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龙图腾网获悉华南理工大学;华南理工大学建筑设计研究院有限公司申请的专利一种面向校园建筑与景观过渡的协同恢复性效应评估方法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：CN121598808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610116979.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向校园建筑与景观过渡的协同恢复性效应评估方法是由韦进;倪阳;刘骁;罗建河;郑豪设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向校园建筑与景观过渡的协同恢复性效应评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向校园建筑与景观过渡的协同恢复性效应评估方法。该方法通过梯度化路径设计与多模态数据同步采集，获取时空对齐的校园环境数据、人体生理响应数据与心理感知数据；对所述环境数据进行深度解析，提取视觉与听觉特征，构建标准化的环境特征张量；基于所述环境特征张量与所述生理响应数据，进行恢复性效应动态建模，量化环境因子与恢复性效应之间的非线性映射关系及跨感官协同效应；根据所述动态模型的输出，进行多目标优化生成环境改造方案，利用生成式人工智能实现参数化场景重构与效果验证，并构建校园空间的动态恢复性评估图谱。本发明实现了对校园过渡环境恢复性潜能的科学量化与可视化评估，为精细化环境设计提供决策支持。

本发明授权一种面向校园建筑与景观过渡的协同恢复性效应评估方法在权利要求书中公布了：1.一种面向校园建筑与景观过渡的协同恢复性效应评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过梯度化路径设计与多模态数据同步采集，获取时空对齐的校园建筑-景观环境数据、人体生理响应数据、心理感知数据与时空轨迹数据； S2：基于步骤S1获取的所述环境数据，提取视觉特征与听觉特征，并构建标准化的环境特征张量； S3：基于步骤S2得到的所述环境特征张量与步骤S1获取的所述生理响应数据，进行恢复性效应动态建模获得动态模型；利用心理感知数据对所述动态模型进行验证与自适应反馈；具体包括： S31：对步骤S1获取的所述生理响应数据进行预处理，以获得适用于建模的校正后生理数据； S32：获取个体基线特征； S33：以步骤S2得到的所述环境特征张量作为环境输入，以步骤S31得到的所述校正后生理数据作为生理目标，并融合所述个体基线特征，构建用于预测恢复性生理指标的动态模型； S34：利用步骤S1获取的心理感知数据对所述动态模型进行验证与自适应反馈； S35：基于所述动态模型，量化环境因子与恢复性效应之间的非线性映射关系，并计算跨感官协同增益指数，以分析跨感官环境因子的协同作用； S36：基于所述动态模型，采用序列建模方法分析在建筑到景观过渡过程中恢复性效应的累积动力学特性； S4：基于步骤S3中动态模型的输出，进行多目标优化以生成环境改造方案，利用生成式人工智能实现参数化场景重构与效果验证，并构建校园空间的动态恢复性评估图谱；S41：基于所述跨感官协同增益指数确定协同增效的关键环境因子组合，以最大化步骤S3中所述动态模型预测的恢复性生理指标为第一优化目标，以最大化由步骤S2解析得到的空间开放度为第二优化目标，构建多目标优化函数；在满足景观指数约束、听觉特征约束以及改造可行性约束的条件下，采用多目标优化算法生成帕累托最优的环境参数解集；其中，所述景观指数约束和所述听觉特征约束基于步骤S2解析得到的环境特征设定； S42：将步骤S41生成的所述帕累托最优环境参数解集中的每一组参数，输入至条件化生成式人工智能模型，生成对应的三维可视化场景； S43：对步骤S42生成的每一所述三维可视化场景，提取其环境特征并输入至步骤S3构建的所述动态模型中，预测其恢复性效应值，并与基准场景的预测值进行对比验证； S44：基于步骤S1获取的时空轨迹数据，将校园空间离散化为网格系统；针对每个网格，基于其环境特征利用步骤S3构建的所述动态模型进行恢复性效应预测，并计算时空累积效应，生成动态时空热力图形式的所述动态恢复性评估图谱。

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