[發明專利]一種自適應設備亮度調節的方法及系統

在審

• 申請號: 202010934906.6
• 申請日: 2020-09-08
• 公開（公告）號: CN112218414A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 魯廣玲
• 申請（專利權）人: 南京飛赫電器有限公司
• 主分類號: H05B47/105
• 分類號: H05B47/105;G06K9/00;G06K9/62;H05B47/13;H05B47/165
• 代理公司: 南京泰普專利代理事務所(普通合伙) 32360
• 代理人: 竇賢宇

本發明提出了一種自適應設備亮度調節的方法及系統，通過利用基于深度學習的神經網絡識別人臉狀態，通過對采集到的信息比擬出人臉心情從而調動照明模塊對照明設備的亮滅狀態；其中實現系統包括人臉識別模塊、數據處理模塊、照明設備控制模塊。本發明通過識別人臉情緒狀態，控制相適應照明模塊的燈光溫差，提高用戶體驗和舒適度。

技術領域

本發明涉及一種自適應設備亮度調節的方法及系統，特別是涉及一種光亮度自適應調節領域。

背景技術

隨著智能設備的涌入和生活水平提高以及對舒適體驗感的追求下，人們對空間舒適度的要求也在日益提高。

在互聯網技術的大力推進下，智能家電逐漸進入大眾生活，在快節奏的生活壓力下，房間的燈光設置對于心理的安撫也是不同的，所以如何通過智能化的燈光設置及改進是有必要的。但現有技術中，對室內燈光控制依舊采用為墻壁式開關方式，須通過認為的設置才可達到燈光設置的目的。

發明內容

發明目的：一個目的是提出一種自適應設備亮度調節的方法，以解決現有技術存在的上述問題。進一步目的是提出一種實現上述方法的系統。

技術方案：一種自適應設備亮度調節的方法包括以下步驟：

步驟一：獲取用戶面部信息；

步驟二：將獲取的面部信息傳輸至情緒識別模型進行人物心情模擬，并將模擬結果傳輸給數據控制中心；

步驟三：調動數據控制中心對照明設備進行開啟狀態的調整；

在進一步的實施例中，所述步驟一進一步為：面部信息由攝像設備獲取，為確保對人物面部姿態的準確把握，對人物呈現狀態的提取為人物進入拍攝設備后一分鐘的照片拍攝，并將呈現最多的面部狀態作為用戶入戶時的心情等同狀態；

在進一步的實施例中，所述步驟二進一步為：對人物的面部情緒的模擬為通過深度學習的結果呈現，其中利用機器有監督的學習首先對人物面部姿態進行分類，并將最終的結果通過網絡傳輸至數據控制中心。

對卷積神經網絡的情緒識別模型進行訓練時，采用的訓練圖片集包含各種場景下含有人臉的照片，且均已csv格式進行存儲，同時將csv文件轉換為單通道灰度圖片并根據情緒標簽將其分類在不同的文件夾中。

為減少圖片一次性載入內存出現的訓練過程冗長，及空間復雜度的加深，本發明采用的數據讀取方式為建立隊列，通過外部磁盤讀取部分數據。通過實驗表明，運行時一次載入部分數據載入速度快了數十倍，同時訓練過程中從內存讀取數據，訓練過程的速度也未收到影響。

卷積神經網絡模型的搭建為五層網絡，包含4層步長為1的卷積層、3層步長為2的池化層和兩層全連接層，模型的訓練具體為通過ImageDataGenerator類對圖片的水平翻轉、亮度調節、飽和度調節、隨機剪裁操作生成一個批次的圖片，并對每個批次的訓練圖片進行數據增強。池化層在輸出數據量過大時，對數據進行降維度。

當輸入圖像的尺寸為m*m，輸出圖像為n*n，零填充個數為p，卷積核為f*f，互動步長為s，則輸出尺寸為：

池化層不使用零填充，則輸出尺寸為：

訓練過程中出現涉及的損失函數為預測的情緒標簽結果與自定義對應標簽結果的誤差，其表示為：

其中M為樣本個數，N為特征點數，Υ_n為不同的權重，‖*‖為特征點的距離，將Υ_n進一步細化為：

其中當可見度越高時，權重越大，C表示不同的人臉類別數，即含有側臉、正臉、抬頭、低頭，w表示與類別對應的給定權重。