[發明專利]基于注意力因素的照明控制方法、調光映射單元及其用法在審
| 申請號: | 202011561378.0 | 申請日: | 2019-04-02 |
| 公開(公告)號: | CN112654117A | 公開(公告)日: | 2021-04-13 |
| 發明(設計)人: | 鄒細勇;張維特;黃昌清;陳亮;楊凱 | 申請(專利權)人: | 中國計量大學上虞高等研究院有限公司 |
| 主分類號: | H05B45/325 | 分類號: | H05B45/325;H05B45/30;H05B45/18;H05B45/12;G06N3/04 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 312000 浙江省紹興市上虞區曹娥街*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 注意力 因素 照明 控制 方法 調光 映射 單元 及其 用法 | ||
1.基于注意力因素的照明控制方法,包括以下步驟:
S1、初始化,在控制單元中建立RBF神經網絡,所述神經網絡以工作面照度、色溫等光色參數及持續學習時間共3個參數作為輸入量,以學習者的眼睛開度、視線專注度、心率3個體征參數,及其各自對應的注意力因素值共6個用來表征注意力因素的參數作為輸出量,其中視線專注度為視線偏移距離;
S2、通過控制單元的輸出模塊向可調光LED燈組發出調光信號,對變化后的光環境基于光色傳感單元、圖像采集單元和心率采集單元進行信號采集,處理模塊對所采集信號進行處理,獲得所述RBF神經網絡的訓練樣本;
S3、重復進行步驟S2多次,獲取所述RBF神經網絡的訓練樣本集,并用樣本集對RBF神經網絡進行訓練;
S4、確定多目標優化算法中將工作面照度、色溫等光色參數進行編解碼的策略,并確定其各自取值區間,初始化進化群體;
S5、針對搜索空間內進化群體中的各個體,基于其光色參數及當前持續學習時間用訓練后的RBF神經網絡對其注意力參數進行預測,獲得眼睛開度、視線專注度、心率及其各自的注意力因素值共6個注意力因素參數預測值;
S6、基于所述預測值,按所建立的光環境評價函數計算其注意力評價值,并根據所述評價值進行交叉遺傳和變異操作,更新進化群體;
S7、轉至步驟S5,反復迭代,直至尋優結束后,輸出Pareto優化解;
S8、將優化解映射為燈組各驅動電流通道的驅動電流值,并將所述電流值傳送給燈組內的驅動器進行調光。
2.根據權利要求1所述的基于注意力因素的照明控制方法,其特征在于,所述步驟S2中,通過如下處理過程獲得注意力因素參數中的注意力因素值:
T1、對于眼睛開度序列de,先通過下式進行窗口平均濾波,獲得當前時刻的眼睛開度e,
再通過間隔移動窗口,獲得眼睛開度的下采樣序列Xe,
Xe={e(0),e(Ts),e(2Ts),...},
接著,對序列Xe用下式進行函數擬合:y=a·e-b·x,根據所擬合出的函數,求取開度變化時間tu,
其中,L為窗口寬度,Ts為下采樣間隔,a、b均為擬合系數,E1、E2為眼睛開度的兩個閾值,對于歸一化的眼睛開度值序列,E1、E2在0~1之間取值;
分別根據眼睛開度e、開度變化時間tu,計算眼睛開度第一、第二體征值,
其中,be、ce為根據統計所獲得的、覆蓋了正常狀態下設定比例的眼睛開度值的區間的下限值與上限值,ae、de則分別為另兩個預設下限值與上限值;btu為正常狀態下當前持續學習時間范圍內覆蓋了設定比例的眼睛開度變化時間的上限值,atu為設定的下限值;
計算眼睛開度的注意力因素值為,
ke=ke1·ke2;
T2、對于視線專注度,檢測學習者視線與工作面的交點,若所述交點落在預設工作面區塊范圍之外,計算所述交點到工作面區塊的最短距離并記錄其對應的視點連續超出預設范圍的時間長度,對于所述距離序列dd,先通過窗口平均濾波獲得當前視線偏移距離d,同時計算對應窗口時間范圍內視點連續超出預設范圍的最大時間長度td,
分別根據所述距離d、時間長度td,計算視線專注度的第一、第二體征值,
其中,a、b為擬合系數,Td是正常狀態下當前持續學習時間范圍內覆蓋了設定比例的、視點連續超出預設范圍的最大時間長度,σ是一個預設的寬度值;
計算視線專注度的注意力因素值為,
kd=kd1·kd2;
T3、對于心率數據序列,根據正常狀態下心率期望值設定一個上下波動區間,統計以當前時間為中心一預設時間長度內、數據波動超出所述波動區間范圍的的次數N,以及所述預設時間長度內心率在所述區間范圍內的樣本個數占比Rb,
N=N++N-,
其中,N+為跨出所述區間的次數,N-則是跨入所述區間的次數;
分別根據所述次數N、占比Rb,計算心率的第一、第二體征值,
其中,TN是正常狀態下當前持續學習時間范圍內覆蓋了設定比例的、心率超出波動區間范圍的最大次數,σN是一個預設的寬度值,aRb、bRb則是根據統計設定的兩個比例閾值;
計算視線專注度的注意力因素值為,
kb=kb1·kb2。
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