基于VR和深度学习的步行空间恢复性环境因子优化方法

本公开的实施例提供了一种基于VR和深度学习的步行空间恢复性环境因子优化方法；涉及视觉感知领域。方法包括利用眼动仪实验和语义差异问卷筛选步行空间的视觉恢复性环境因子；根据正交实验方法建立不同组合视觉恢复性环境因子对应的VR步行空间并进行VR正交实验，记录参试者在不同VR步行空间恢复状态变化；根据不同组合视觉恢复性环境因子和参试者在不同VR步行空间恢复状态变化训练预测模型；将真实步行空间各视觉恢复性环境因子输入预测模型，获取人员在真实步行空间中的恢复状态变化并利用遗传算法优化真实步行空间各视觉恢复性环境因子。以此可以揭示视觉恢复性环境因子对注意力恢复的影响，预测步行空间的恢复性并优化环境因子，改善居民心理健康。