虚拟鱼类的 AI 行为决策系统基于强化学习算法，其工作原理是让虚拟鱼类在与用户的互动过程中不断 “学习” 并优化行为模式。系统会为每种虚拟鱼类设定基础的行为参数（如食性、警惕性、游动速度），并通过奖励机制引导其行为变化。例如，当鱼类成功 “逃脱” 用户的收线时，系统会给予正向奖励，强化其挣扎策略；当被用户钓到次数过多时，会提高其警惕性，减少咬钩概率。同时，鱼类的行为会受到环境因素的影响，如在有其他鱼类 “被捕食” 时，附近的鱼会表现出躲避行为；在特定天气（如雨天）时，会提高活跃度。这种动态学习机制使得虚拟鱼类的行为更加自然多变，避免了机械重复的互动模式。融入 AR 技术，部分场景可将虚拟鱼类与真实环境叠加显示。浙江户外智慧公园AI虚拟钓鱼货源充足
体感识别技术是AI虚拟钓鱼互动大屏实现精细互动的关键，在于通过深度摄像头和红外传感器构建三维空间模型，捕捉用户的肢体动作。深度摄像头采用飞行时间（ToF）原理或结构光技术，能够测量摄像头与用户之间的距离，从而生成包含深度信息的三维点云数据。这些数据会被实时传输至处理器，经过算法处理后，可精细定位用户的身体部位（如手臂、手腕、躯干等），并追踪其运动轨迹。红外传感器则能在光线复杂的户外环境中辅助识别，减少阳光、阴影等因素对动作捕捉的干扰。当用户做出甩竿、收线等动作时，系统能通过分析肢体运动的速度、加速度、角度等参数，判断动作的意图，并将其转化为虚拟钓鱼场景中的对应操作。浙江户外智慧公园AI虚拟钓鱼货源充足大屏周边设有休息座椅，方便游客轮流体验，劳逸结合。
音频互动系统的工作原理涉及声音采集、语音识别和音效合成三个环节。声音采集设备（如麦克风阵列）能够定向捕捉用户的语音指令和环境声音，通过降噪算法过滤背景噪音，确保有效声音信号的清晰度。语音识别模块采用基于深度学习的语音转文字技术，将用户的口令（如 “切换场景”“放生”）转化为文本指令，再通过语义理解算法解析指令的含义，触发相应的系统操作。音效合成则基于虚拟场景的实时状态生成对应的声音，例如当鱼咬钩时，系统会根据鱼的大小调用不同的音频样本，并通过音量、频率的调整模拟出真实的咬钩声；水流声、鸟鸣声等环境音效则会根据场景的变化自动切换，且音量会随着用户与 “声源” 的虚拟距离动态调整，增强声音的空间感和真实感。
虚拟钓鱼成绩的计算原理是基于多维度参数的加权评分系统，综合考量钓鱼的难度、效率和完整性。基础参数包括钓到鱼的种类（稀有鱼类得分更高）、重量（重量越大得分越高）、数量；效率参数包括单条鱼的垂钓时间（时间越短得分越高）、总垂钓时间内的收获量；难度参数则与所选难度等级、场景复杂度相关（高难度模式下相同收获的得分更高）。系统会为每个参数设定不同的权重，通过预设的计算公式得出成绩，并根据成绩排名生成相应的等级或奖励。例如，公式可能为：总得分 =（Σ 单条鱼重量 × 种类系数）× 难度系数 ÷ 总时间，其中种类系数根据鱼类稀有度设定，难度系数根据模式等级设定。钓到特殊鱼类时，会触发隐藏任务或奖励，增加游玩趣味性。
鱼线与鱼饵的碰撞检测原理是通过空间坐标计算判断虚拟物体之间的位置关系，从而触发相应的互动事件。系统会为鱼线、鱼饵和鱼类模型分配实时更新的三维坐标，当鱼饵的坐标与某条鱼的坐标在空间上重合（即 “咬钩”）时，碰撞检测算法会立即发出信号，触发鱼咬钩的反馈（如鱼线绷紧、咬钩音效）。鱼线与水底、水草等物体的碰撞检测也采用类似原理，当鱼线的坐标与障碍物坐标重叠时，系统会根据碰撞的角度和力度，调整鱼线的运动轨迹，模拟出鱼线被缠绕或受阻的效果。为了提高检测精度，系统采用了分层检测技术，对鱼嘴、鱼身等关键部位进行高精度监测，而非对整个鱼类模型进行检测，从而减少计算量并提高响应速度。游客无需携带渔具，站在大屏前，通过肢体动作即可模拟甩竿、收线。浙江户外智慧公园AI虚拟钓鱼货源充足
当 “鱼饵” 入水，屏幕会泛起涟漪，吸引虚拟鱼群靠近。浙江户外智慧公园AI虚拟钓鱼货源充足
大屏背景音效采用真实自然声，极大地增强了场景的沉浸感。开发团队采集了各种自然环境中的声音，如流水声、鸟鸣声、风声、虫叫声等，根据不同的场景进行搭配。在湖泊场景中，能听到轻柔的流水声和远处的鸟鸣；在河流场景中，能听到湍急的水流声和岸边的风声；在海洋场景中，能听到海浪拍打礁石的声音和海鸥的叫声。这些真实的音效与画面完美结合，让游客仿佛真的置身于自然环境中。定期更新鱼类模型和场景主题，让互动内容保持新鲜感，吸引游客多次体验。浙江户外智慧公园AI虚拟钓鱼货源充足
