一种根据不同应用场景智能调整的照明控制系统及方法与流程

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种根据不同应用场景智能调整的照明控制系统及方法。

背景技术：

目前市场上主流的智能人体感应灯为人体红外感应灯和雷达灯。

人体红外感应灯的主要器件为人体热释电红外传感器。当人或有温度的物体进入模块感应范围内时，感应模块就会输出一个高电平脉冲信号、或高电平延时信号，输出的感应脉冲或延时信号可以直接驱动led灯指示灯、led照明灯。这种灯的缺点在于：在环境温度和人体温度相接近的时候，探测和灵敏度会发生明显下降，甚至有时出现短暂失灵，不适合运用于开通暖气或制热空调的房间；红外穿透力比较差，在人体的红外辐射被其他物体遮挡住的时候，不容易被探头接受到，有时会出现无法感应的现象。

雷达感应灯具的感应原理是多普勒效应原理，其感应距离远，角度大，灵敏度高，有穿透非金属物质的特性。由于雷达感应的较强穿透性，普通的木板/木门/玻璃等非金属物体都会被穿透从而达到感应效果，故能检测到房间以外人体的移动，从而错误的打开灯。并且，由于雷达灯具有较高的灵敏度，轻微的物体移动(如风出动窗帘时)都有可能打开灯。总之，这两种灯的控制方法都无法保证十分准确的发出开关灯指令，同时还会造成不必要的电力浪费，故不适用于学校教室众多灯管的合理控制。

随着科学技术的发展与进步，现有技术也在变革，基于人体检测的智能人体感应灯也应运而生，公告号为cn105323920b的发明专利公开了一种基于人体及其位置检测的照明控制系统，其公开了如下技术方案：当上位机的硬件资源配置情况差或场景复杂度简单或用户对检测速率要求高但对准确度要求一般，则选用背景差分法进行人体及其位置检测；当上位机的硬件资源配置情况良好或用户对检测速率要求一般但对检测准确度要求较高，则先选用背景差分法提取前景图再使用dpm检测法进行检测；当场景复杂度一般，则选用背景差分法及人脸检测法进行人体及其位置检测；当上位机的硬件资源配置情况高或场景复杂度高或用户对检测速率一般但对准确度要求高时，则选用背景差分法、dpm检测法及人脸检测法对图像进行人体及其位置检测。当得到一个检测结果时，直接将检测结果发送至智能照明模块；当得到两个或以上的检测结果时，对于每种方法得到的检测结果依据该方法的检测准确度所占的权值进行加权计算再发送至智能照明模块。

然而，dpm检测法，虽然其对于于直立状态人体目标的检测，准确度非常高，但是对于教室、办公室等人数密集场所，由于光线及人体目标姿势易动的情况下，很难确定人的位置；人脸检测法，虽然技术比较成熟，但是由于室内摄像头的位置布设关系，几乎无法拍摄完整的人脸，而带着帽子、带着口罩的人也对人脸检测造成阻碍；背景差分法，其运用到运动目标检测中，背景图像的建模和模拟的准确程度，直接影响到检测的效果。不论任何运动目标检测算法，都要尽可能的满足任何图像场景的处理要求，但是由于场景的复杂性、不可预知性、以及各种环境干扰和噪声的存在，如光照的突然变化、实际背景图像中有些物体的波动、摄像机的抖动、运动物体进出场景对原场景的影响等，使得背景的建模和模拟变得比较困难。其主要检测动态部位，当人在室内静止超过一定时间后，或动作幅度较小的操作，都不会被检测到人的存在。现有的检测方法灯控系统均存在一定的局限性。

技术实现要素：

根据上述提出的技术问题，而提供一种根据不同应用场景智能调整的照明控制系统及方法，通过人体姿态估计算法，做到精准定位，克服了现有技术的局限性。本发明采用的技术手段如下：

一种根据不同应用场景智能调整的照明控制系统，包括：通讯连接的图像采集单元、主处理器和受主处理器控制的继电器，还包括与继电器电连接的若干照明灯具，

其中，图像采集单元，用于实时采集待识别区域的图像信息并将其传输至主处理器；

主处理器，其包括：

坐标记录单元，用于对待识别区域建立坐标系，并对待识别区域中各照明设备的排布和影响范围进行记录；

人体辨别和位置计算单元，用于基于人体姿态估计算法对待识别区域的图像信息进行预设的人体重要关节点识别，并将检测结果发送至开关信息转化单元；

开关信息转化单元，用于将检测结果代入坐标记录单元中，判断各照明设备辐射区域是否有人，并将判断结果生成相应的开/关信号，若有人，则执行对应照明设备的开信号，若无人，则执行对应照明设备的关信号；

第一开关执行单元，用于根据接收到的开/关信号控制指定照明设备的开/关状态切换。

进一步地，所述主处理器还包括：区域划分单元，用于将待识别区域划分成预设的若干部分，并将各划分区域中照明设备总数及其排布和影响范围记录至坐标记录单元；

所述开关信息转化单元，其还用于对检测结果的人数进行判断，

若低于预设值，则将检测结果代入坐标记录单元中；若高于预设值，则将检测结果代入区域划分单元中，逐一判断划分的区域中人数是否为0，若不为0，则生成开启该区域对应的所有灯的指令；若为0，则生成关闭该区域对应的所有灯的指令，并将判断结果发送至开关执行单元。

进一步地，还包括：

外界光检测单元，用于对外界阳光的光强度进行检测，实时将光强度信息传输至主处理器；

主处理器还包括：外界光强度判断单元，用于对光强度进行预设的档位划分，判断外界光检测单元传输的光强度信息是否处于高档位，若是，则阻断开关执行单元接收的任何开信号。

进一步地，所述外界光强度判断单元的档位为两档，包括高档位和低档位；

还包括，第一开关辅助单元，用于根据接收到的高/低档位信息控制开关执行单元的具体切换，具体地，当外界光照强度为高档位时，第一开关辅助单元阻断开关执行单元接受到的开灯信号，从而使教室的灯处于长灭状态，当光照强度为低档位时，停止阻断开关执行单元，使其可以接受开关信息转化单元的开/关信号。

进一步地，所述外界光强度判断单元的档位为三档，包括高档位、低档位和中档位，

还包括，第二开关辅助单元，用于根据接收到的高/中/低档位信息控制部分照明设备的开/关状态切换，具体地，当外界光照强度为高档位时，第二开关辅助单元阻断开关执行单元接受到的开灯信号，从而使教室的灯处于长灭状态，当光照强度为中档位时，计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离，筛选出距离最近的照明设备并生成对应的开信号，当光照强度为低档位时，计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离，筛选出距离最近的两个照明设备并生成对应的开信号。

本发明还公开了一种根据不同应用场景智能调整的照明控制方法，包括如下步骤：

s1、通过图像采集单元采集实时视频数据，并将视频数据传输至主处理器；

s2、主处理器基于人体姿态估计算法识别所述视频数据中预设的人体的重要关节点，基于所处空间的坐标系确定人员具体位置并标注人数；

s3、主处理器将识别结果代入待识别区域的坐标系中，判断识别出的人数是否大于预设值，若是，则生成对应照明设备的开信号，若否，则生成对应照明设备的关信号，将此开/关信号发送至继电器中；

s4、继电器基于开/关信号控制对应照明设备的启/闭。

进一步地，所述步骤s3判断过程具体为：判断此区域内人数是否大于零，若大于零且停留时间超过预设阈值，则生成开信号；若小于零，则生成关信号；若小于零且停留时间低于预设阈值，则生成关信号。

进一步地，所述主处理器还将待识别区域进行划分，并将各划分区域中照明设备总数及其排布和影响范围进行记录，所述步骤s3中，若判断识别出的人数大于预设值后，逐一判断划分的区域中人数是否为0，若不为0，则生成开启该区域对应的所有灯的指令；若为0，则生成关闭该区域对应的所有灯的指令，并将判断结果发送至继电器中。

进一步地，所述步骤s1中，在图像采集单元采集实时视频数据的同时，还通过外界光检测单元对外界阳光的光强度进行检测，其将光强度信息传输至主处理器，主处理器还对光强度进行预设的档位划分，当外界光照强度为高档位时，第二开关辅助单元阻断开关执行单元接受到的开灯信号，从而使教室的灯处于长灭状态，当光照强度为中档位时，计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离，筛选出距离最近的照明设备并生成对应的开信号，当光照强度为低档位时，计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离，筛选出距离最近的两个照明设备并生成对应的开信号。

进一步地，所述计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离具体为：

基于人体姿态估计算法对识别出的人体骨骼点进行编号，识别其在图片中的位置(x，y)，读取照明设备的具体位置坐标(x，y)，根据

计算得出每个人体坐标和所有照明设备坐标之间的距离d，然后选择其中最短距离的1个/2个作为中档位/低档位执行开灯指令。

本发明基于人体姿态估计算法，精准的识别教室内、办公场所等室内场所中频繁变动的人员的具体数量及位置，通过对区域的划分和人体坐标的验证，仅针对长时间处于座位的人体进行部分区域照明设备的供电，而屋内其他照明设备不工作，有效地节约了电力，通过考虑外界阳光强度的变化，计算人体与光源的绝对位置，在中档位光照强度和低档位光照强度的时候开启区域内的某盏灯，针对性更强，有效避免了能源的浪费，自动控制开光灯，也省去了手动开关灯的麻烦。

基于上述理由本发明可在人工智能领域广泛推广。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种根据不同应用场景智能调整的照明控制系统模块图。

图2为本发明实施例基于图像和外界光智能调整的照明控制系统模块图。

图3为本发明实施例灯光控制原理示意图。

图4为本发明实施例中人数较少时定点开灯原理示意图。

图5为本发明实施例中alphapose精准多人姿态评估算法对人体姿态进行评估示意图。

图6为本发明一种根据不同应用场景智能调整的照明控制方法流程图。

图7为本发明一种根据不同应用场景智能调整的照明控制方法具体判断流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本实施例提供了一种根据不同应用场景智能调整的照明控制系统，包括：通讯连接的图像采集单元、主处理器和受主处理器控制的继电器，还包括与继电器电连接的若干照明灯具，其中，图像采集单元，用于实时采集待识别区域的图像信息并将其传输至主处理器，目前基本上大学都拥有完善的教室监控系统，每间教室都配有摄像头，所述图像采集单元具体为摄像头；

主处理器，其包括：

坐标记录单元，用于对待识别区域建立坐标系，并对待识别区域中各照明设备的排布和影响范围进行记录；

人体辨别和位置计算单元，用于基于人体姿态估计算法对待识别区域的图像信息进行预设的人体重要关节点识别，并将检测结果发送至开关信息转化单元；

开关信息转化单元，用于将检测结果代入坐标记录单元中，判断各照明设备辐射区域是否有人，并将判断结果生成相应的开/关信号，若有人，则执行对应照明设备的开信号，若无人，则执行对应照明设备的关信号；

第一开关执行单元，用于根据接收到的开/关信号控制指定照明设备的开/关状态切换。具体地，在接受教室监控视频的计算机上安装pytorch框架，采用alphapose精准多人姿态评估算法对人体姿态进行评估。此方法可以精确检测出视频中的人体的重要关节点(肘关节、颈椎等，可以用一个关节点作为质点代表人的具体位置)，最终分析出来的是人体骨骼的简略图。通过得到人的关节点，在屏幕上建立坐标轴，精确的定位人在视频中的位置和人数。

教室人数越多，计算机进行人体姿态识别的运算量越大、运算速度越慢；反之运算量越小、运算速度越快。当运算量大到一定程度即教室人数达到一定数量时就会导致识别速度的明显降低，从而影响智能灯控系统的实时性、准确性，作为优选的实施方式，所述主处理器还包括：区域划分单元，用于将待识别区域划分成预设的若干部分，并将各划分区域中照明设备总数及其排布和影响范围记录至坐标记录单元；

所述开关信息转化单元，其还用于对检测结果的人数进行判断，

若低于预设值，则将检测结果代入坐标记录单元中；若高于预设值，则将检测结果代入区域划分单元中，逐一判断划分的区域中人数是否为0，若不为0，则生成开启该区域对应的所有灯的指令；若为0，则生成关闭该区域对应的所有灯的指令，并将判断结果发送至开关执行单元。

外界阳光强度越大，阳光对教室是否需要开关灯有重要意义。在外界光照充足的条件下开灯属于是对电力的浪费，作为优选的实施方式，还包括：外界光检测单元，用于对外界阳光的光强度进行检测，实时将光强度信息传输至主处理器；所述外界光检测单元具体为光强测试仪，通过光强测试仪读出一系列数值，然后根据需要对数值进行划分为预设的多个等级。

如图2所示，主处理器还包括：外界光强度判断单元，用于对光强度进行预设的档位划分，判断外界光检测单元传输的光强度信息是否处于高档位，若是，则阻断开关执行单元接收的任何开信号。

所述外界光强度判断单元的档位为两档，包括高档位和低档位；

还包括，第一开关辅助单元，用于根据接收到的高/低档位信息控制开关执行单元的具体切换，具体地，当外界光照强度为高档位时，第一开关辅助单元阻断开关执行单元接受到的开灯信号，从而使教室的灯处于长灭状态，当光照强度为低档位时，停止阻断开关执行单元，使其可以接受开关信息转化单元的开/关信号。

所述外界光强度判断单元的档位为三档，包括高档位、低档位和中档位，

为了做到在人数较少且外界光照不足仍能精准为在教室内停留的学生提供良好的学习环境，作为优选的实施方式，还包括，第二开关辅助单元，用于根据接收到的高/中/低档位信息控制部分照明设备的开/关状态切换，具体地，当外界光照强度为高档位时，第二开关辅助单元阻断开关执行单元接受到的开灯信号，从而使教室的灯处于长灭状态，当光照强度为中档位时，计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离，筛选出距离最近的照明设备并生成对应的开信号，当光照强度为低档位时，计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离，筛选出距离最近的两个照明设备并生成对应的开信号。当教室里人达到一定数量(一定数量可以根据计算机性能和教室灯的数量等影响因素确定)时，其计算量也随之增加到一定程度，难免会导致延时现象。并且其计算结果也很有可能时打开教室里所有灯。这种定点识别模式自动转换为区域灯控模式，从而减小运算速度，增强控制效率。

如图6所示，本实施例还提供一种根据不同应用场景智能调整的照明控制方法，不同场景主要是指：一个教室的上课人数不同和外界阳光强度不同。包括如下步骤：

s1、通过图像采集单元采集实时视频数据，并将视频数据传输至主处理器；

s2、主处理器基于人体姿态估计算法识别所述视频数据中预设的人体的重要关节点，基于所处空间的坐标系确定人员具体位置并标注人数；如图5所示，alphapose精准多人姿态评估算法把人的骨骼点识别出来，左右两侧(如左臂和右臂)的颜色也区别显示。找到人体骨骼点后，即可记录人体骨骼点的位置和坐标信息；

s3、主处理器将识别结果代入待识别区域的坐标系中，判断识别出的人数是否大于预设值，若是，则生成对应照明设备的开信号，若否，则生成对应照明设备的关信号，将此开/关信号发送至继电器中；

如图3所示，s4、继电器基于开/关信号控制对应照明设备的启/闭。

为了防止对临时替换位置的人员进行误判，当教室里有人坐在某个区域超过1分钟(时间长短可以任意设定)时，便就认为此人需要在这里学习。作为优选的实施方式，所述步骤s3判断过程具体为：主处理器还通过采集到的图像记录人员停留时间，具体地，判断此区域内人数是否大于零，若大于零且停留时间超过预设阈值，则生成开信号；若小于零，则生成关信号；若小于零且停留时间低于预设阈值，则生成关信号。

所述主处理器还将待识别区域进行划分，并将各划分区域中照明设备总数及其排布和影响范围进行记录，所述步骤s3中，若判断识别出的人数大于预设值后，逐一判断划分的区域中人数是否为0，若不为0，则生成开启该区域对应的所有灯的指令；若为0，则生成关闭该区域对应的所有灯的指令，并将判断结果发送至继电器中。

如图7所示，所述步骤s1中，在图像采集单元采集实时视频数据的同时，还通过外界光检测单元对外界阳光的光强度进行检测，其将光强度信息传输至主处理器，主处理器还对光强度进行预设的档位划分，当外界光照强度为高档位时，第二开关辅助单元阻断开关执行单元接受到的开灯信号，从而使教室的灯处于长灭状态，当光照强度为中档位时，计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离，筛选出距离最近的照明设备并生成对应的开信号，当光照强度为低档位时，计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离，筛选出距离最近的两个照明设备并生成对应的开信号。

如图4所示，所述计算区域内检测到的人与照明设备之间的距离具体为：

基于人体姿态估计算法对识别出的人体骨骼点进行编号，识别其在图片中的位置(x，y)，读取照明设备的具体位置坐标(x，y)，根据

计算得出每个人体坐标和所有照明设备坐标之间的距离d，然后选择其中最短距离的1个/2个作为中档位/低档位执行开灯指令。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。