个体识别照明控制方法、装置及照明控制系统与流程

本发明涉及照明技术领域，具体而言，涉及一种个体识别照明控制方法、装置及照明控制系统。

背景技术：

光与人的生理节律、人的情绪、工作学习效率有密切关系，当代人存在长时间在室内进行工作，各种倒班工作的情况，导致接受的天然光的辐射少。而不同地理位置产生不同的光气候分区，不同地区的人群在一年中所接受的天然光也有较大差异，光照的缺乏不仅会影响情绪，还会带来一些列健康问题，如动力不足，睡眠障碍，抑郁情绪等。

技术实现要素：

本申请提供一种个体识别照明控制方法、装置及照明控制系统，能够改善因用户受光不足而引起的健康问题。

为了实现上述目的，本申请实施例所提供的技术方案如下所示：

第一方面，本申请实施例提供一种个体识别照明控制方法，所述方法包括：

基于目标用户的活动数据及与所述活动数据对应的光气候数据库，确定所述目标用户的当前受光数据；

根据所述当前受光数据及参考受光数据，确定与目标灯具对应的发光参数；

控制目标灯具发出与所述发光参数对应的照明光。

在上述的实施方式中，结合用户的活动数据确定目标用户的当前受光数据，然后利用参考受光数据所确定的发光参数控制目标灯具发光，能够根据目标用户的受光情况控制发光，从而改善因用户受光不足而引起的健康问题。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在确定所述目标用户的当前受光数据之前，所述方法还包括：

从图像采集模块获取的包括至少一个人像的场景图像中，确定所述场景图像中存在所述目标用户的人像，和/或

从声音采集模块获取的音频数据中，确定所述音频数据中包括与所述目标用户对应的目标音频数据，或者

从生物特征采集模块当前获取的生物特征中，确定所述生物特征中存在所述目标用户的生物特征，或者

确定接收到表征目标用户通过用户终端扫描二维码生成的登陆操作指令。

在上述的实施方式中，通过人像识别、声音识别、生物特征识别、二维码登陆等一种或多种方式，有利于快速从场景中确定是否存在目标用户。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在确定与目标灯具对应的发光参数之前，所述方法还包括：

根据当前地理位置对应的光气候数据确定所述目标用户的参考受光数据，所述当前地理位置为所述灯具的地理位置或所述目标用户当前所在的地理位置。

在上述的实施方式中，结合当前地理位置确定参考受光数据，有利于贴合地理位置准确地确定用户的受光数据。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在确定与目标灯具对应的发光参数之前，所述方法还包括：

根据当前时间及所述灯具的位置，及所述目标用户的历史操作数据，通过经过学习的深度神经网络模型确定所述目标用户的参考受光数据，所述历史操作数据包括在所述当前时间之前设置的一个或多个针对所述目标用户的参考受光数据。

在上述的实施方式中，通过经过学习的深度神经网络模型确定目标用户的参考受光数据，有利于确定贴合目标用户的且适用于目标用户的参考受光数据。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述发光参数包括与所述目标灯具对应的色温参数及照度参数，控制目标灯具发出与所述发光参数对应的照明光包括：

控制所述目标灯具发出与所述色温参数及所述照度参数对应的照明光。

在上述的实施方式中，通过色温参数及照度参数调节照明光，以使照明光满足目标用户的受光需求，能够在节能的情况下，改善用户受光不足而引起的健康问题。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，基于目标用户的活动数据及与所述活动数据对应的光气候数据库，确定所述目标用户的当前受光数据，包括：

基于所述活动数据中的活动位置、活动时长，采集的环境光辐射量，及与所述活动位置对应的所述光气候数据库及计算模型，确定所述目标用户的所述当前受光数据。

在上述的实施方式中，通过结合活动位置、活动时长，采集的环境光辐射量来计算当前受光数据，有利于提高计算的当前受光数据的准确性及可靠性。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在确定与目标灯具对应的发光参数之前，所述方法还包括：

根据所述目标用户与多个灯具之间的距离，从所述多个灯具中确定与所述目标用户最近的指定数量的灯具为目标灯具。

在上述的实施方式中，通过将距离目标用户最近的灯具作为目标灯具，有利于目标灯具发出的照明光能大量照射在目标用户上，以提高对目标用户的照明效果。

结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：

在所述目标用户的当前受光数据大于或等于指定阈值时，控制所述目标灯具以预设发光模式发光；

或者，根据所述目标用户的当前操作数据，确定与所述目标用户对应的新发光参数，并控制所述目标灯具发出与所述新发光参数对应的照明光，所述当前操作数据关联有一个或多个针对所述目标用户的参考受光数据。

在上述的实施方式中，预设发光模式通常为低功耗的正常发光模式，当目标用户的当前受光数据大于或等于指定阈值时，意味着目标用户的受光数据满足当天的受光量，此时可以控制灯具以低功耗的模式运行，以降低能耗。

第二方面，本申请实施例还提供一种个体识别照明控制装置，所述装置包括：

受光确定单元，用于基于目标用户的活动数据及与所述活动数据对应的光气候数据库，确定所述目标用户的当前受光数据；

发光确定单元，用于根据所述当前受光数据及参考受光数据，确定与目标灯具对应的发光参数；

控制单元，用于控制目标灯具发出与所述发光参数对应的照明光。

第三方面，本申请实施例还提供一种照明控制系统，所述照明控制系统包括控制设备及灯具，所述控制设备包括相互耦合的存储器、处理器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述控制设备执行上述的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的照明控制系统的场景示意图。

图2为本申请实施例提供的控制设备的功能框图。

图3为本申请实施例提供的个体识别照明控制方法的流程示意图。

图4为本申请实施例提供的灯具的应用场景的示意图。

图5为本申请实施例提供的个体识别照明控制装置的功能框图。

图标：10-照明控制系统；20-控制设备；21-处理模块；22-存储模块；23-照度传感模块；24-光辐射记录模块；25-色温采集模块；30-灯具；200-个体识别照明控制装置；210-受光确定单元；220-发光确定单元；230-控制单元。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。需要说明的是，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

下面结合附图，对本申请实施例作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请结合参照图1和图2，本申请实施例提供一种照明控制系统10，可以适用于教室、工厂、企业办公场所等特定公共场所，可以对在特定公共场所且办公时间不定的办公人员进行健康照明。

照明控制系统10可以包括控制设备20及灯具30。灯具30的数量可以为一个或多个。灯具30与控制设备20电连接，可以在控制设备20的控制下发出相应的照明光。控制设备20可以包括相互耦合的处理模块21、存储模块22，存储模块22内存储计算机程序，当计算机程序被处理模块21执行时，使得控制设备20能够执行下述的个体识别照明控制方法中的各步骤。

请参照图2，本申请实施例提供的控制设备20还可以包括照度传感模块23、光辐射记录模块24及色温采集模块25。照度传感模块23可以为能够感测灯具30发出的照明光的照度、自然光的照度等照度参数的传感模块。色温采集模块25可以为能够采集灯具30发出的照明光的色温、自然光的色温等色温参数的传感模块。光辐射记录模块24可以为能够计算并记录用户接受的照明辐射量的模块。其中，照度传感模块23、色温采集模块25的数量可以为一个或多个，可以根据实际情况进行设置，这里不做具体限定。

在本实施例中，灯具30为可以在控制设备20的控制下，改变照明光的色温参数及照度参数的灯。可理解地，灯具30可以通过控制设备20改变灯具30自身的发光功率，以调节照度。发光功率越大，发出的照明光的照度越大。另外，灯具30可以包括多个可以发出不同色温的照明光的灯珠。控制设备20可以通过控制不同色温的灯珠发光，以实现色温的调节。

当灯具30为多个时，每个灯具30可以设置有相应的标识或地址，控制设备20可以通过标识或地址独立的对每个灯具30的发光进行控制。当然，控制设备20也可以统一对批量或所有的灯具30的发光进行控制，控制灯具30发光的方式可以根据实际情况进行选择，这里不做具体限定。

请参照图3，本申请实施例还提供一种个体识别照明控制方法，可以应用于上述的照明控制系统10中，由照明控制系统10执行或实现方法的各步骤，以实现健康照明。其中，方法可以包括步骤s110至步骤s130，如下：

步骤s110，基于目标用户的活动数据及与所述活动数据对应的光气候数据库，确定所述目标用户的当前受光数据；

步骤s120，根据所述当前受光数据及参考受光数据，确定与目标灯具对应的发光参数；

步骤s130，控制目标灯具发出与所述发光参数对应的照明光。

在本实施例中，通过结合用户的活动数据确定目标用户的当前受光数据，然后利用参考受光数据所确定的发光参数控制目标灯具发光，能够根据目标用户的受光情况控制发光，从而改善因用户受光不足而引起的健康问题。

下面将对图3所示的个体识别照明控制方法中的各步骤进行详细阐述，如下：

步骤s110，基于目标用户的活动数据及与所述活动数据对应的光气候数据库，确定所述目标用户的当前受光数据。

可理解地，目标用户为照明控制系统10需要识别判断的用户。该用户可以为预先在照明控制系统10录入有用户信息的用户，目标用户的数量可以为一个或多个，可以根据实际情况进行设置。用户信息可以包括但不限于用户的人像、声纹特征、语音指令等信息。活动数据可以包括目标用户的活动位置、活动时长等。光气候数据库与地理位置及季节时间相关，可以通过前期调研得到与地理位置及时间对应的光气候数据库，光气候数据库可以包括每个地区每月的光辐射量。

控制设备20可以通过目标用户的活动数据及活动数据对应的光气候数据库，计算得到目标用户的当前受光数据。当前受光数据通常为目标用户在当天零点至当前时刻的受光数据，包括目标用户在零点至当前时刻所接受的光辐射量。

其中，在收集光气候数据，得到光气候数据库的过程中，可以将不同地区的光气候进行分类，例如分成ⅰ、ⅱ、ⅲ、ⅳ、ⅴ，五类，且每类光气候地区的光照充足程度依次降低。即，ⅰ、ⅱ、ⅲ类光气候区全年光照充足，ⅳ、ⅴ类光气候地区通常存在缺乏光照的季节，比如夏季光照较为充足，冬季光照缺乏。

在收集光气候数据时，可以收集vi、v光气候区中的不同地理位置对应的光气候数据。例如，可以在同一地理位置且在全年中不同日期，收集光气候数据，然后对不同地理位置均采用该方式收集光气候数据，并将搜集的光气候数据进行汇总。

收集光气候数据的过程可以包括以下步骤：

第一步，收集所处地区的地理纬度n、海拔高度h、各月平均绝对湿度e、各月光照时数s以及各月总辐射量q，所处地区可以为搜集人员当前所在的片区、城镇、城市等地理位置；

第二步，根据公式kq＝a+b1n+b2h+b3e+b4s，计算出所处地区的各月辐射光当量kq；其中，a、b1、b2、b3、b4为回归方式待定系数；

第三步，根据eq＝q*kq计算出所处地区的各月总照度值eq，其中，符号“*”表示乘法运算符；

第四步，根据所处地区各月总照度值eq，再算出全年总照度值，以便于对结果对比以及数据分析，并为后续数据库建立提供数据支持。

需要说明的是，eq的单位：lx·min。用户的活动方式存在室内、室外两种，室内由人工照明和天然采光共同组成了人室内活动辐射量，而室外通常为天然光照明构成了用户室外活动接受辐射量。其中，可以统一为辐照度的单位w/m²，可实现后续照明的控制精度，提高用户的体验度。

在收集到光气候数据后，可以基于在同一地理位置，且在全年中不同日期收集的光气候数据，建立与地理位置及时间对应的光气候数据库。比如，对于同一地理位置，可以建立得到不同时间与光气候数据的对应关系。

在创建光气候数据库的过程中，辐射量统计方式可以为：根据标准年气象数据库按ⅰ～ⅴ类光气候区分区，将各个光气候区起典型的样本城市的月累计太阳总辐射和散射辐射进行按月分类整理，得到分区表。示例性地，分区表可以如下：

iv、v类光气候区可以向ⅰ、ⅱ、ⅲ类光气候区补光。示例性地，针对单个用户，以在v类光气候区想获得ⅲ类光气候区的辐射量进行例举，如下：

各月室内活动受光量＝当地当月散射照度值*采光系数*光气候分区系数k，其中，当地当月散射照度值与采光系数为预先存储在数据库中的数据；

各月室外活动受光量＝t1*当月总辐射量+(1-t1)*当月散射辐射量，其中，t1为一天中在室外无遮挡时间与整天时长的比值，当月总辐射量与当月散射辐射量为预先存储在数据库中的数据；

各月日均补光量值＝(当月活动室内受光量+当月活动室外受光量)/当月天数；

各月日均补光量值*当月辐射当量＝补光辐射量；

在计算受光的辐照度时，根据通过公式“辐射量＝此时的照度×当色温下的转换系数t×时间(单位：s)”，可以得到单个用户的实际受光的辐照度，t为各种灯在不同光谱下的转换系数。然后，将ⅲ类光气候区的辐射量作为单个用户的实际受光的辐照度，代入上述公式，进行逆推，便可以计算得到各月日均补光量值，从而确定对应的发光参数。

考虑到所处光气候区的地区较多，地理纬度、海拔高度等不同，可以对收集所处光气候区的多个地区的光气候数据，进行统计分析，以所处光气候区的光气候数据为参考，建立适合用户活动接受照明辐射量数据，以便于后续确定与用户及用户所在地理位置对应的参考受光数据。

作为一种可选的实施方式，步骤s110可以包括：基于所述活动数据中的活动位置、活动时长，采集的环境光辐射量，及与所述活动位置对应的所述光气候数据库及计算模型，确定所述目标用户的所述当前受光数据。

在本实施例中，目标用户的活动位置通常为目标用户离开安装有照明控制系统10的环境后的位置，活动时长即为目标用户离开安装有照明控制系统10的环境的时长。比如，当照明控制系统10安装在公司的办公环境中，对于该公司的办公人员而言，办公人员的活动位置即为离开办公环境后所在的位置，活动时长即为办公人员离开办公环境的时长。

该地区预先与相应的光气候数据库关联。计算模型可以包括上述公式kq＝a+b1n+b2h+b3e+b4s以及eq＝q*kq。控制设备20可以基于光气候数据库、活动时长及环境光辐射量，通过计算模型计算得到目标用户的当前受光数据。

得到所处光气候区的多个地区的光气候数据的各月辐射光当量以及各月总照度值，然后计算每个地区每月的辐射光当量以及各月平均照度值，将平均后的各月辐射光当量以及各月总照度值作为参考光气候数据，以此建立得到适合用户活动的接受照明辐射量数据。

在步骤s110之前，方法还可以包括确定当前环境中是否存在目标用户的步骤。例如，在步骤s110之前，方法还可以包括：从图像采集模块获取的包括至少一个人像的场景图像中，确定所述场景图像中存在所述目标用户的人像，和/或，从声音采集模块获取的音频数据中，确定所述音频数据中包括与所述目标用户对应的目标音频数据，或者，从生物特征采集模块当前获取的生物特征中，确定所述生物特征中存在所述目标用户的生物特征；或者，确定接收到表征目标用户通过用户终端扫描二维码生成的登陆操作指令。

在本实施例中，控制设备20还可以包括图像采集模块、声音采集模块、生物特采集模块。或者，图像采集模块、声音采集模块、生物特采集模块可以为独立于控制设备20的模块。图像采集模块包括但不限于摄像头、数码相机等。声音采集模块包括但不限于麦克风或其他声音采集模块。图像采集模块及声音采集模块安装在灯具30所在的环境中，灯具30所在环境即为当前环境。图像采集模块可以采集该环境的场景图像。声音采集模块可以采集该环境的音频数据。生物特采集模块可以包括但不限于指纹采集模块、虹膜采集模块等，可以用于采集用户的指纹、虹膜等生物特征。

在判断当前环境中是否存在目标用户的方式可以为：判断图像采集模块获取的场景图像中是否存在目标用户的人像。当场景图像中存在目标用户的人像时，确定当前场景中存在目标用户；当场景图像中不存在目标用户的人像时，确定当前场景图像中不存在目标用户。

或者，判断声音采集模块获取的音频数据中是否存在目标音频数据。当音频数据中存在目标音频数据时，确定当前场景中存在目标用户；当音频数据中不存在目标音频数据时，确定当前场景中不存在目标用户。其中，目标音频数据可以包括目标用户的声纹特征、指定的语言指令等。其中，指定的语音指令可以根据实际情况进行设置。比如，语音指令的内容可以为“开启健康照明”，当目标用户说出“开启健康照明”时，控制设备20便可以确定当前环境中存在目标用户。

或者，控制设备20需要一并判断图像采集模块获取的场景图像中是否存在目标用户的人像，以及判断声音采集模块获取的音频数据中是否存在目标音频数据，当场景图像中存在目标用户的人像，且音频数据中存在目标音频数据时，确定当前场景中存在目标用户。其中，目标用户的人像及目标音频数据可以预先录入至控制设备20，当后续判断环境中是否存在目标用户时，可以将采集的场景图像中的人像、音频数据分别与预先录入的人像、目标音频数据进行比对，以确定环境中是否存在目标用户。

例如，采集的人像与预先录入的人像的相似度大于或等于第一预设阈值时，便确定当前场景中存在目标用户。其中，第一预设阈值可以根据实际情况进行设置，例如为95％、99％等表示相似度较大的值。或者，当采集的音频数据的声纹特征与预先录入的目标音频的声纹特征的相似度大于第二预设阈值，便确定当前场景中存在目标用户，该第二预设阈值可以根据实际情况进行设置，例如，第二预设阈值可以为95％、99％等表示相似度较大的值，可以与第一预设阈值相同或不同。

当确定出当前场景中存在目标用户时，便开始执行步骤s110。若当场景中不存在目标用户，可以无需执行步骤s110；或者，若当前场景中不存在目标用户，但存在其他用户时，可以将其他用户作为新的目标用户，并执行步骤s110，此时，该新的目标用户的活动数据、当前受光数据可以基于该用户进入当前场景的时刻计算得到。比如，可以默认设置新的目标用户的活动位置为灯具30所在的地理位置的片区。然后，从该地理位置对应的光气候数据库中，确定与当前日期对应的光气候数据。光气候数据包括不同时段对应的光辐射量(或称为室外的照明辐射量)。在得到光气候数据后，便可以基于新的目标用户进入当前环境中的时间点，估算该用户从当天零点至进入当前环境之前的受光数据以作为该用户的当前受光数据。

或者，判断生物特采集模块采集的指纹、虹膜等生物特征与目标用户的指纹、虹膜等生物特征是否相同，以确定当前环境中是否存在目标用户。比如，若当前采集的指纹与目标用户的指纹相同，确定当前环境中存在目标用户；若当前采集的指纹与目标用户的指纹不同，确定当前环境中不存在目标用户。

或者，在安装灯具的周边环境中，设置供用户终端扫码进入登录界面的二维码。用户可以利用用户终端，扫描二维码进入登录界面，然后进行登录。当然，在登录之前，用户通常已经经过注册。若用户未注册，便需要进行注册，其中，用户登录及注册过程为本领域技术人员所熟知，这里不再赘述。在用户登录成功后，控制设备20便会接收到表征目标用户的登录操作指令，从而确定当前环境中存在目标用户。

在上述的实施方式中，可以通过多种方式确定当前环境中存在目标用户，然后在确定当前环境中存在目标用户后，便执行步骤s110，有利于针对目标用户实现健康照明，有利于实现个性化的健康照明，改善因个体照明差异导致照明不足而引起的健康问题。

在本实施例中，利用图像采集模块，可以对用户在室内外的活动时间进行分析整理。例如，当图像采集模块获取的场景图像中存在目标用户的人像时，便意味着目标用户在灯具30照射范围内，若图像采集模块获取的场景图像中不存在目标用户的人像，通常表示目标用户在室外活动。

在本实施例中，照度传感模块23可以用于采集安装灯具30的环境的照度，以便于计算用户在室内的接受光辐射量。色温采集模块25可以用于采集安装灯具30的环境的色温，以便于用户了解当前环境中的色温。

用户在室内的接受光辐射量，可以通过建筑的采光系数结合天然光总照度及室内照明灯发出的照明光计算。

用户在室外的接受光辐射量的计算方式可以分为两种情况：一种为直接暴露在天然光下时，采用天然光总照度计算；当处于遮挡物阴影下时，采用散射照度计算，其中，采用天然光总照度或散射照度计算用户当天在室外的接受光辐射量的方式为本领域技术人员所熟知，这里不再赘述。

当获取到用户在室内的接受光辐射量以及在室外的接受光辐射量时，可以根据计算得到用户当天的室内的接受光辐射量和室外的接受光辐射量得到所处地区的个人活动接受光辐射量，该个人活动接受光辐射量即为用户的当前受光数据。

由于用户可能在天然光下活动，也可能在遮挡物(树荫、建筑投影等阴影区域)下活动，在本实施例中，可以基于用户在天然光下的活动时长、阴影区的活动时长的比例(该比例可以根据实际情况进行设置，比如为1:1)进行计算，以获取用户在室外的接受光辐射量。

在本实施例中，通过计算在同一片区中不同地理位置，可以得到多组室内的接受光辐射量和室外的接受光辐射量，并得到所处地区的人均接受光辐射量。其中，人均接受光辐射量是指人员每天的平均接受光辐射量，该人均接受光辐射量可以作为参考受光数据。

本实施例通过将用户的活动因素作为计算当前受光数据的其中一个依据，通过将接受照明辐射量与人均接受光辐射量相结合，能够针对性的对目标用户进行健康照明。

步骤s120，根据所述当前受光数据及参考受光数据，确定与目标灯具对应的发光参数。

在本实施例中，参考受光数据通常为表示大众用户或目标用户在一天内的标准受光数据。标准受光数据包括但不限于用户在一天内的光辐射量。可理解地，当用户在一天内的受光数据不足参考受光数据时，便容易因当天接受的光辐射量不足而引起健康问题。若用户在一天内受光数据大于或等于参考受光数据，便能改善因当天接受的光辐射量不足而引起健康问题。其中，不同用户的参考受光数据可以相同，也可以不同，该参考受光数据可以根据实际情况进行设置，这里不做具体限定。

作为一种可选的实施方式，在步骤s120之前，方法还可以包括：根据当前地理位置对应的光气候数据确定所述目标用户的参考受光数据，所述当前地理位置为所述灯具的地理位置或所述目标用户当前所在的地理位置。

可理解地，可以将灯具30(或用户)所处的地理位置的光气候数据作为参考，计算适合该地区用户的标准接受照明辐射量。例如，可以通过上述的人均接受光辐射量可以作为参考受光数据。

作为一种可选的实施方式，在步骤s120之前，所述方法还包括：根据当前时间及所述灯具30的位置，通过经过学习的深度神经网络模型确定所述目标用户的参考受光数据，所述历史操作数据包括在所述当前时间之前设置的一个或多个针对所述目标用户的参考受光数据

在本实施例中，深度神经网络模型可以预先学习得到时间及地理位置与参考受光数据的对应关系。另外，控制设备20可以记录用户每次设置的历史操作数据，历史操作数据可以包括用户可以在不同季节，不同时间，针对灯具设置适合用户当前照明偏好的发光参数/参考受光数据等，具体可以包括灯具的色温参数、照度参数等。可理解地，用户在手动调节灯具发光参数/参考受光数据时，可以反映出该用户当前所需或该用户偏好的照度与色温的关系。深度神经网络模型可以对目标用户的历史操作数据进行学习，从而得到适合目标用户当前的参考受光数据或发光参数。

基于此，经过学习的深度神经网络模型可以结合当前时间、灯具30的地理位置、目标用户的历史操作数据，确定目标用户当前偏好的参考受光数据/发光参数，然后基于发光参数控制灯具发光，使得发出的照明光为目标用户所偏好的照明光，从而实现针对用户照明习惯的个性化照明。其中，深度神经网络模型的学习训练过程为本领域技术人员所熟知，这里不再赘述。

在本实施例中，深度神经网络模型还可以预先学习得到时间、地理位置、色温参数、照度参数与参考受光数据的对应关系。用户可以设置与自己的偏好对应的色温参数及照度参数，然后利用经过学习的深度神经网络模型结合所设置的色温参数及照度参数，确定出目标用户的参考受光数据。基于此，通过经过学习的深度神经网络模型确定目标用户的参考受光数据，有利于确定贴合目标用户的且适用于目标用户的参考受光数据。

可理解地，控制设备20可以记录每个用户的灯光使用记录。灯光使用记录包括每个用户在不同月份、当天的不同时段所使用的灯具及对应的发光参数。如此，控制设备20，可以得到用户与季节、时间等对应的灯光使用习惯记录。深度神经网络模型可以基于使用记录，为每个用户推送在下一个发光周期或下一个相同发光周期的发光方式。发光方式包括发光的灯具及发光参数。一个发光周期的时长可以为5分钟、10分钟、1小时等时长，可以根据实际情况进行设置。

其中，下一个相同发光周期可理解为当前年份的第二年相同日期相同时段对应的周期。比如，当前发光周期为2020年1月1日1时0分0秒至2020年1月1日2时0分0秒；则下一个相同发光周期为2021年1月1日1时0分0秒至2021年1月1日2时0分0秒。

当下一个发光周期或下一个相同发光周期到来时，控制设备20可以基于所推荐的发光方式，结合用户的当前使用习惯记录，进行迭代运算，从而确定发光周期来临时的发光参数，然后控制目标灯具以该发光参数发光。其中，迭代运算的方式为本领域技术人员所熟知，这里不再赘述。如此，有利于为用户提供适合用户自身的灯光照明。

在步骤s120之前，方法还可以包括：根据所述目标用户与多个灯具30之间的距离，从所述多个灯具30中确定与所述目标用户最近的指定数量的灯具30为目标灯具。

请参照图4，在本实施例中，控制设备20可以预先存储有与当前环境对应的三维空间坐标模型，如图4所示的三维坐标系0-xyz，图像采集模块采集的场景图像的像素位置与三维空间模型的空间坐标关联。在三维空间模型中，可以记录有每个灯具30的空间坐标、每个图像采集模块的空间坐标。当图像采集模块采集到场景图像后，可以基于场景图像中的人像的像素位置，确定人像在三维坐标系0-xyz的空间坐标(该坐标可以为用户的头部中的参考点的在三维坐标系中的坐标，参考点可以为嘴部、头顶等可以根据实际情况进行确定)。在得到人像的空间坐标后，便可以将人像的空间坐标与各个灯具30的空间坐标之间的距离作为用户与各个灯具30之间的距离。

多个灯具中，距离目标用户最近的指定数量的灯具，可以作为目标灯具。其中，指定数量可以为一个或多个，可以根据实际情况进行确定。在图4所示的场景中，目标用户包括用户a和用户b，假设指定数量为一个，此时，控制设备20便可以确定灯具a为距离用户a最近的灯具，灯具b为距离用户b最近的灯具。即灯具a为用户a的目标灯具，灯具b为用户b的目标灯具。

在上述的实施方式中，通过将距离目标用户最近的灯具30作为目标灯具，有利于目标灯具发出的照明光能大量照射在目标用户上，以提高对目标用户的照明效果。

步骤s130，控制目标灯具发出与所述发光参数对应的照明光。

在本实施例中，发光参数可以包括与目标灯具对应的色温参数及照度参数，步骤s130可以包括：控制所述目标灯具发出与所述色温参数及所述照度参数对应的照明光。

可理解地，一个灯具30中可以包括一个或多个灯组。每个灯组可以包括能够发出两种或多种色温的灯珠。比如，一个灯组可以包括能够发出黄光的灯珠以及能够发出白光的灯珠，通过混合黄光、白光的比例，便可以实现多种色温的调节。另外，灯珠可以在控制设备20的控制下改变输出功率(或灯珠的发光功率)，输出功率与灯光发出的照明光的照度对应。输出功率越大，发出的照明光的照度越大。

控制设备20在得到发光参数后，便可以基于发光参数中的色温参数及照度参数，确定灯具30中各个色温灯珠发出的灯光的混合比例，以及输出功率，以使得控制设备20能够控制相应的目标灯具发出与色温参数及照度参数对应的照明光。该照明光便为在降低功耗的情况下，为目标用户提供的满足健康照明的照明光。基于此，能够在低功耗的情况下，实现目标用户的健康照明。其中，发光参数还可以包括控制灯具30发光的时长。

作为一种可选的实施方式，方法还可以包括：在所述目标用户的当前受光数据大于或等于指定阈值时，控制所述目标灯具以预设发光模式发光。

在本实施例中，预设发光模式通常为低功耗的正常发光模式，当目标用户的当前受光数据大于或等于指定阈值时，意味着目标用户的受光数据满足当天的受光量，表示用户当天接受的光辐射量足够，不易因当天接受的光辐射量不足而引起健康问题。此时，控制设备20可以控制灯具30以低功耗的模式运行，以降低能耗。其中，指定阈值可以为参考受光数据中的受光量。

在本实施例中，预设发光模式或其他照明模型可以参照各个建筑照明设计规范，设计的照度不低于该建筑参考平面的最低照度，并根据需要设计相应照度及照射时间，且所设计的相应照度*转化系数t*时间＝接受照明辐射累计量，预存在照明模式中。其中，预设发光模式为在满足照明设计规范的前提下，功耗最低的一种照明模式。其他照明模式可以为用户偏好的一种或多种照明模式。比如，其他照明模式可以包括但不限于暖色光照明模式、仿自然光照明模式、冷光照明模式等。其中，不同的照明模式对应有相应的发光参数，以使控制设备20可以根据相应的发光参数控制灯具30以对应的照明模式发光。另外，不同照明模式对应的发光参数可以由用户通过控制设备20进行调节，可以根据实际情况进行设置，以实现个性化的照明。

例如，控制设备20可以存储每个灯具30的色温条及照度条，色温条可以表示灯具30发出的灯光的色温范围，照度条可以表示灯具30发出的灯光的照度范围。用户可以通过拖动色温条、照度条，对相应的照明模式的发光参数进行调节，调节后的发光参数可以存储记录在存储模块22中，以便于后续以该照明模式工作时，可以根据当前所调节的发光参数控制目标灯具发光。

当监测到目标用户的当前受光数据大于或等于指定阈值时，或者检测到目标用户对照明模式选择的操作时，控制设备20可以根据所确定的照明模式，查找预存的与相应照明模式对应的发光参数，然后，根据查找到的发光参数，发送控制指令至目标灯具，控制目标灯具执行相应的动作，以进行照明。

在本实施例中，控制设备20可以包括供用户输入相应操作数据的控制面板。控制面板可以为多个按键形成的面板，或者为触控面板，这里不作具体限定。

例如，控制面板为触控面板时，触控面板的显示屏可以显示照度条、色温条。目标用户可以根据自身对灯光的偏好，通过拖动照度条、色温条的长度，来实现目标灯具的照度、色温的控制。

作为一种可选的实施方式，方法还可以包括：根据所述目标用户的当前操作数据，确定与所述目标用户对应的新发光参数，并控制所述目标灯具发出与所述新发光参数对应的照明光，所述当前操作数据关联有一个或多个针对所述目标用户的参考受光数据。

在本实施例中，当前操作数据包括但不限于用户的编号、调整后的发光参数。例如，控制设备20可以存储记录每个用户的编号，每个用户的编号具有唯一性，以便于进行区分。每个编号与该用户的参考受光数据关联。当用户通过控制面板输入自身的编号时，控制设备20便可以基于该编号，查找到针对当前用户的目标灯具及发光参数，然后控制目标灯具以该发光参数进行发光。此时，用户输入的编号即为当前操作数据。

另外，用户可以通过拖动控制面板中的照度条、色温条的长度，来调整目标灯具的照度、色温，从而得到调整后的发光参数，然后控制目标灯具，以调整后的发光参数进行发光。此时，调整后的发光参数即为用户的当前操作数据。

在本实施例中，控制面板可以存储记录目标用户距离当前时刻最近一次的操作记录。该操作记录包括目标用户最近一次使用的目标灯具及发光参数，用户可以通过在控制面板上，选择最近一次的发光方式，控制最近一次的目标灯具以最近一次的发光参数发光。

请参照图5，本申请实施例还提供一种个体识别照明控制装置200，可以应用于上述的照明控制系统10中，用于执行或实现个体识别照明控制方法中的各步骤。个体识别照明控制装置200包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储模块22中或固化在控制设备20操作系统(operatingsystem，os)中的软件功能模块。例如，个体识别照明控制装置200可以包括受光确定单元210、发光确定单元220及控制单元230。

受光确定单元210，用于基于目标用户的活动数据及与所述活动数据对应的光气候数据库，确定所述目标用户的当前受光数据。

发光确定单元220，用于根据所述当前受光数据及参考受光数据，确定与目标灯具对应的发光参数。

控制单元230，用于控制目标灯具发出与所述发光参数对应的照明光。

可选地，个体识别照明控制装置200还可以包括用户确定单元。在受光确定单元210确定所述目标用户的当前受光数据之前，用户确定单元用于，从图像采集模块获取的包括至少一个人像的场景图像中，确定所述场景图像中存在所述目标用户的人像，或者，从声音采集模块获取的音频数据中，确定所述音频数据中包括与所述目标用户对应的目标音频数据；或者从图像采集模块获取的包括至少一个人像的场景图像中，确定所述场景图像中存在所述目标用户的人像，以及从声音采集模块获取的音频数据中，确定所述音频数据中包括与所述目标用户对应的目标音频数据，或者从生物特征采集模块当前获取的生物特征中，确定所述生物特征中存在所述目标用户的生物特征，或者确定接收到表征目标用户通过用户终端扫描二维码生成的登陆操作指令。

可选地，在发光确定单元220确定与目标灯具对应的发光参数之前，受光确定单元210还可以用于：根据当前地理位置对应的光气候数据确定所述目标用户的参考受光数据，所述当前地理位置为所述灯具的地理位置或所述目标用户当前所在的地理位置。

可选地，在发光确定单元220确定与目标灯具对应的发光参数之前，受光确定单元210还可以用于：根据当前时间及所述灯具30的位置，通过经过学习的深度神经网络模型确定所述目标用户的参考受光数据。

可选地，所述发光参数包括与所述目标灯具对应的色温参数及照度参数。控制单元230还可以用于：控制所述目标灯具发出与所述色温参数及所述照度参数对应的照明光。

可选地，受光确定单元210还可以用于：基于所述活动数据中的活动位置、活动时长，采集的环境光辐射量，及与所述活动位置对应的所述光气候数据库及计算模型，确定所述目标用户的所述当前受光数据。

可选地，个体识别照明控制装置200还可以包括灯具30确定单元。在发光确定单元220确定与目标灯具对应的发光参数之前，灯具30确定单元用于根据所述目标用户与多个灯具30之间的距离，从所述多个灯具30中确定与所述目标用户最近的指定数量的灯具30为目标灯具。

可选地，控制单元230还可以用于：在所述目标用户的当前受光数据大于或等于指定阈值时，控制所述目标灯具以预设发光模式发光；或者，根据所述目标用户的当前操作数据，确定与所述目标用户对应的新发光参数，并控制所述目标灯具发出与所述新发光参数对应的照明光，所述当前操作数据关联有一个或多个针对所述目标用户的参考受光数据。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的照明控制系统10、个体识别照明控制装置200的具体工作过程，可以参考前述方法中的各步骤对应过程，在此不再过多赘述。

在本实施例中，处理模块21可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述处理模块21可以是通用处理器。例如，该处理器可以是中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。

存储模块22可以是，但不限于，随机存取存储器，只读存储器，可编程只读存储器，可擦除可编程只读存储器，电可擦除可编程只读存储器等。在本实施例中，存储模块22可以用于存储光气候数据库、参考受光数据等。当然，存储模块22还可以用于存储程序，处理模块21在接收到执行指令后，执行该程序。

可以理解的是，图2所示的结构仅为控制设备20的一种结构示意图，控制设备20还可以包括比图2所示更多的组件。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

例如，控制设备20还可以包括图像采集模块、声音采集模块等。摄像头可以用于拍摄场景图像，以便于控制设备20从场景图像的人像中判断是否存在目标用户。声音采集模块可以采集音频数据，以供控制设备20判断音频数据中是否存在目标音频数据。目标音频数据可以包括目标用户的声纹特征、目标用户设置的语言指令等。另外，控制设备20还可以基于图像采集模块所采集的场景图像中的人像的位置，结合场景的三维坐标模型，计算目标用户与各个灯具30之间的距离。

在本实施例中，控制设备20可以是个人电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、移动上网设备(mobileinternetdevice，mid)等。控制设备20还可以包括通信模块，通信模块可以用于建立控制设备20与其他设备(例如，管理设备，比如管理设备可以为智能手机)建立通信连接。用户可以通过其他设备进行相应的管理操作，比如添加或删除照明模式。

在本实施例中，通信模块可以是但不限于基于wifi(wirelessfidelity，基于ieee802.11b标准的无线局域网)、蓝牙、4g等无线通信的无线通信芯片、器件或相应的电路结构。通信模块还可以包括基于有线局域网或广域网的有线通信芯片、器件或相应的电路结构、通讯总线等，用于对非网络的电信号传输方式传输和接收数据。

在本实施例中，控制设备20可以通过管理人员手动操作，进入手动控制模式，批量的控制灯具30的照度和色温的变化或者亮灭，也可以单独的控制每一个灯具30的照度和色温的变化或者亮灭。

基于上述设计，本实施例提供的方法即系统可以根据不同用户的活动数据以及相应地区的光气候数据库，对灯具30发出控制命令，来实现建筑室内人工照明适合该个体的活动情况及受光状况特征，缓解不良情绪，提高工作或学习效率，有利于用户的人体健康。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质。可读存储介质中存储有计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行如上述实施例中所述的个体识别照明控制方法。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。

综上所述，本申请提供一种个体识别照明控制方法、装置及照明控制系统。方法包括：基于目标用户的活动数据及与活动数据对应的光气候数据库，确定目标用户的当前受光数据；根据当前受光数据及参考受光数据，确定与目标灯具对应的发光参数；控制目标灯具发出与发光参数对应的照明光。在本方案中，结合用户的活动数据确定目标用户的当前受光数据，然后利用参考受光数据所确定的发光参数控制目标灯具发光，能够根据目标用户的受光情况控制发光，从而改善因用户受光不足而引起的健康问题。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置、系统和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置、系统和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。