[發明專利]一種多功能聯動的智慧路燈控制方法

有效

• 申請號: 201711020826.4
• 申請日: 2017-10-27
• 公開（公告）號: CN107702020B
• 公開（公告）日: 2020-05-01
• 發明（設計）人: 鄢小虎;宋友;張海龍;王珊珊;羅先中;蔡偉;陳凱;張雷;馮萬興;姚翔宇;尹齊心
• 申請（專利權）人: 國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司;國家電網公司
• 主分類號: F21S8/08
• 分類號: F21S8/08;F21V33/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04N7/18;G08B25/00;F21W131/103
• 代理公司: 武漢帥丞知識產權代理有限公司 42220
• 代理人: 朱必武;李南平

1.一種多功能聯動的智慧路燈控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

(1)實現單個功能的管理和控制：根據不同的實際需求，開發智慧路燈的不同功能，使智慧路燈除智能照明外還集成有無線網絡、視頻監控、信息發布、充電樁、微環境監測、一鍵報警中的單個或者多個功能，實現智能照明、無線網絡、視頻監控、信息發布、充電樁、微環境監測、一鍵報警7個功能模塊的單獨管理和控制；

(2)實現攝像頭與報警人聯動：采用攝像頭在一鍵報警終端的附近拍攝圖像，當出現有人報警時，攝像頭通過云臺實時檢測并跟蹤報警人；攝像頭與報警人聯動的實現過程包括：

步驟1：生成候選區域，通過旋轉云臺，攝像頭在以一鍵報警終端為圓心，r_a為半徑的圓圈內拍攝圖像，產生大量的候選區域；

步驟2：區域大小歸一化，把所有侯選框縮放成固定大小；

步驟3：特征提取，通過卷積神經網絡LeNet-5模型提取拍攝圖像的特征，該模型的層數為8，結構表示為：輸入層—卷積層—池化層—卷積層—池化層—全連接層—全連接層—輸出層，卷積層的形式如下式所示：

其中，l代表模型的層數，k代表卷積核，M_j代表第l-1層的第k個特征圖，b代表輸出圖的偏置，f代表激活函數，激活函數采用ReLU函數，其數學表達式如下：

f(x)＝max(0,x)

池化層采用最大值操作，通過保留最顯著特征，提升模型的畸變容忍能力；

步驟4：分類與檢測，在特征層的基礎上，采用支持向量機SVM分類器來做識別，對SVM分類器進行訓練，SVM分類器有兩個類別，分別是有報警人和沒有報警人的圖像，將200×200像素固定區域的圖像輸入訓練好的SVM分類器，當識別圖像中有報警人時，則判斷有人按下一鍵報警終端；

(3)實現攝像頭與充電車輛聯動：當出現車輛充電時，攝像頭通過云臺實時檢測并跟蹤車輛；攝像頭與充電車輛聯動的實現過程包括：

采用卷積神經網絡對充電車輛進行檢測，攝像頭在以充電樁為圓心，r_b為半徑的圓圈內進行檢測；

當出現車輛充電時，攝像頭通過云臺實時檢測并跟蹤車輛；

若充電過程出現異常，運維人員在后臺實時查看，并提供相關的幫助；

(4)實現多功能聯動控制：當攝像圖像內檢測到報警人時，視頻監控與一鍵報警功能聯動；當攝像圖像內檢測到充電車輛時，視頻監控與智能充電功能聯動，當同時檢測到報警人和車輛充電時，攝像頭優先與一鍵報警功能進行聯動，當檢測到報警人離開后，再與充電樁的功能進行聯動；多功能聯動控制的實現過程包括：

步驟1：監控智慧路燈周圍，將攝像頭設定固定的模式監控智慧路燈周圍的情況，在東南西北四個方向設置固定的點，攝像頭每天在這四個點上輪回進行監控；

步驟2：判斷是否有人報警，若有，則轉步驟3；否則，轉步驟1，攝像頭按固定的模式繼續監控智慧路燈周圍的情況；

步驟3：監控報警人，當有行人報警時，報警信號傳到后臺，采用卷積神經網絡對行人按報警器的狀態進行檢測，攝像頭在以一鍵報警終端為圓心，r_a為半徑的圓圈內檢測，若檢測到報警人，則攝像頭自動調整角度，監控報警人，當報警人離開檢測區域后，轉步驟1；

步驟4：判斷是否有車輛充電，若有，則轉步驟5；否則，轉步驟1，攝像頭按固定的模式繼續監控智慧路燈周圍的情況；

步驟5：監控充電車輛，當有車輛充電時，充電信號傳到后臺，采用卷積神經網絡對車輛充電的狀態進行檢測，攝像頭在以充電樁為圓心，r_b為半徑的圓圈內進行檢測，若檢測到充電車輛，則攝像頭自動調整角度，對準充電車輛，監控充電車輛，當充電車輛離開檢測區域后，轉步驟1；

(5)多功能聯動智慧路燈控制算法的調試和試運行：模擬一鍵報警和充電樁功能，收集現場報警人和充電車輛的圖像作為訓練樣本，每個類別的樣本量達到5000，為了增大樣本的容量，提高算法的魯棒性，對試運行階段的樣本進行人工確認后，重新作為訓練樣本，通過試運行，對卷積神經網絡的參數進行調整和優化。