CN109840942A - 一种大型空间恒照度控制方法、平台及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种大型空间恒照度控制方法、平台及系统，其中方法包括：步骤S1：建立含有灯具的目标空间的三维模型；步骤S2：采用不完全遍历的方式控制三维模型中各灯具的亮度和朝向，并得到对应的照度信息，将每一次遍历得到的各灯具的亮度和朝向，以及对应照度信息作为一组候选训练样本；步骤S3：对候选训练集进行预处理，将照度信息均匀度小于设定阈值的候选训练样本剔除，保留剩下的候选训练样本作为最终训练样本集；步骤S4：利用最终训练样本集训练第一模型；步骤S5：接收到含有目标照度信息的控制指令后，将该目标照度信息输入第一模型，得到各灯具的目标朝向和亮度，并分发给各灯具。与现有技术相比，本发明具有控制效果好等优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种物联网技术，尤其是涉及一种大型空间恒照度控制方法、平台及系统。
背景技术
对于一些需要恒照度场所，现行的技术是通过照度传感器和控制灯具进行一对一的控制。
例如中国专利CN109556054A公开了一种物联网智能控制的太阳能路灯，包括灯杆，所述灯杆的外表面固定套接有定位环，所述灯杆的外表面固定开设有螺纹孔，所述灯杆的外表面活动套接有移动环，所述移动环的数量为两个，一个所述移动环的外表面固定安装有承重杆，另一个所述移动环的外表面固定安装有连接杆，所述连接杆的另一端固定安装有路灯。该物联网智能控制的太阳能路灯，再利用螺栓将光伏板连接正在两个卡位块之间，而卡位块通过固定转轴连接在定位板上，定位杆利用移动块在定位杆和限位杆上移动，从而调节光伏板的倾斜角度，最后通过螺杆对其进行定位，使得光伏板的位置固定，达到调节光伏板的角度。这种控制技术的劣势在于控制范围小；在容易产生照度的剧烈波动导致失调。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种大型空间恒照度控制方法、平台及系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种大型空间恒照度控制方法，包括：
步骤S1：建立含有灯具的目标空间的三维模型；
步骤S2：采用不完全遍历的方式控制三维模型中各灯具的亮度和朝向，并得到对应的照度信息，将每一次遍历得到的各灯具的亮度和朝向，以及对应照度信息作为一组候选训练样本；
步骤S3：对候选训练集进行预处理，将照度信息均匀度小于设定阈值的候选训练样本剔除，保留剩下的候选训练样本作为最终训练样本集；
步骤S4：利用最终训练样本集训练第一模型；
步骤S5：接收到含有目标照度信息的控制指令后，将该目标照度信息输入第一模型，得到各灯具的目标朝向和亮度，并分发给各灯具。
步骤S6：接收由安装在现场照度传感器采集的照度信息，判断该照度信息与目标照度信息的误差是否超限，若为否，则将该由安装在现场照度传感器采集的照度信息，以及对应的由第一模型输出的各灯具的目标朝向和亮度作为训练样本对第一模型进行一次训练。
所述步骤S6中得到的训练样本的权重超过最终训练样本集的任一最终训练样本。
一种大型空间恒照度控制平台，包括处理器、存储器，以及存储于存储器中并由所述处理器执行的程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
步骤S1：建立含有灯具的目标空间的三维模型；
步骤S2：采用不完全遍历的方式控制三维模型中各灯具的亮度和朝向，并得到对应的照度信息，将每一次遍历得到的各灯具的亮度和朝向，以及对应照度信息作为一组候选训练样本；
步骤S3：对候选训练集进行预处理，将照度信息均匀度小于设定阈值的候选训练样本剔除，保留剩下的候选训练样本作为最终训练样本集；
步骤S4：利用最终训练样本集训练第一模型；
步骤S5：接收到含有目标照度信息的控制指令后，将该目标照度信息输入第一模型，得到各灯具的目标朝向和亮度，并分发给各灯具。
步骤S6：接收由安装在现场照度传感器采集的照度信息，判断该照度信息与目标照度信息的误差是否超限，若为否，则将该由安装在现场照度传感器采集的照度信息，以及对应的由第一模型输出的各灯具的目标朝向和亮度作为训练样本对第一模型进行一次训练。
一种大型空间恒照度控制系统，包括多个设置于目标空间的灯具，以及控制平台。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1)采用虚拟技术生成训练集数据，可以减小人工、现场安装布置等成本，提升训练集样本生成的效率。
2)利用云技术，生成各灯具的控制信号，可以使终端轻量化，更加节能。
3)利用现场反馈，可以提升模型的准确度。
4)将现场反馈的样本的权重设置为高，可以提升模型的准确度。
附图说明
图1为本发明方法的主要步骤流程示意图；
图2为本发明的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
一种大型空间恒照度控制方法，如图1所示，包括：
步骤S1：建立含有灯具的目标空间的三维模型，该三维模型可以通过现有的软件实现，例如Adobe机构出品的DAZ Studio；
步骤S2：采用不完全遍历的方式控制三维模型中各灯具的亮度和朝向，并得到对应的照度信息，将每一次遍历得到的各灯具的亮度和朝向，以及对应照度信息作为一组候选训练样本，其中，不完全遍历的目的在于不要求穷举，因为穷举的情况太多，采用随机生成一定数量的候选训练样本即可；
步骤S3：对候选训练集进行预处理，将照度信息均匀度小于设定阈值的候选训练样本剔除，保留剩下的候选训练样本作为最终训练样本集，其中均匀度可以采用方差的倒数；
步骤S4：利用最终训练样本集训练第一模型，该第一模型可以采用卷积神经网络等方式，由于本申请的重点不在于模型设计，因此不再赘述；
步骤S5：接收到含有目标照度信息的控制指令后，将该目标照度信息输入第一模型，得到各灯具的目标朝向和亮度，并分发给各灯具。
步骤S6：接收由安装在现场照度传感器采集的照度信息，判断该照度信息与目标照度信息的误差是否超限，若为否，则将该由安装在现场照度传感器采集的照度信息，以及对应的由第一模型输出的各灯具的目标朝向和亮度作为训练样本对第一模型进行一次训练，其中步骤S6中得到的训练样本的权重超过最终训练样本集的任一最终训练样本。
上述方法通过程序的形式实现，通过在照度控制平台(即云端计算平台)的处理器执行。
此外，如图2所示，该照度控制平台与多个设置于目标空间的灯具组成大型空间恒照度控制系统。
此外，本申请开展之前可以通过前期对大型空间照明位置和该空间位置经纬度与朝向的分析，得出传感器设置的最少数量与最佳位置。在实施中按计算位置按照有物联网功能的照度传感器。在使用中结合云边协同控制，利用云做实时的数据建模与参数调整等大数据量运算工作。边缘侧既能保证前一次云端下发策略的正常执行，又能随时上传照度数据和灯具的控制参数供云端进行数据分析。
照度控制平台负责接收边缘控制器上传的控制参数，结合预置的空间经纬度、朝向和实时天气的信息对控制策略进行分析计算，得出当前最优的控制策略并下发至边缘侧控制器。
边缘侧控制器用于接受来至物联网照度传感器的照度信号，根据云计算平台下发的最近一条照度控制策略，对于可控灯具进行控制。
物联网照度传感器传送实时的照度信息到边缘侧控制器，可控灯具接受并回复边缘侧数据发送的控制参数。
Claims (9)
1.一种大型空间恒照度控制方法，其特征在于，包括：
步骤S1：建立含有灯具的目标空间的三维模型；
步骤S2：采用不完全遍历的方式控制三维模型中各灯具的亮度和朝向，并得到对应的照度信息，将每一次遍历得到的各灯具的亮度和朝向，以及对应照度信息作为一组候选训练样本；
步骤S3：对候选训练集进行预处理，将照度信息均匀度小于设定阈值的候选训练样本剔除，保留剩下的候选训练样本作为最终训练样本集；
步骤S4：利用最终训练样本集训练第一模型；
步骤S5：接收到含有目标照度信息的控制指令后，将该目标照度信息输入第一模型，得到各灯具的目标朝向和亮度，并分发给各灯具。
2.根据权利要求1所述的一种大型空间恒照度控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
步骤S6：接收由安装在现场照度传感器采集的照度信息，判断该照度信息与目标照度信息的误差是否超限，若为否，则将该由安装在现场照度传感器采集的照度信息，以及对应的由第一模型输出的各灯具的目标朝向和亮度作为训练样本对第一模型进行一次训练。
3.根据权利要求2所述的一种大型空间恒照度控制方法，其特征在于，所述步骤S6中得到的训练样本的权重超过最终训练样本集的任一最终训练样本。
4.一种大型空间恒照度控制平台，其特征在于，包括处理器、存储器，以及存储于存储器中并由所述处理器执行的程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
步骤S1：建立含有灯具的目标空间的三维模型；
步骤S2：采用不完全遍历的方式控制三维模型中各灯具的亮度和朝向，并得到对应的照度信息，将每一次遍历得到的各灯具的亮度和朝向，以及对应照度信息作为一组候选训练样本；
步骤S3：对候选训练集进行预处理，将照度信息均匀度小于设定阈值的候选训练样本剔除，保留剩下的候选训练样本作为最终训练样本集；
步骤S4：利用最终训练样本集训练第一模型；
步骤S5：接收到含有目标照度信息的控制指令后，将该目标照度信息输入第一模型，得到各灯具的目标朝向和亮度，并分发给各灯具。
5.根据权利要求4所述的一种大型空间恒照度控制平台，其特征在于，所述处理器执行所述程序时还实现以下步骤：
步骤S6：接收由安装在现场照度传感器采集的照度信息，判断该照度信息与目标照度信息的误差是否超限，若为否，则将该由安装在现场照度传感器采集的照度信息，以及对应的由第一模型输出的各灯具的目标朝向和亮度作为训练样本对第一模型进行一次训练。
6.根据权利要求5所述的一种大型空间恒照度控制平台，其特征在于，所述步骤S6中得到的训练样本的权重超过最终训练样本集的任一最终训练样本。
7.一种大型空间恒照度控制系统，包括多个设置于目标空间的灯具，以及控制平台，其特征在于，所述控制平台包括处理器、存储器，以及存储于存储器中并由所述处理器执行的程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
步骤S1：建立含有灯具的目标空间的三维模型；
步骤S2：采用不完全遍历的方式控制三维模型中各灯具的亮度和朝向，并得到对应的照度信息，将每一次遍历得到的各灯具的亮度和朝向，以及对应照度信息作为一组候选训练样本；
步骤S3：对候选训练集进行预处理，将照度信息均匀度小于设定阈值的候选训练样本剔除，保留剩下的候选训练样本作为最终训练样本集；
步骤S4：利用最终训练样本集训练第一模型；
步骤S5：接收到含有目标照度信息的控制指令后，将该目标照度信息输入第一模型，得到各灯具的目标朝向和亮度，并分发给各灯具。
8.根据权利要求7所述的一种大型空间恒照度控制系统，其特征在于，所述系统还包括多个安装于目标空间中的照度传感器，所述处理器执行所述程序时还实现以下步骤：
步骤S6：接收由安装在现场照度传感器采集的照度信息，判断该照度信息与目标照度信息的误差是否超限，若为否，则将该由安装在现场照度传感器采集的照度信息，以及对应的由第一模型输出的各灯具的目标朝向和亮度作为训练样本对第一模型进行一次训练。
9.根据权利要求8所述的一种大型空间恒照度控制系统，其特征在于，所述步骤S6中得到的训练样本的权重超过最终训练样本集的任一最终训练样本。
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