一种群体姿态监测智能教室灯系统的制作方法

1.本发明涉及教室灯技术领域，具体为一种群体姿态监测智能教室灯系统。


背景技术：

2.随着社会的发展，国家对教育的重视程度越来越高，学生的学习环境是保障学生学习的重要因素，而教室灯则是重要的组成部分。教室灯一边指安装在教室顶端的吊灯，但随着科技的进步，教室灯的外观、造型也在不断地发展。教室灯的作用主要是照明，便于阅读、学习、工作等，已经远远超越了其本身的价值，还逐渐衍生出了护眼模式，对用户的眼睛进行保护。
3.但是现有的用于教室的教室灯结构简单，大多只用于照明，多个照明灯之间联系较少，智能化程度低，难以根据环境变化调节照明强度，易对学生视力产生影响，使用不方便。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种群体姿态监测智能教室灯系统，以解决上述背景技术中提出现有的用于教室的教室灯结构简单，大多只用于照明，多个照明灯之间联系较少，智能化程度低，难以根据环境变化调节照明强度，易对学生视力产生影响，使用不方便的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种群体姿态监测智能教室灯系统，包括若干教室灯、远程控制端、通信模块、提醒模块、图像采集模块、摄像头、红外检测模块、信息输入单元、处理器和灯体端，其特征在于：若干所述教室灯固定安装在教室房顶，若干所述灯体端固定安装在若干个教室灯上，所述通信模块、提醒模块、图像采集模块、摄像头、红外检测模块、信息输入单元和处理器均固定安装在教室灯上，所述通信模块、提醒模块、图像采集模块、摄像头、红外检测模块、信息输入单元分别于处理器电性连接，所述通信模块通过网络与远程控制端无线连接，若干个所述灯体端共受一个远程控制端控制。
6.优选的，所述教室灯包括灯罩、灯源，所述灯罩内设置有若干组灯源，所述灯罩顶端两侧分别设置有竖直方向的吊杆，所述吊杆顶端设置有固定座，所述固定座固定安装在教室房顶，所述灯罩底端设置有防眩灯栅。
7.优选的，所述灯罩的顶板为透明材质，所述灯罩的侧板为透光材质。
8.优选的，所述防眩灯栅内网格为菱形。
9.优选的，所述吊杆底端与所述灯罩顶端螺纹连接。
10.优选的，所述灯罩四周侧壁上分别设置有散热片。
11.优选的，所述防眩灯栅与所述灯罩通过螺钉连接。
12.优选的，所述灯源为led灯管，所述两端分别与所述灯罩同侧内壁可拆卸连接。
13.优选的，所述处理器9与通信模块3、提醒模块4、图像采集模块5、摄像头6、红外检测模块7、信息输入单元8分别进行电性连接；其中，
14.所述电性连接包括以下检测步骤：
15.步骤一：通过对电性连接端进行检测，获取电性连接端状态，对所述电性连接端状态进行判断，生成连接端判断结果，获取处理指令；其中，
16.所述电性连接端检测包括：驱动电机端连接检测、处理器端连接检测；
17.所述电性连接端状态包括：有效电性连接、无效电性连接；
18.当所述电性连接端状态为有效电性连接时，则为正常连接；
19.当所述电性连接端状态为无效电性连接时，则为异常连接；
20.步骤二：对所述异常连接进行异常分析，获取异常类型，根据所述异常类型，进行对应的异常检测，获取异常检测信息；其中，
21.所述异常类型包括：驱动电机异常、处理器异常；
22.所述异常检测包括：驱动电机检测、处理器检测；其中，
23.所述驱动电机检测包括：电动机绕组检测、电动机轴承检测、电压变动检测；
24.步骤三：根据所述异常检测信息，进行电性连接异常分布分析，获取电性异常等级；其中，
25.所述电性异常等级为一类异常、二类异常、三类异常；其中，
26.所述电性异常等级中一类异常为异常度最高等级，二类异常次之，三类异常为异常度最低等级。
27.优选的，所述图像采集模块包括：
28.图像分析单元：用于对采集的图像数据进行特征提取，获取图像特征数据，根据所述图像特征数据进行图像分析，生成图像分析信息；其中，
29.所述特征提取包括：轮廓特征提取、节点特征提取、面积特征提取、阴影特征提取、采集角度特征提取；
30.所述图像分析单元包括以下步骤：
31.步骤s01：根据图像检测信息，计算每个检测视角的形状立体度；其中，
32.所述图像检测信息包括：人像表面积、人像体积、立体度影响参数；
33.步骤s02：根据所述形状立体度，获取图像特征数据，计算图像偏差；其中，
34.所述图像特征数据包括：轮廓数据、面积数据、阴影数据、采集角度数据；
35.步骤s03：根据所述图像偏差进行偏差判断，确定判断结果；其中，
36.当所述图像偏差小于等于预设的阈值时，则为合理检测，生成检测数据；
37.当所述图像偏差大于预设的阈值时，则为不合理检测，进行检测校正处理。
38.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
39.1.该群体姿态监测智能教室灯系统，教室灯通过吊杆固定在教室房顶，安装牢固稳定，教室灯为透光材质制成，能够360度发光，照明效果更好，教室灯安装有防眩灯栅，能够防止学生出现炫目的情况，保护学生视力，安全性好。
40.2.该群体姿态监测智能教室灯系统，通过红外检测模块检测教室内外光线强度，通过摄像头对教室内学生的数量和位置进行拍摄，拍摄图像通过图像采集模块进行分析，处理器通过通信模块将分析数据传输至远程控制端，远程控制端进行监控，当检测到教室内外的光线强度发生变化，或者学生的数目和位置产生变化，远程控制端远程控制教室灯的光照强度和数目，提供适宜的光照，提升使用效果，同时控制提醒模块提醒用户，整体结
构稳定，功能性强，且调节性高，使用方便。
附图说明
41.图1为本发明结构示意图；
42.图2为本发明侧视结构示意图；
43.图3为本发明防眩灯栅的结构示意图；
44.图4为本发明系统框图示意图一；
45.图5为本发明系统框图示意图二。
46.图中：1、教室灯；2、远程控制端；3、通信模块；4、提醒模块；5、图像采集模块；6、摄像头；7、红外检测模块；8、信息输入单元；9、处理器；10、灯体端；11、灯罩；12、灯源；13、吊杆；14、固定座；15、防眩灯栅；16、散热片。
具体实施方式
47.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，所描述的实施例仅仅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。
48.请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种群体姿态监测智能教室灯系统，包括若干教室灯1、远程控制端2、通信模块3、提醒模块4、图像采集模块5、摄像头6、红外检测模块7、信息输入单元8、处理器9和灯体端10，其特征在于：若干所述教室灯1固定安装在教室房顶，若干所述灯体端10固定安装在若干个教室灯1上，所述通信模块3、提醒模块4、图像采集模块5、摄像头6、红外检测模块7、信息输入单元8和处理器9均固定安装在教室灯1上，所述通信模块3、提醒模块4、图像采集模块5、摄像头6、红外检测模块7、信息输入单元8分别于处理器9电性连接，所述通信模块3通过网络与远程控制端2无线连接，若干个所述灯体端10共受一个远程控制端2控制；
49.所述教室灯1包括灯罩11、灯源12，所述灯罩11内设置有若干组灯源12，所述灯罩11顶端两侧分别设置有竖直方向的吊杆13，所述吊杆13顶端设置有固定座14，所述固定座14固定安装在教室房顶，教室灯1安装牢固稳定，所述灯罩11底端设置有防眩灯栅15，避免教室灯1光线炫目，所述灯罩11的顶板为透明材质，所述灯罩11的侧板为透光材质，使得教室灯1能够360度发光，所述防眩灯栅15内网格为菱形，提高防眩光效果，所述吊杆13底端与所述灯罩11顶端螺纹连接，便于灯罩11安装固定，所述灯罩11四周侧壁上分别设置有散热片16，提高教室灯1的散热效率，所述防眩灯栅15与所述灯罩11通过螺钉连接，便于维修更换防眩灯栅15，所述灯源12为led灯管，所述两端分别与所述灯罩11同侧内壁可拆卸连接，便于安装拆卸灯源12。
50.工作原理：首先，先将固定座14通过吊杆13与灯罩11连接，吊杆13与灯罩11螺纹连接，然后将教室灯1顶部的固定座14通过膨胀螺栓固定安装在教室房顶，灯罩11为透明材质制作，启动教室灯1，教室灯1能够360度发光，对教室进行照明，多组灯源12使得教室灯1照明效果更好，防眩灯栅15避免灯光对学生产生炫目情况，通过红外检测模块7检测教室内外光线强度，通过摄像头6对教室内学生的数量和位置进行拍摄，拍摄图像通过图像采集模块
5进行分析，处理器9通过通信模块3将分析数据传输至远程控制端2，远程控制端2进行监控，当检测到教室内外的光线强度发生变化，或者学生的数目和位置产生变化，远程控制端2远程控制教室灯的光照强度和数目，提供适宜的光照，提升使用效果，同时控制提醒模块4提醒用户，整体结构稳定，功能性强，且调节性高，使用方便。
51.所述处理器9与通信模块3、提醒模块4、图像采集模块5、摄像头6、红外检测模块7、信息输入单元8分别进行电性连接；其中，
52.所述电性连接包括以下检测步骤：
53.步骤一：通过对电性连接端进行检测，获取电性连接端状态，对所述电性连接端状态进行判断，生成连接端判断结果，获取处理指令；其中，
54.所述电性连接端检测包括：驱动电机端连接检测、处理器端连接检测；
55.所述电性连接端状态包括：有效电性连接、无效电性连接；
56.当所述电性连接端状态为有效电性连接时，则为正常连接；
57.当所述电性连接端状态为无效电性连接时，则为异常连接；
58.步骤二：对所述异常连接进行异常分析，获取异常类型，根据所述异常类型，进行对应的异常检测，获取异常检测信息；其中，
59.所述异常类型包括：驱动电机异常、处理器异常；
60.所述异常检测包括：驱动电机检测、处理器检测；其中，
61.所述驱动电机检测包括：电动机绕组检测、电动机轴承检测、电压变动检测；
62.步骤三：根据所述异常检测信息，进行电性连接异常分布分析，获取电性异常等级；其中，
63.所述电性异常等级为一类异常、二类异常、三类异常；其中，
64.所述电性异常等级中一类异常为异常度最高等级，二类异常次之，三类异常为异常度最低等级；
65.工作原理：首先检测电性连接端，包括驱动电机端连接检测和处理器端连接检测，获取电性连接端状态，包括：有效电性连接和无效电性连接，对电性连接端状态进行判断，生成连接端判断结果，当电性连接端状态为有效电性连接时，则为正常连接，当电性连接端状态为无效电性连接时，则为异常连接，然后，对异常连接进行异常分析，获取异常类型，包括：驱动电机异常、处理器异常，根据异常类型，匹配对应的异常检测，包括：驱动电机检测、处理器检测，其中，驱动电机检测包括：电动机绕组检测、电动机轴承检测、电压变动检测，最后，根据异常检测信息，进行电性连接异常分布分析，获取电性异常等级，包括：一类异常、二类异常、三类异常；根据检测电性连接的多个端口，最快的检测出连接端口的连接状态，来判断驱动电机和处理器是否出现问题，当那个有问题直接对问题目标进行检测，提高了设备安全性和检测效率，通过对异常等级分类，更直观的反映了异常程度，对维修人员提供了更有价值的参考信息，增强了异常处理效率。
66.图像分析单元：用于对采集的图像数据进行特征提取，获取图像特征数据，根据所述图像特征数据进行图像分析，生成图像分析信息；其中，
67.所述特征提取包括：轮廓特征提取、节点特征提取、面积特征提取、阴影特征提取、采集角度特征提取；
68.所述图像分析单元包括以下步骤：
69.步骤s01：根据图像检测信息，计算通过第i个检测视角检测的形状立体度μi：
[0070][0071]
其中，si为检测图像中通过第i个检测视角检测到的人像表面积，vi为检测图像中通过第i个检测视角检测到的人像体积，i为变量，且1≤i，π为圆周率，ε为立体度影响参数；
[0072]
步骤s02：根据所述形状立体度μi，获取图像特征数据组{α1,α2,
…
,αn}，计算图像加权平均数和图像偏差δ：
[0073][0074]
其中，αj为图像特征数据组中第j个特征数据，j为变量，且1≤j≤n，m为检测视角数量，且1≤m；
[0075]
步骤s03：根据所述图像偏差δ进行判断，确定判断结果；其中，
[0076]
当所述图像偏差小于等于预设的阈值时，则为合理检测，生成检测数据；
[0077]
当所述图像偏差大于预设的阈值时，则为不合理检测，进行检测校正处理；
[0078]
工作原理：首先，采用不同的角度拍摄桌前人像，根据检测到的人像表面积和人像体积，计算形状立体度，其次，根据获取的图像特征数据，计算图像加权平均数和图像偏差，最后，根据图像偏差δ进行判断，确定判断结果，当图像偏差小于等于预设的阈值时，则为合理检测，直接生成检测数据，当图像偏差大于预设的阈值时，则为不合理检测，需要进行预设的检测校正处理，通过提取图像特征，对群体姿态分析更为精准，提高了姿态分析的针对性，通过图像偏差判断，增强了筛选速度，提高了检测效率。
[0079]
如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决技术问题，基本达到技术效果。