[發明專利]一種智慧照明的負載分配方法及系統

在審

• 申請號: 202111279239.3
• 申請日: 2021-11-01
• 公開（公告）號: CN114707627A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 張辰;張小龍
• 申請（專利權）人: 深圳市新能力科技有限公司
• 主分類號: G06N3/02
• 分類號: G06N3/02;G06N3/08;G06N20/00;H05B47/10
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 朱鵬程

本發明涉及智慧照明的技術領域，尤其是涉及一種智慧照明的負載分配方法及系統，智慧照明的負載分配方法包括：獲取預設區域內的各子區域的視頻流數據；對各子區域的視頻流數據進行分析以得到各子區域的行為信息；根據各子區域的行為信息在預設數據庫內匹配與各行為信息相關聯的光照度，并將與各行為信息相關聯的光照度與各子區域關聯；將對應關聯于各子區域的光照度輸入預先訓練好的第一模型，第一模型進行推理得到關聯于各子區域的照明燈的電功率；根據推理得到的電功率分配給關聯于各子區域的照明燈電能。本申請具有對區域內的照明燈亮度自動進行合理調節的效果。

技術領域

本發明涉及智慧照明的技術領域，尤其是涉及一種智慧照明的負載分配方法及系統。

背景技術

AC/DC模塊自帶主動式FC，提升功率因素值至95%以上，大幅提高電源的轉換效率、系統運行可靠，有效減少觸電傷人事故，實現整個系統由交流轉變為穩定、純凈直流系統，三相負載分配更均衡，為在系統上進行更為優化的負載分配能夠提供了基礎，在日常生活中，人們在一特定區域或場所例如集體辦公室、休息室等活動，但照明燈經常是只有一個亮度，較為耗電且不智能，因此本申請提出一種智慧照明的負載分配方法及系統。

發明內容

為了對區域內的照明燈亮度自動進行合理調節，本申請提供一種智慧照明的負載分配方法及系統。

本申請的上述發明目的一是通過以下技術方案得以實現的：

一種智慧照明的負載分配方法，包括：

獲取預設區域內的各子區域的視頻流數據，各子區域設有至少一個照明燈，每個子區域內的照明燈與其所在的子區域相關聯，照明燈用于對與其所關聯的子區域進行照明，且至少部分光線照射至其他子區域；

對各子區域的視頻流數據進行分析以得到各子區域的行為信息；

根據各子區域的行為信息在預設數據庫內匹配與各行為信息相關聯的光照度，并將與各行為信息相關聯的光照度與各子區域關聯；

將對應關聯于各子區域的光照度輸入預先訓練好的第一模型，第一模型進行推理得到關聯于各子區域的照明燈的電功率；

根據推理得到的電功率分配給關聯于各子區域的照明燈電能。

通過采用上述技術方案，首先將預設區域劃分為多個子區域，然后對各子區域的視頻流數據進行分析，以得到各子區域的行為信息，然后匹配與各行為信息關聯的光照度，將光照度和各子區域關聯，然后將對應關聯于各子區域的光照度輸入預先訓練好的第一模型，推理得到關聯于各子區域的照明燈的電功率，按照推理得到的各子區域的照明燈的電功率分配給關聯于各子區域的照明燈電能，從而實現隨著各子區域人員行為的變化而改變照明燈的亮度，即光照強度，從而達到智能化且節能的效果。

本申請在一較佳示例中可以進一步配置為：所述第一模型是通過以下方式訓練得到的：

對光照度組樣本訓練集中的每個光照度組樣本進行標注處理，以標注出每個光照度組樣本中的各子區域的照明燈的電功率，每個光照度組樣本包括各子區域的光照度，各子區域的照明燈的電功率與光照度組樣本中的全部或部分信息相關聯；以及通過經過標注處理的第一稱重數據樣本訓練集，對第一神經網絡進行訓練，以得到第一模型。

通過采用上述技術方案，采用對第一神經網絡模型訓練的方式能夠勝過所有其他機器學習算法，且輸入的樣本越多，則結果越精確。

本申請在一較佳示例中可以進一步配置為：各子區域內的光照度通過設置在各子區域的光照度傳感器進行測量得到。

本申請在一較佳示例中可以進一步配置為：預設區域內的視頻流數據通過一個或多個攝像頭拍攝獲得。

本申請在一較佳示例中可以進一步配置為：當預設區域內的視頻流數據通過多個攝像頭拍攝獲得時，多個攝像頭對應安裝于多個子區域內，多個攝像頭分別用于對多個子區域拍攝以獲取各子區域的視頻流數據。