收线过程中，不同鱼类的挣扎力度反馈是体现系统精细化设计的重要方面。系统会根据虚拟鱼的种类、大小和习性，设定不同的挣扎参数。比如体型较小的鲫鱼，挣扎力度较弱，收线过程相对轻松；而体型较大的鲤鱼或鲶鱼，会不断做出左右摆尾、向下俯冲等动作，收线时需要游客施加更大的 “力气”，屏幕中的鱼线也会随之出现不同程度的弯曲，仿佛随时可能断裂。这种差异化的反馈让游客在钓不同鱼时能获得截然不同的体验，增加了互动的挑战性。结合天气模拟系统，屏幕会呈现晴天、雨天等不同天气下的钓鱼场景。上海标准智慧公园AI虚拟钓鱼
“鱼饵” 入水的瞬间，屏幕所呈现的动态效果极具视觉冲击力。当虚拟鱼饵随着甩竿动作落入水中，水面会瞬间泛起一圈圈扩散的涟漪，涟漪的大小和扩散速度会根据甩竿的力度而变化。同时，水中的光影也会随之晃动，仿佛阳光透过水面洒在水底的沙石上。这种细节的刻画不仅增强了场景的真实感，还能有效吸引虚拟鱼群向鱼饵靠近，让游客直观地感受到钓鱼过程中的期待感。等待鱼咬钩的过程中，水面的细微波动也会不时出现，给人以 “鱼群正在试探” 的错觉，增加了互动的紧张感和趣味性。广东定制智慧公园AI虚拟钓鱼融入 AR 技术，部分场景可将虚拟鱼类与真实环境叠加显示。
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。
AI 算法在虚拟钓鱼互动中的作用主要体现在动作意图识别和鱼类行为模拟两方面。在动作意图识别上，系统通过机器学习模型对大量用户动作数据进行训练，能够区分有效操作（如甩竿、收线）和无效动作（如无意的肢体晃动）。当用户做出动作时，算法会提取动作的关键特征（如手臂挥动的幅度、速度峰值出现的时间点等），与训练好的模型进行比对，从而判断用户的操作意图，并转化为具体的指令（如调整鱼线抛出的距离、改变收线的速度）。在鱼类行为模拟上，AI 算法会根据场景环境、鱼饵类型、用户操作等因素，动态调整鱼类的行为模式，例如当鱼饵落入特定水域时，附近的鱼类会被 “吸引” 并做出靠近、试探、咬钩等动作，其行为逻辑会随着互动过程实时变化，避免出现机械重复的模式。智慧公园 AI 虚拟钓鱼互动大屏，重新定义了户外休闲方式，让钓鱼体验更便捷、更有趣、更富科技感。
深度摄像头的校准机制是确保动作捕捉精度的重要环节，其工作原理是通过预设的校准程序消除设备安装和环境因素导致的误差。校准过程通常包括内部校准和外部校准：内部校准通过拍摄标准棋盘格图案，计算摄像头的焦距、畸变系数等内部参数，消除镜头光学特性导致的图像失真；外部校准则通过定位摄像头与屏幕的相对位置和角度，建立摄像头坐标系与屏幕虚拟坐标系的映射关系，确保用户的动作在虚拟场景中得到准确呈现。系统会定期自动启动校准程序，也可通过运维平台手动触发，当检测到摄像头位置偏移（如被碰撞）时，会自动提示进行重新校准，以维持动作捕捉的精度。智慧公园的 AI 虚拟钓鱼互动大屏，是科技与休闲垂钓结合的创新产物。广东定制智慧公园AI虚拟钓鱼
融入本地鱼类特色，部分公园会加入区域特有鱼种模型。上海标准智慧公园AI虚拟钓鱼
运营团队会根据季节变化、节日主题等，推出相应的鱼类模型和场景，比如春季推出桃花盛开的湖泊场景和洄游鱼类模型，夏季推出荷花满塘的池塘场景和热带观赏鱼模型，中秋节推出月夜垂钓场景等。这种定期更新机制，让游客每次来到公园都能有新的发现和体验，增加了互动大屏的吸引力。互动过程中无实体鱼钩，彻底消除了传统钓鱼可能带来的安全隐患。传统钓鱼中，鱼钩可能会误伤到人或动物，尤其对于小朋友来说存在一定风险。而AI虚拟钓鱼互动大屏通过虚拟场景模拟钓鱼过程，所有操作都通过肢体动作完成，不存在任何实体危险物品，家长可以放心让孩子参与互动，让钓鱼体验更加安全可靠。上海标准智慧公园AI虚拟钓鱼
