[發明專利]一種人工智能的路燈控制系統有效
| 申請號: | 202011609774.6 | 申請日: | 2020-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN112738960B | 公開(公告)日: | 2022-06-14 |
| 發明(設計)人: | 童忠發;徐靜;張萍 | 申請(專利權)人: | 馬鞍山采度智能科技有限公司 |
| 主分類號: | H05B47/11 | 分類號: | H05B47/11;H05B47/125;H05B47/16;H05B47/165 |
| 代理公司: | 合肥正則元起專利代理事務所(普通合伙) 34160 | 代理人: | 王俊曉 |
| 地址: | 243051 安徽省馬鞍山*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 人工智能 路燈 控制系統 | ||
1.一種人工智能的路燈控制系統,其特征在于,包括人工智能模塊、采集模塊、光強度模塊、電路調節模塊以及時間模塊;
所述采集模塊包括光照強度采集單元、車輛采集單元以及車道采集單元;
所述光照強度采集單元用于采集路段內的光照變化;所述車輛采集單元用于采集路段內的車輛信息;所述車道采集單元用于采集路段內的車輛的行駛道路;
所述光強度模塊用與對光照變化進行變換預測并同時將預測結果與真實結果發送至人工智能模塊進行深度學習;
所述電路調節模塊用于接收人工智能模塊的調整指令,進而對路燈進行調節;
其中,所述光強度模塊用與對光照變化進行變換預測,具體包括以下步驟:
S1:獲取車輛的駛出速度與車燈光照強度,通過公式獲得光照強度調整值ldqd;式中ZDKS為漫反射值;α與β均為比例系數;
S2:將光照強度調整值ldqd標記為預測結果,并將預測結果發送至人工智能模塊;
S3:獲取車輛的駛入速度與驗證車燈光照強度,通過公式獲得真實結果zdqd;
S4:將真實結果zdqd標記為真實結果,并發送至人工智能模塊;
所述光照強度采集單元用于采集路段內的光照變化,具體為:
步驟一:沿路段的起始端開始等距間隔設置若干個環境光線傳感器直至路段的結束端為止;
步驟二:所述路段的起始端至路段的結束端等距安裝有若干個路燈,若干個所述路燈內均安裝有路燈光線傳感器;
其中,所述環境光線傳感器的采集方向與車道方向相同;所述路燈光線傳感器采集方向與路燈光照方向相同;
步驟三:將相鄰兩路燈之間的路段內的環境光線傳感器進行劃分,具體為:
A31:將相鄰兩路燈分別標記為第一路燈與第二路燈,其中,第一路燈到第二路燈的方向為路段內車輛的行駛方向;
A32:將第一路燈到第二路燈之間的距離標記為M;其中,距離具體為第一路燈到第二路燈之間的路段距離,需要注意的是,并非直線距離;
A33:第一路燈到第二路燈距離內的環境光線傳感器標記為駛出環境光傳感器;第一路燈到第二路燈至距離內的環境光線傳感器標記為車燈環境光傳感器;第一路燈到第二路燈至M距離內的環境光線傳感器標記為驗證環境光傳感器;
步驟四:獲取駛出環境光傳感器的數據,并通過公式得出車輛的駛出速度,式中,i1為第一個駛出環境光傳感器監測到光線變化的時間,i2為第二個駛出環境光傳感器監測到光線變化的時間……iN為第N個駛出環境光傳感器監測到光線變化的時間;M(2-1)max第一個駛出環境光傳感器與第二個駛出環境光傳感器之間的距離,……M(N-(N-1))max為第(N-1)個駛出環境光傳感器與第N個駛出環境光傳感器之間的距離;N為駛出環境光傳感器的個數;
其中,所述駛出環境光傳感器為等距安裝,M(2-1)max、M(3-2)max……M(N-(N-1))max均相等;
當M(2-1)max、M(3-2)max……、M(N-(N-1))max中出現異常數據時,將產生異常數據對應的環境光傳感器標記為異常傳感器;
其中,異常數據為超過標準距離值10%或小于標準距離值10%的距離數據;
步驟五:獲取車燈環境光傳感器數據,并通過公式得出車燈光照強度;式中,c1為第一個車燈環境光傳感器數據、c2為第二個車燈環境光傳感器數據……cn為第n個車燈環境光傳感器數據;n為車燈環境光傳感器的個數;ν為權重調節系數;
所述車燈環境光傳感器數據具體為車燈光照強度值;
步驟六:獲取驗證環境光傳感器數據,通過公式獲得車輛的駛入速度;式中,r1為第一個驗證環境光傳感器監測到光線變化的時間,r2為第二個驗證環境光傳感器監測到光線變化的時間……rN為第N個驗證環境光傳感器監測到光線變化的時間;T(2-1)max第一個驗證環境光傳感器與第二個驗證環境光傳感器之間的距離,……T(T-(T-1))max為第(T-1)個驗證環境光傳感器與第T個驗證環境光傳感器之間的距離;T為駛出環境光傳感器的個數;
通過公式得出驗證車燈光照強度,式中,qn為最后一個驗證環境光傳感器;qn-1為qn前一個驗證環境光傳感器。
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