态子目标向量作为低层执行模块的条件输入，以引导低层执行模块生成符合子目标方向的动作输出； S4：所述低层执行模块提取所述图像帧的低层特征，结合所述高层指导信息生成用于控制所述虚拟摄像机的运动控制指令，包括： 利用特征提取网络对所述图像帧进行特征提取，得到第二特征表示； 对所述第二特征表示进行通道注意力权重分配，以进行通道重校准，得到第二优化特征； 利用所述特征通道调制参数，对所述第二优化特征进行FiLM调制，得到条件化特征； 基于所述条件化特征输入LSTM单元，保留上一时间步的隐藏状态，并通过平滑处理，输出所述运动控制指令； S5：将所述运动控制指令发送回所述虚拟环境，以驱动所述虚拟摄像机运动，实现摄影构图的实时优化。

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