[發明專利]基于智慧路燈大數據的決策方法、決策裝置及終端

在審

• 申請號: 202010879907.5
• 申請日: 2020-08-27
• 公開（公告）號: CN112085076A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 羅霄;王志昆;謝海玲;劉延東;張蒲萍
• 申請（專利權）人: 河北智達光電科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 河北國維致遠知識產權代理有限公司 13137
• 代理人: 趙寶琴

1.一種基于智慧路燈大數據的決策方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取初始的智慧路燈大數據，其中，所述初始的智慧路燈大數據包括指定地理區域內多個智慧路燈的與其照明控制策略相關的信息數據，每個智慧路燈的信息數據包括該智慧路燈的標識信息、該智慧路燈的位置信息、對應該智慧路燈的位置信息對應的環境信息、該智慧路燈的無線信號覆蓋區域內的用戶接入數據、該智慧路燈的視頻監控區域內的視頻監控數據；

對所述初始的智慧路燈大數據進行聚類分析，以將所述指定地理區域內的多個智慧路燈劃分為預設數量的類別；

對各類別的智慧路燈進行判別決策，獲得每個類別的智慧路燈對應的照明控制策略。

2.如權利要求1所述的基于智慧路燈大數據的決策方法，其特征在于，在所述獲得每個類別的智慧路燈對應的照明控制策略之后還包括：

獲取新的智慧路燈大數據；

將所述新的智慧路燈大數據與所述初始的智慧路燈大數據進行聚類分析，獲得所述新的智慧路燈大數據對應的智慧路燈的類別；

基于所述新的智慧路燈大數據對應的智慧路燈的類別，將該類別的智慧路燈對應的照明控制策略作為所述新的智慧路燈大數據對應的智慧路燈的照明控制策略。

3.如權利要求1或2所述的基于智慧路燈大數據的決策方法，其特征在于，所述對所述智慧路燈大數據進行聚類分析，以將所述指定地理區域內的多個智慧路燈劃分為預設數量的類別包括：

對每個智慧路燈的各項信息數據進行照明需求評價；

以照明需求度評價結果為樣本利用預設的聚類算法將所述指定地理區域內的多個智慧路燈劃分為預設數量的類別。

4.如權利要求3所述的基于智慧路燈大數據的決策方法，其特征在于，所述照明控制策略包括控制對應智慧路燈的照明時間段；

相應的，所述對各類別的智慧路燈進行判別決策，獲得每個類別的智慧路燈對應的照明控制策略包括：

利用預設的分類與回歸樹模型對每個類別的智慧路燈進行判別決策，確定該類別的智慧路燈的照明時間段。

5.如權利要求4所述的基于智慧路燈大數據的決策方法，其特征在于，所述照明控制策略包括控制對應智慧路燈在照明時間段內的亮度；

相應的，所述對各類別的智慧路燈進行判別決策，獲得每個類別的智慧路燈對應的照明控制策略包括：

對各類別的智慧路燈的各項信息數據進行亮度需求評價；

基于亮度需求評價結果確定該類別的智慧路燈在開啟時間段內的亮度類別。

6.如權利要求5所述的基于智慧路燈大數據的決策方法，其特征在于，所述對各類別的智慧路燈的各項信息數據進行亮度需求評價包括：

從所述對應該智慧路燈的位置信息對應的環境信息中提取環境亮度信息；

從所述用戶接入數據中提取所述開啟時間段內的接入用戶數量；

從所述視頻監控數據中提取所述開啟時間段內的行人數量和車流量；

基于所述環境亮度信息、所述接入用戶數量、所述行人數量和車流量，進行各類別的智慧路燈的亮度需求評價。

7.如權利要求6所述的基于智慧路燈大數據的決策方法，其特征在于，所述基于所述環境亮度信息、所述接入用戶數量、所述行人數量和車流量，進行各類別的智慧路燈的亮度需求評價包括：

將所述環境亮度信息、所述接入用戶數量、所述行人數量和車流量輸入預設的二叉樹分類模型，獲得相應類別的智慧路燈的亮度需求。