[发明专利]基于虚拟现实和深度学习的训练方法

权利要求书

1.利用虚拟现实技术（VR）实现训练场景或比赛场景的虚拟实现训练方法，其特征包括：

训练比赛的实际场景用虚拟现实技术呈现，不局限于体育运动训练比赛、专业技能实操训练比赛，该训练方法普遍适用于训练方法，利用虚拟现实技术实现训练场景，体感，和数据交互反馈来进行训练和比赛；

该虚拟现实训练比赛场景可以进行单人训练比赛或者多人训练比赛，其中比赛形式不局限于体育训练比赛或专业技能操作比赛，而是实际需要训练的训练项目的虚拟场景实现。

2.权利要求1所述单人训练比赛场景可以为根据教学、书籍、教师等综合建立系统默认模式，并可以后期修改模式场景细节或不修改模式场景细节。

3.基于权利要求1所述的训练方法可以具有多人同时进行训练或比赛的模拟场景模式。

4.基于权利要求1所述的训练方法可以具有虚拟场景中选择虚拟对手进行训练比赛的模式，对手不局限于人物、动物、事物。

5.基于权利要求1所述的训练方法，可以具有选择与知名对手进行训练或比赛的模式，知名对手不局限于人物、动物、事物，且可以选择系统默认提供的或自行建立的。

6.基于权利要求1或权利要求4所述的训练方法中自行建立的和系统默认的对手，都可以利用深度学习算法进行指定对手的视频读取深入学习对手的属性特征，完善学习自行建立对手或系统默认对手的实际训练比赛属性特征，其中的读取学习不局限于本地视频读取学习、网络自主查找视频学习、实际训练记录行为学习，其中属性特征不局限于运动、行为、细节动作、习惯性动作、物理变化、化学变化、位移变化。

7.基于权利要求5所述的完善学习自行建立对手或系统默认对手的实际训练比赛属性特征，可以具有根据视频学习录入该对手的属性特征再利用教学标准对抗方法完善视频学习属性特征欠缺动作。

8.基于权利要求5所述的完善学习自行建立对手或系统默认对手的实际训练比赛属性特征，可以具有利用深度学习、监督学习和强化学习，自主学习的方法并不局限于以上四种算法，进行系统自我训练提升，不断提升系统默认对手或自行建立对手的动作行为，实现自我学习完善，不断完善，建立默认对手或自行建立对手的完美对局版对手，可在选择对手是进行选择该版本对手进行训练比赛。

9.基于权利要求1或权利要求4所述的训练方法，可以具有虚拟训练中利用贪婪算法（最优算法）进行训练比赛场景训练时对手最优动作回馈。

10.基于权利要求1可以实现单独的训练系统或训练方法。

11.基于权利要求1可以或权利要求2-9分别形成训练系统或训练方法。

12.基于权利要求1或权利要求2-9可以形成整体的训练系统或训练方法。

13.该方法不局限于体育运动项目训练比赛、专业技能操作项目训练比赛，该训练方法普遍适用于训练方法，利用虚拟现实技术实现训练场景，体感，和数据交互反馈，利用深度学习算法、监督学习算法、强化学习、自主学习算法且并不局限这几种算法的对该训练方法或训练系统内对手真实属性特征的学习和自我完善。