CN110517648A - 显示装置的调光方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及显示技术领域，本发明旨在解决现有的显示装置的亮度调节智能化和人性化程度不高的问题，提出一种显示装置的调光方法，包括以下步骤：每当用户手动对移动终端调光时，采集对应的环境参数信息及用户对应的第一调光策略；创建BP神经网络模型，根据所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练；当用户使用显示装置时，获取当前环境参数信息，根据当前环境参数信息和BP神经网络模型计算显示装置的第二调光策略，根据所述第二调光策略对显示装置进行调光。本发明实现了针对用户的使用习惯对显示装置的自动调光，提高了调光的智能化和人性化程度，提升了用户体验，适用于智能电灯。

Description

显示装置的调光方法及系统
技术领域
本发明涉及显示技术领域，具体来说涉及一种显示装置的调光方法及系统。
背景技术
现有的显示装置大多具有自动调节亮度的功能，例如智能电灯，可通过采集环境光的亮度来对智能电灯的亮度进行自动调节，进而给用户提供一个舒适的用光环境。但是，现有的显示装置亮度自动调节基本上是固定的，即一个环境光强度对应一个显示装置的亮度，根据两者之间的差异进行亮度调节，这仅是针对大多数用户的调节方式，对于有不同使用习惯的用户，无法自动调节至用户需要的亮度，需要用户进行手动调节，智能化和人性化程度不高。
发明内容
本发明旨在解决现有的显示装置的亮度调节智能化和人性化程度不高的问题，提出一种显示装置的调光方法及系统。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：显示装置的调光方法，包括以下步骤：
步骤1.每当用户手动对移动终端调光时，采集对应的环境参数信息及用户对应的第一调光策略；
步骤2.创建BP神经网络模型，根据所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练；
步骤3.当用户使用显示装置时，获取当前环境参数信息，根据当前环境参数信息和BP神经网络模型计算显示装置的第二调光策略，根据所述第二调光策略对显示装置进行调光。
进一步的，为实现对显示装置的色温调节，所述环境参数信息包括：环境光的光强和环境光的色温，所述第一调光策略包括：用户对智能终端屏幕的光强和色温的调节策略，所述第二调光策略包括：对显示装置的光强和色温的调节策略。
进一步的，为根据不同时间和位置进行调光，所述环境参数信息还包括：时间信息和地理位置信息。
进一步的，为对BP神经网络模型进行训练，步骤2中，所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练包括：
将多次采集的环境参数信息作为学习样本集，将对应的第一调光策略作为期望输出值的集合，输入所述BP神经网络模型中进行训练。
进一步的，为对智能电灯进行调光，所述显示装置为智能电灯，
本发明还提出一种显示装置的调光系统，包括：
采集单元，用于每当用户手动对移动终端调光时，采集对应的环境参数信息及用户对应的第一调光策略；
创建单元，用于创建BP神经网络模型，根据所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练；
计算单元，用于当用户使用显示装置时，获取当前环境参数信息，根据当前环境参数信息和BP神经网络模型计算显示装置的第二调光策略；
调光单元，用于根据所述第二调光策略对显示装置进行调光。
进一步的，所述环境参数信息包括：环境光的光强和环境光的色温，所述第一调光策略包括：用户对智能终端屏幕的光强和色温的调节策略，所述第二调光策略包括：对显示装置的光强和色温的调节策略。
进一步的，所述环境参数信息还包括：时间信息和地理位置信息。
进一步的，所述创建单元还用于：将多次采集的环境参数信息作为学习样本集，将对应的第一调光策略作为期望输出值的集合，输入所述BP神经网络模型中进行训练。
进一步的，所述显示装置为智能电灯。
本发明的有益效果是：本发明所述的显示装置的调光方法及系统，根据采集用户手动对移动终端的调光策略及当时的环境参数信息，建立相应的BP神经网络模型，在用户使用显示装置时，根据BP神经网络模型计算得到的调光策略对显示装置进行调光，进而实现针对用户的使用习惯对显示装置的自动调光，提高了调光的智能化和人性化程度，提升了用户体验。
附图说明
图1为本发明实施例所述的显示装置的调光方法的流程示意图；
图2为本发明实施例所述的显示装置的调光系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。
本发明所述的显示装置的调光方法，包括以下步骤：每当用户手动对移动终端调光时，采集对应的环境参数信息及用户对应的第一调光策略；创建BP神经网络模型，根据所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练；当用户使用显示装置时，获取当前环境参数信息，根据当前环境参数信息和BP神经网络模型计算显示装置的第二调光策略，根据所述第二调光策略对显示装置进行调光。
具体而言，在用户每次对移动终端进行手动调光时，采集对应的环境参数信息及用户的第一调光策略，收集获得环境参数信息及其对应的第一调光策略的集合，根据环境参数信息及其对应的第一调光策略的集合对创建的BP神经网络模型进行训练，得到针对用户调光习惯的BP神经网络模型，当用户后续使用显示装置时，将当前环境参数信息输入所述BP神经网络模型即可计算能得到与用户调光习惯对应的第二调光策略，再根据第二调光策略对显示装置进行自动调光。
实施例
本发明实施例所述的显示装置的调光方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1.每当用户手动对移动终端调光时，采集对应的环境参数信息及用户对应的第一调光策略；
具体而言，移动终端设有光线检测传感器，如，智能手机，在用户手动对智能手机进行调光时，智能手机APP会收集用户每次调光时的环境参数信息，以及用户的第一调光策略，其中，环境参数信息可以包括：环境光的光强和色温，相应的，第一调节策略可以是用户对智能手机的屏幕光强和色温的调节策略。
步骤2.创建BP神经网络模型，根据所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练；
在收集到用户手动对智能手机的第一调光策略及其对应的环境参数信息后，将环境参数信息作为学习样本集，将对应的第一调光策略作为期望输出值的集合，输入BP神经网络模型中，得到网络输出值，根据所述网络输出值与目标值之间误差的大小调整权值和阈值，直到所述误差小于预设值，完成对BP神经网络模型的训练。
步骤3.当用户使用显示装置时，获取当前环境参数信息，根据当前环境参数信息和BP神经网络模型计算显示装置的第二调光策略，根据所述第二调光策略对显示装置进行调光。
后续在用户使用显示装置时，首先通过光线传感器获取当前环境参数信息，例如，当前环境光的光强和色温，再将当前环境参数信息输入训练后的BP神经网络模型中进行计算，得到根据用户用光习惯的第二调光策略，并根据第二调光策略对显示装置进行自动调光。
其中，显示装置可以是基于智能家居系统的智能电灯，在采集完用户对智能手机的第一调光策略及其对应的环境参数信息后，可以将其发送至智能家居系统中，智能家居系统根据计算得到的第二调光策略对智能电灯进行自动调光。
可选的，环境参数信息还可以包括：时间信息和地理位置信息，由于用户在不同时间及地点的第一调光策略可能有所不同，因此，在进行收集到用户手动对智能手机的第一调光策略及其对应的环境参数信息，还可采集用户手动对移动终端如智能手机进行调光时的时间信息和地理位置信息，并加入BP神经网络模型的训练过程中；相应的，在对显示装置如智能电灯进行调光前，还可以根据当前时间和地理位置信息进行计算对显示装置的第二调光策略，并根据第二调光策略对显示装置进行自动调光，进一步提高调光的准确性。
基于上述技术方案，本发明实施例还提出一种显示装置的调光系统，如图2所示，包括：
采集单元，用于每当用户手动对移动终端调光时，采集对应的环境参数信息及用户对应的第一调光策略；
创建单元，用于创建BP神经网络模型，根据所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练；
计算单元，用于当用户使用显示装置时，获取当前环境参数信息，根据当前环境参数信息和BP神经网络模型计算显示装置的第二调光策略；
调光单元，用于根据所述第二调光策略对显示装置进行调光。
可选的，所述环境参数信息包括：环境光的光强和环境光的色温，所述第一调光策略包括：用户对智能终端屏幕的光强和色温的调节策略，所述第二调光策略包括：对显示装置的光强和色温的调节策略。
可选的，所述环境参数信息还包括：时间信息和地理位置信息。
可选的，所述创建单元还用于：将多次采集的环境参数信息作为学习样本集，将对应的第一调光策略作为期望输出值的集合，输入所述BP神经网络模型中进行训练。
可选的，所述显示装置为智能电灯。
可以理解，由于本发明所述的显示装置的调光系统是用于实现所述显示装置的调光方法的系统，对于公开的系统而言，由于其与公开的方法相对应，所以描述的较为简单，相关之处参见方法的部分说明即可。由于上述显示装置的调光方法能够提高调光的智能化和人性化程度，因此，实现上述显示装置的调光方法的系统同样能够提高调光的智能化和人性化程度。

Claims (10)

1.显示装置的调光方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1.每当用户手动对移动终端调光时，采集对应的环境参数信息及用户对应的第一调光策略；
步骤2.创建BP神经网络模型，根据所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练；
步骤3.当用户使用显示装置时，获取当前环境参数信息，根据当前环境参数信息和BP神经网络模型计算显示装置的第二调光策略，根据所述第二调光策略对显示装置进行调光。
2.如权利要求1所述的显示装置的调光方法，其特征在于，所述环境参数信息包括：环境光的光强和环境光的色温，所述第一调光策略包括：用户对智能终端屏幕的光强和色温的调节策略，所述第二调光策略包括：对显示装置的光强和色温的调节策略。
3.如权利要求1所述的显示装置的调光方法，其特征在于，所述环境参数信息还包括：时间信息和地理位置信息。
4.如权利要求1所述的显示装置的调光方法，其特征在于，步骤2中，所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练包括：
将多次采集的环境参数信息作为学习样本集，将对应的第一调光策略作为期望输出值的集合，输入所述BP神经网络模型中进行训练。
5.如权利要求1所述的显示装置的调光方法，其特征在于，所述显示装置为智能电灯。
6.显示装置的调光系统，其特征在于，包括：
采集单元，用于每当用户手动对移动终端调光时，采集对应的环境参数信息及用户对应的第一调光策略；
创建单元，用于创建BP神经网络模型，根据所述环境参数信息及对应的第一调光策略对所述BP神经网络模型进行训练；
计算单元，用于当用户使用显示装置时，获取当前环境参数信息，根据当前环境参数信息和BP神经网络模型计算显示装置的第二调光策略；
调光单元，用于根据所述第二调光策略对显示装置进行调光。
7.如权利要求6所述的显示装置的调光系统，其特征在于，所述环境参数信息包括：环境光的光强和环境光的色温，所述第一调光策略包括：用户对智能终端屏幕的光强和色温的调节策略，所述第二调光策略包括：对显示装置的光强和色温的调节策略。
8.如权利要求6所述的显示装置的调光系统，其特征在于，所述环境参数信息还包括：时间信息和地理位置信息。
9.如权利要求6所述的显示装置的调光系统，其特征在于，所述创建单元还用于：将多次采集的环境参数信息作为学习样本集，将对应的第一调光策略作为期望输出值的集合，输入所述BP神经网络模型中进行训练。
10.如权利要求6所述的显示装置的调光系统，其特征在于，所述显示装置为智能电灯。
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