CN111954356A - 灯光智能调节方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供的一种灯光智能调节方法及系统，能够在检测到针对智能灯具的远程遥控指令时，实时采集智能灯具中的灯具控制芯片的控制模式数据，并确定控制模式数据所处的当前控制节能范围。在控制节能范围足够大时开启全部控制变化策略，在控制节能范围存在一定损失时开启部分部分控制变化策略，在控制节能范围不足时关闭全部控制变化策略并启动智能调节控制插件。进一步通过确定出的自适应性环境特征和控制模式特征准确可靠地调整智能调节控制插件的控制参数，以通过智能调节控制插件对智能灯具的灯光模式区间强度进行自动调节，从而提高节能效果。

Description

灯光智能调节方法及系统

技术领域

本发明涉及智能家居控制技术领域，特别涉及一种灯光智能调节方法及系统。

背景技术

现如今，如何对智能灯具的灯光模式区间强度进行自动调节，从而提高节能效果，是现阶段亟待解决的一个技术问题。

发明内容

为改善相关技术中存在的上述技术问题，本发明提供了一种灯光智能调节方法及系统，能够对智能灯具的灯光模式区间强度进行自动调节，从而提高节能效果。

根据本发明的第一方面，提供一种灯光智能调节方法，应用于智能灯具，包括以下步骤：

在检测到针对智能灯具的远程遥控指令时，实时采集所述智能灯具中的灯具控制芯片的控制模式数据，并确定所述控制模式数据所处的当前控制节能范围；

在所述当前控制节能范围为第一节能范围时，控制所述智能灯具的控制指令序列与第一数量个控制变化策略匹配；

在所述当前控制节能范围为第二节能范围时，控制所述控制指令序列与所述第一数量个控制变化策略中的第二数量个控制变化策略结束匹配，所述第二数量小于所述第一数量；

在所述控制节能范围为第三节能范围时，在控制所述控制指令序列与所述智能灯具的所有控制变化策略结束匹配时，并行地启动智能调节控制插件并获取集成于所述智能灯具的传感器所采集的所述智能灯具的工作场景数据；

根据所述工作场景数据确定所述灯具控制芯片的自适应性环境特征，基于所述控制模式数据生成所述灯具控制芯片的控制模式特征，将所述控制模式特征与所述自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果并通过所述匹配结果调整所述智能调节控制插件的控制参数，以通过所述智能调节控制插件对所述智能灯具的灯光模式区间强度进行调整。

在第一方面的一种可能的实施方式中，确定所述控制模式数据所处的当前控制节能范围的步骤，包括：

提取所述控制模式数据中的控制模式变化信息以及所述控制模式变化信息对应的变化浮动策略；其中，所述变化浮动策略用于表征所述控制模式变化信息的浮动程度；

根据所述控制模式变化信息和所述变化浮动策略计算所述控制模式数据的相对节能范围值；其中，所述相对节能范围值是控制模式数据在设定时间段内的节能范围值的均值；

将所述相对节能范围值映射到预设数值节能范围，以得到所述控制模式数据所处的当前控制节能范围；其中，所述预设数值节能范围按照设定控制指令划分为多个子节能范围。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

获取所述智能灯具的当前控制电能信息；

从预设电能控制分布中确定出当前控制电能信息对应的目标控制指令；

将所述设定控制指令替换为所述目标控制指令。

在第一方面的一种可能的实施方式中，根据所述工作场景数据确定所述灯具控制芯片的自适应性环境特征的步骤，包括：

根据所述工作场景数据中的用于表征环境类别的第一监测标签和第二监测标签，确定待提取的用于计算所述灯具控制芯片的灯光调节浮动属性序列的多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量；其中，所述第一监测标签用于指示所述环境类别的亮度标签，所述第二监测标签用于指示所述环境类别的亮温标签；

基于确定的所述多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量，对所述多个色温特征数据进行部分提取，使得提取出的第一色温特征数据的灯光调节系数大于第一预设值、且提取出的第一色温特征数据之间的切换特征向量小于第二预设值；

针对所述多个色温特征数据中除所述第一色温特征数据之外的任意一个第二色温特征数据，确定所述第二色温特征数据在提取出的第一色温特征数据中每一种色温特征数据下的目标切换特征向量，并根据所述目标描述值将部分第一色温特征数据分配到所述第一监测标签对应的分类下以及将部分第二色温特征数据分配到所述第二监测标签对应的分类下；

针对所述第一监测标签对应的分类下的每个第一色温特征数据，计算该第一色温特征数据与所述第二监测标签对应的分类下的每个第二色温特征数据之间的关联梯度特征信息，并确定该第一色温特征数据对应的关联梯度特征信息序列；计算用于表征所述关联梯度特征信息序列的梯度情况的梯度影响因子；判断所述梯度影响因子是否匹配设定影响因子，若所述梯度影响因子匹配所述设定影响因子，将该第一色温特征数据确定为对所述灯具控制芯片存在节能影响的目标影响特征信息；

确定多个色温特征数据中除所述目标影响特征信息之外的其它特征信息在预设比较矩阵中的第一矩阵节点，将所述第一矩阵节点进行拟合得到初始影响函数，将所述目标影响特征信息映射到所述初始影响函数上得到每个目标影响特征信息相对于所述初始影响函数的影响因子，采用所述影响因子对所述初始影响函数进行处理得到所述灯具控制芯片的自适应性环境特征。

在第一方面的一种可能的实施方式中，基于所述控制模式数据生成所述灯具控制芯片的控制模式特征，包括：

获取所述控制模式数据对应的灯光调节特征向量；

计算所述灯光调节特征向量的各特征向量分段的调节分量，基于所述各特征向量分段的调节分量，确定调节分量小于或等于预设的基准调节分量的特征向量分段的第一调节分量汇总序列；

确定所述特征向量分段的第一调节分量汇总序列与所述灯光调节特征向量的所有特征向量分段对应的第二调节分量汇总序列之间的比例，以得到所述灯光调节特征向量的调节分量损失占比；

确定所述灯光调节特征向量的综合调节分量损失率；通过所述灯光调节特征向量的调节分量损失占比和所述灯光调节特征向量的综合调节分量损失率，确定所述灯光调节特征向量在所述控制模式数据下的当前电能损失因子；

基于预先存储的灯具控制芯片的性能曲线与电能损失因子的映射列表，确定所述灯光调节特征向量的当前电能损失因子对应的影响函数加权值，采用所述影响函数加权值对预先存储的灯具控制芯片的性能曲线对应的镜像曲线进行加权得到所述灯具控制芯片的控制模式特征。

在第一方面的一种可能的实施方式中，将所述控制模式特征与所述自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果，包括：

在控制模式特征对应的第一特征区段参数组中提取每个区段单元对应的区段单元特征，获取所述每个区段单元对应的区段单元特征在所述自适应性环境特征对应的第二特征区段参数组中的第一关联特征，并根据所述第一关联特征确定所述控制模式特征和所述自适应性环境特征之间控制损失参数；

在基于所述控制损失参数将所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元进行自适应性调整时，采集所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元之间的数据改变特征信息；

获取所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元通过自适应性调整生成的匹配数组，采用所述数据改变特征信息对所述匹配数组中的匹配位置标识进行修正以得到所述匹配结果。

根据本发明的第二方面，提供一种灯光智能调节系统，应用于智能灯具，包括：

采集模块，用于在检测到针对智能灯具的远程遥控指令时，实时采集所述智能灯具中的灯具控制芯片的控制模式数据，并确定所述控制模式数据所处的当前控制节能范围；

第一控制模块，用于在所述当前控制节能范围为第一节能范围时，控制所述智能灯具的控制指令序列与第一数量个控制变化策略匹配；

第二控制模块，用于在所述当前控制节能范围为第二节能范围时，控制所述控制指令序列与所述第一数量个控制变化策略中的第二数量个控制变化策略结束匹配，所述第二数量小于所述第一数量；

启动模块，用于在所述控制节能范围为第三节能范围时，在控制所述控制指令序列与所述智能灯具的所有控制变化策略结束匹配时，并行地启动智能调节控制插件并获取集成于所述智能灯具的传感器所采集的所述智能灯具的工作场景数据；

调整模块，用于根据所述工作场景数据确定所述灯具控制芯片的自适应性环境特征，基于所述控制模式数据生成所述灯具控制芯片的控制模式特征，将所述控制模式特征与所述自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果并通过所述匹配结果调整所述智能调节控制插件的控制参数，以通过所述智能调节控制插件对所述智能灯具的灯光模式区间强度进行调整。

本发明实施例提供的一种灯光智能调节方法及系统，能够在检测到针对智能灯具的远程遥控指令时，实时采集智能灯具中的灯具控制芯片的控制模式数据，并确定控制模式数据所处的当前控制节能范围。这样可以根据不同的当前控制节能范围实现对对智能灯具的控制策略的阶梯性调整，有效延长智能灯具在低电量时的使用时长。在控制节能范围足够大时开启全部控制变化策略，在控制节能范围存在一定损失时开启部分部分控制变化策略，在控制节能范围不足时关闭全部控制变化策略并启动智能调节控制插件。进一步通过确定出的自适应性环境特征和控制模式特征准确可靠地调整智能调节控制插件的控制参数，以通过智能调节控制插件对智能灯具的灯光模式区间强度进行自动调节，从而提高节能效果。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1示出了本申请实施例所提供的灯光智能调节方法的流程示意图；

图2示出了本申请实施例所提供的灯光智能调节系统的功能模块示意图；

图3示出了本申请实施例所提供的用于执行上述的灯光智能调节方法的智能灯具的组件结构示意图。

具体实施方式

为了解决前述背景技术中的技术问题，图1为本发明实施例提供的灯光智能调节方法的流程示意图，本实施例提供的灯光智能调节方法可以由智能灯具执行，下面对该灯光智能调节方法进行详细介绍。

步骤S110，在检测到针对智能灯具的远程遥控指令时，实时采集所述智能灯具中的灯具控制芯片的控制模式数据，并确定所述控制模式数据所处的当前控制节能范围。

在本实施例中，用户可以通过设置在智能灯具上的控制指令序列进行启动操作。例如，短按开机键开机。控制节能范围可以根据智能灯具的型号和功率进行设置，在此不作限定。

步骤S120，在所述当前控制节能范围为第一节能范围时，控制所述控制指令序列与第一数量个控制变化策略匹配。

在本实施例中，第一节能范围用于表征智能灯具的控制节能范围是足够大的，在这种情况下，可以激活智能灯具的所有控制变化策略。

步骤S130，在所述当前控制节能范围为第二节能范围时，控制所述控制指令序列与所述第一数量个控制变化策略中的第二数量个控制变化策略结束匹配，所述第二数量小于所述第一数量。

在本实施例中，第二节能范围用于表征智能灯具的控制节能范围已存在一定消耗，在这种情况下，可以关闭智能灯具的第二数量个高控制变化策略。用户可以在低灯光模式区间强度档位之间进行切换。如此，能够减少灯具控制芯片的耗电，提高使用时长。

步骤S140，在所述控制节能范围为第三节能范围时，在控制所述控制指令序列与所述智能灯具的所有控制变化策略结束匹配时，并行地启动智能调节控制插件并获取集成于所述智能灯具的传感器所采集的所述智能灯具的工作场景数据。

在本实施例中，第三节能范围用于表征智能灯具的控制节能范围处于低控制节能范围，在这种情况下，控制器可以关闭智能灯具的所有控制变化策略并启动智能调节控制插件以对智能灯具的灯光强度进行自动控制和调节。在一个示例中，工作场景数据包括但不限于温度、湿度、光照等。

步骤S150，根据所述工作场景数据确定所述灯具控制芯片的自适应性环境特征，基于所述控制模式数据生成所述灯具控制芯片的控制模式特征；将所述控制模式特征与所述自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果并通过所述匹配结果调整所述智能调节控制插件的控制参数，以通过所述智能调节控制插件对所述智能灯具的灯光模式区间强度进行调整。

在步骤S150中，自适应性环境特征用于表征灯具控制芯片在环境因素的影响下的电量损失情况，控制模式特征用于表征灯具控制芯片在使用时的电量损失情况。通过对自适应性环境特征和控制模式特征进行分析可以准确可靠地调整智能调节控制插件的控制参数，以通过智能调节控制插件对智能灯具的灯光模式区间强度进行自动调节，从而提高节能效果。

在具体实施时，通过执行上述步骤S110-步骤S150所描述的内容，能够在检测到针对智能灯具的远程遥控指令时，实时采集智能灯具中的灯具控制芯片的控制模式数据，并确定控制模式数据所处的当前控制节能范围。这样可以根据不同的当前控制节能范围实现对对智能灯具的控制策略的阶梯性调整，有效延长智能灯具在低电量时的使用时长。在控制节能范围足够大时开启全部控制变化策略，在控制节能范围存在一定损失时开启部分部分控制变化策略，在控制节能范围不足时关闭全部控制变化策略并启动智能调节控制插件。进一步通过确定出的自适应性环境特征和控制模式特征准确可靠地调整智能调节控制插件的控制参数，以通过智能调节控制插件对智能灯具的灯光模式区间强度进行自动调节，从而提高节能效果。

在一个具体的实施方式中，步骤S110所描述的确定所述控制模式数据所处的当前控制节能范围，具体可以包括以下步骤S111-步骤S113所描述的内容。

步骤S111，提取所述控制模式数据中的控制模式变化信息以及所述控制模式变化信息对应的变化浮动策略；其中，所述变化浮动策略用于表征所述控制模式变化信息的浮动程度。

在本实施例中，变化浮动策略的取值范围为-1～1。若变化浮动策略在-1～0之间，则表明控制模式变化信息在减小，若变化浮动策略在0～1之间，则表明控制模式变化信息在增大。

步骤S112，根据所述控制模式变化信息和所述变化浮动策略计算所述控制模式数据的相对节能范围值；其中，所述相对节能范围值是控制模式数据在设定时间段内的节能范围值的均值。

在本实施例中，设定时间段可以通过变化浮动策略计算得到，在此不作限定。

步骤S113，将所述相对节能范围值映射到预设数值节能范围，以得到所述控制模式数据所处的当前控制节能范围；其中，所述预设数值节能范围按照设定控制指令划分为多个子节能范围。

在本实施例中，设定控制指令可以根据智能灯具的当前控制电能信息进行调整。例如，可以获取所述智能灯具的当前控制电能信息，并从预设电能控制分布中确定出当前控制电能信息对应的目标控制指令，然后将所述设定控制指令替换为所述目标控制指令。如此，能够确保预设数值节能范围的划分准确性。

可以理解，通过上述步骤S111-步骤S113所描述的内容，能够将控制模式数据对应的控制模式变化信息考虑在内，这样能够准确确定控制模式数据所处的当前控制节能范围。

在具体实施过程中，为了确保自适应性环境特征的完整性和平滑性，避免自适应性环境特征出现断点，不仅需要考虑工作场景数据对灯具控制芯片的直接影响，还需要考虑工作场景数据对灯具控制芯片的二次影响。为实现上述目的，步骤S150所描述的根据所述工作场景数据确定所述灯具控制芯片的自适应性环境特征，具体可以包括以下步骤S1511-步骤S1515所描述的内容。

步骤S1511，根据所述工作场景数据中的用于表征环境类别的第一监测标签和第二监测标签，确定待提取的用于计算所述灯具控制芯片的灯光调节浮动属性序列的多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量；其中，所述第一监测标签用于指示所述环境类别的亮度标签，所述第二监测标签用于指示所述环境类别的亮温标签。

步骤S1512，基于确定的所述多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量，对所述多个色温特征数据进行部分提取，使得提取出的第一色温特征数据的灯光调节系数大于第一预设值、且提取出的第一色温特征数据之间的切换特征向量小于第二预设值。

步骤S1513，针对所述多个色温特征数据中除所述第一色温特征数据之外的任意一个第二色温特征数据，确定所述第二色温特征数据在提取出的第一色温特征数据中每一种色温特征数据下的目标切换特征向量，并根据所述目标描述值将部分第一色温特征数据分配到所述第一监测标签对应的分类下以及将部分第二色温特征数据分配到所述第二监测标签对应的分类下。

步骤S1514，针对所述第一监测标签对应的分类下的每个第一色温特征数据，计算该第一色温特征数据与所述第二监测标签对应的分类下的每个第二色温特征数据之间的关联梯度特征信息，并确定该第一色温特征数据对应的关联梯度特征信息序列；计算用于表征所述关联梯度特征信息序列的梯度情况的梯度影响因子；判断所述梯度影响因子是否匹配设定影响因子，若所述梯度影响因子匹配所述设定影响因子，将该第一色温特征数据确定为对所述灯具控制芯片存在节能影响的目标影响特征信息。

步骤S1515，确定多个色温特征数据中除所述目标影响特征信息之外的其它特征信息在预设比较矩阵中的第一矩阵节点，将所述第一矩阵节点进行拟合得到初始影响函数，将所述目标影响特征信息映射到所述初始影响函数上得到每个目标影响特征信息相对于所述初始影响函数的影响因子，采用所述影响因子对所述初始影响函数进行处理得到所述灯具控制芯片的自适应性环境特征。

在实际应用过程中，基于上述步骤S1511-步骤S1515所描述的内容，能够确定出对灯具控制芯片存在节能影响的目标影响特征信息，这样以来不仅考虑了工作场景数据(其它特征信息)对灯具控制芯片的直接影响，还考虑了工作场景数据(目标影响特征信息)对灯具控制芯片的二次影响，如此能够确保自适应性环境特征的完整性和平滑性，避免自适应性环境特征出现断点。

发明人在对智能灯具的布线进行分析发现，灯具控制芯片在不同的控制模式数据下，电能在灯具控制芯片和导线之间的传输损失是不同的，如果不考虑这个问题，生成的控制模式特征的斜率是偏低的，这样会影响到后续灯光模式区间强度调整的准确性，导致灯具控制芯片节能控制效果降低。为解决这一技术问题，在步骤S150中，基于所述控制模式数据生成所述灯具控制芯片的控制模式特征，进一步地可以包括如下步骤S1521-步骤S1525所描述的内容。

步骤S1521，获取所述控制模式数据对应的灯光调节特征向量。

步骤S1522，计算所述灯光调节特征向量的各特征向量分段的调节分量，基于所述各特征向量分段的调节分量，确定调节分量小于或等于预设的基准调节分量的特征向量分段的第一调节分量汇总序列。

步骤S1523，确定所述特征向量分段的第一调节分量汇总序列与所述灯光调节特征向量的所有特征向量分段对应的第二调节分量汇总序列之间的比例，以得到所述灯光调节特征向量的调节分量损失占比。

步骤S1524，确定所述灯光调节特征向量的综合调节分量损失率；通过所述灯光调节特征向量的调节分量损失占比和所述灯光调节特征向量的综合调节分量损失率，确定所述灯光调节特征向量在所述控制模式数据下的当前电能损失因子。

步骤S1525，基于预先存储的灯具控制芯片的性能曲线与电能损失因子的映射列表，确定所述灯光调节特征向量的当前电能损失因子对应的影响函数加权值，采用所述影响函数加权值对预先存储的灯具控制芯片的性能曲线对应的镜像曲线进行加权得到所述灯具控制芯片的控制模式特征。

通过上述步骤S1521-步骤S1523，能够将灯具控制芯片在不同控制模式数据下的电能传输损失考虑在内，这样能够基于确定出的影响函数加权值对镜像曲线进行加权以准确得到灯具控制芯片的控制模式特征。如此，可以确保控制模式特征的斜率处于正常范围内，从而确保后续灯光模式区间强度调整的准确性，避免灯具控制芯片节能控制效果降低。

在确定出自适应性环境特征和控制模式特征之后，为了确保影响函数的匹配结果的连续性，从而确保控制参数的过渡性，步骤S150所描述的将所述控制模式特征与所述自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果，示例性地可以包括以下步骤S1531-步骤S1533所描述的内容。

步骤S1531，在控制模式特征对应的第一特征区段参数组中提取每个区段单元对应的区段单元特征，获取所述每个区段单元对应的区段单元特征在所述自适应性环境特征对应的第二特征区段参数组中的第一关联特征，并根据所述第一关联特征确定所述控制模式特征和所述自适应性环境特征之间控制损失参数。

步骤S1532，在基于所述控制损失参数将所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元进行自适应性调整时，采集所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元之间的数据改变特征信息。

步骤S1533，获取所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元通过自适应性调整生成的匹配数组，采用所述数据改变特征信息对所述匹配数组中的匹配位置标识进行修正以得到所述匹配结果。

在具体实施时，基于上述步骤S1531-步骤S1533所描述的内容，能够通过对匹配数组中的匹配位置标识进行修正以确保影响函数的匹配结果的连续性，从而确保控制参数的过渡性。

在一个可以实现的实施方式中，步骤S150所描述的通过所述匹配结果调整所述智能调节控制插件的控制参数，以通过所述智能调节控制插件对所述智能灯具的灯光模式区间强度进行调整，具体可以包括以下步骤S1541-步骤S1544所描述的内容。

步骤S1541，生成所述匹配结果对应的灯光强度变化轨迹，根据所述灯光强度变化轨迹，从所述智能调节控制插件对应的线程集合中搜索满足所述灯光强度变化轨迹对应的控制逻辑的多组目标控制参数。

步骤S1542，确定每组目标控制参数对应的控制信号所消耗的目标电量数据，基于所述目标电量数据计算每组目标控制参数在所述灯光强度变化轨迹中对应的第一灯光强度和第二灯光强度；其中，所述第一灯光强度是没有考虑所述目标电量数据的灯光强度，所述第二灯光强度是考虑所述目标电量数据的灯光强度。

步骤S1543，计算每组目标控制参数对应的第一灯光强度和第二灯光强度之间的灯光强度差，将最小灯光强度差对应的目标控制参数确定为所述智能调节控制插件在所述控制模式数据下的执行参数。

步骤S1544，通过所述智能调节控制插件将所述执行参数下发给所述智能灯具对应的转动电机以调整所述转动电机的转速。

在具体实施时，通过上述步骤S1541-步骤S1544所描述的内容能够确保对智能灯具的灯光模式区间强度进行精准调整。

基于同一发明构思，请参阅图2，示出了本申请实施例提供的灯光智能调节系统110的功能模块示意图，本实施例可以根据上述方法实施例对灯光智能调节系统110进行功能模块的划分。例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。比如，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图2示出的灯光智能调节系统110只是一种装置示意图。其中，灯光智能调节系统110可以包括采集模块310、第一控制模块320、第二控制模块330、启动模块340以及调整模块350，下面分别对该灯光智能调节系统110的各个功能模块的功能进行详细阐述。

采集模块310，用于在检测到针对智能灯具的远程遥控指令时，实时采集智能灯具中的灯具控制芯片的控制模式数据，并确定控制模式数据所处的当前控制节能范围。

第一控制模块320，用于在当前控制节能范围为第一节能范围时，控制智能灯具的控制指令序列与第一数量个控制变化策略匹配。

第二控制模块330，用于在当前控制节能范围为第二节能范围时，控制控制指令序列与第一数量个控制变化策略中的第二数量个控制变化策略结束匹配，第二数量小于第一数量。

启动模块340，用于在控制节能范围为第三节能范围时，在控制控制指令序列与智能灯具的所有控制变化策略结束匹配时，并行地启动智能调节控制插件并获取集成于智能灯具的传感器所采集的智能灯具的工作场景数据。

调整模块350，用于根据工作场景数据确定灯具控制芯片的自适应性环境特征，基于控制模式数据生成灯具控制芯片的控制模式特征，将控制模式特征与自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果并通过匹配结果调整智能调节控制插件的控制参数，以通过智能调节控制插件对智能灯具的灯光模式区间强度进行调整。

在一种可能的实施方式中，调整模块350用于通过以下方式根据工作场景数据确定灯具控制芯片的自适应性环境特征：

根据工作场景数据中的用于表征环境类别的第一监测标签和第二监测标签，确定待提取的用于计算灯具控制芯片的灯光调节浮动属性序列的多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量。其中，第一监测标签用于指示环境类别的亮度标签，第二监测标签用于指示环境类别的亮温标签。

基于确定的多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量，对多个色温特征数据进行部分提取，使得提取出的第一色温特征数据的灯光调节系数大于第一预设值、且提取出的第一色温特征数据之间的切换特征向量小于第二预设值。

针对多个色温特征数据中除第一色温特征数据之外的任意一个第二色温特征数据，确定第二色温特征数据在提取出的第一色温特征数据中每一种色温特征数据下的目标切换特征向量，并根据目标描述值将部分第一色温特征数据分配到第一监测标签对应的分类下以及将部分第二色温特征数据分配到第二监测标签对应的分类下。

针对第一监测标签对应的分类下的每个第一色温特征数据，计算该第一色温特征数据与第二监测标签对应的分类下的每个第二色温特征数据之间的关联梯度特征信息，并确定该第一色温特征数据对应的关联梯度特征信息序列。计算用于表征关联梯度特征信息序列的梯度情况的梯度影响因子。判断梯度影响因子是否匹配设定影响因子，若梯度影响因子匹配设定影响因子，将该第一色温特征数据确定为对灯具控制芯片存在节能影响的目标影响特征信息。

确定多个色温特征数据中除目标影响特征信息之外的其它特征信息在预设比较矩阵中的第一矩阵节点，将第一矩阵节点进行拟合得到初始影响函数，将目标影响特征信息映射到初始影响函数上得到每个目标影响特征信息相对于初始影响函数的影响因子，采用影响因子对初始影响函数进行处理得到灯具控制芯片的自适应性环境特征。

在一种可能的实施方式中，调整模块350用于通过以下方式基于控制模式数据生成灯具控制芯片的控制模式特征：

获取控制模式数据对应的灯光调节特征向量。

计算灯光调节特征向量的各特征向量分段的调节分量，基于各特征向量分段的调节分量，确定调节分量小于或等于预设的基准调节分量的特征向量分段的第一调节分量汇总序列。

确定特征向量分段的第一调节分量汇总序列与灯光调节特征向量的所有特征向量分段对应的第二调节分量汇总序列之间的比例，以得到灯光调节特征向量的调节分量损失占比。

确定灯光调节特征向量的综合调节分量损失率。通过灯光调节特征向量的调节分量损失占比和灯光调节特征向量的综合调节分量损失率，确定灯光调节特征向量在控制模式数据下的当前电能损失因子。

基于预先存储的灯具控制芯片的性能曲线与电能损失因子的映射列表，确定灯光调节特征向量的当前电能损失因子对应的影响函数加权值，采用影响函数加权值对预先存储的灯具控制芯片的性能曲线对应的镜像曲线进行加权得到灯具控制芯片的控制模式特征。

在一种可能的实施方式中，调整模块350用于通过以下方式将控制模式特征与自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果：

在控制模式特征对应的第一特征区段参数组中提取每个区段单元对应的区段单元特征，获取每个区段单元对应的区段单元特征在自适应性环境特征对应的第二特征区段参数组中的第一关联特征，并根据第一关联特征确定控制模式特征和自适应性环境特征之间控制损失参数。

在基于控制损失参数将第一特征区段参数组中的每个区段单元与第二特征区段参数组中的每个区段单元进行自适应性调整时，采集第一特征区段参数组中的每个区段单元与第二特征区段参数组中的每个区段单元之间的数据改变特征信息。

获取第一特征区段参数组中的每个区段单元与第二特征区段参数组中的每个区段单元通过自适应性调整生成的匹配数组，采用数据改变特征信息对匹配数组中的匹配位置标识进行修正以得到匹配结果。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，采集模块310可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上采集模块310的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。

图3示出了本发明实施例提供的用于实现上述的控制设备的智能灯具100的硬件结构示意图，如图3所示，智能灯具100可包括处理器110、机器可读存储介质120、总线130以及收发器140。

在具体实现过程中，至少一个处理器110执行所述机器可读存储介质120存储的计算机执行指令(例如图2中所示的灯光智能调节系统300包括的采集模块310、第一控制模块320、第二控制模块330、启动模块340以及调整模块350)，使得处理器110可以执行如上方法实施例的灯光智能调节方法，其中，处理器110、机器可读存储介质120以及收发器140通过总线130连接，处理器110可以用于控制收发器140的收发动作，从而可以与前述的移动查房监控终端200进行数据收发。

处理器110的具体实现过程可参见上述智能灯具100执行的各个方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在上述的图3所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecificIntegrated Circuit，ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

机器可读存储介质120可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。

总线130可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。总线130可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

此外，本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上灯光智能调节方法。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本说明书各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或智能灯具上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的智能灯具或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种灯光智能调节方法，其特征在于，应用于智能灯具，包括以下步骤：

在检测到针对智能灯具的远程遥控指令时，实时采集所述智能灯具中的灯具控制芯片的控制模式数据，并确定所述控制模式数据所处的当前控制节能范围；

在所述当前控制节能范围为第一节能范围时，控制所述智能灯具的控制指令序列与第一数量个控制变化策略匹配；

在所述当前控制节能范围为第二节能范围时，控制所述控制指令序列与所述第一数量个控制变化策略中的第二数量个控制变化策略结束匹配，所述第二数量小于所述第一数量；

在所述控制节能范围为第三节能范围时，在控制所述控制指令序列与所述智能灯具的所有控制变化策略结束匹配时，并行地启动智能调节控制插件并获取集成于所述智能灯具的传感器所采集的所述智能灯具的工作场景数据；

根据所述工作场景数据确定所述灯具控制芯片的自适应性环境特征，基于所述控制模式数据生成所述灯具控制芯片的控制模式特征，将所述控制模式特征与所述自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果并通过所述匹配结果调整所述智能调节控制插件的控制参数，以通过所述智能调节控制插件对所述智能灯具的灯光模式区间强度进行调整。

2.根据权利要求1所述的灯光智能调节方法，其特征在于，确定所述控制模式数据所处的当前控制节能范围的步骤，包括：

提取所述控制模式数据中的控制模式变化信息以及所述控制模式变化信息对应的变化浮动策略；其中，所述变化浮动策略用于表征所述控制模式变化信息的浮动程度；

根据所述控制模式变化信息和所述变化浮动策略计算所述控制模式数据的相对节能范围值；其中，所述相对节能范围值是控制模式数据在设定时间段内的节能范围值的均值；

将所述相对节能范围值映射到预设数值节能范围，以得到所述控制模式数据所处的当前控制节能范围；其中，所述预设数值节能范围按照设定控制指令划分为多个子节能范围。

3.根据权利要求2所述的灯光智能调节方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述智能灯具的当前控制电能信息；

从预设电能控制分布中确定出当前控制电能信息对应的目标控制指令；

将所述设定控制指令替换为所述目标控制指令。

4.根据权利要求1-3任一项所述方法，其特征在于，根据所述工作场景数据确定所述灯具控制芯片的自适应性环境特征的步骤，包括：

根据所述工作场景数据中的用于表征环境类别的第一监测标签和第二监测标签，确定待提取的用于计算所述灯具控制芯片的灯光调节浮动属性序列的多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量；其中，所述第一监测标签用于指示所述环境类别的亮度标签，所述第二监测标签用于指示所述环境类别的亮温标签；

基于确定的所述多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量，对所述多个色温特征数据进行部分提取，使得提取出的第一色温特征数据的灯光调节系数大于第一预设值、且提取出的第一色温特征数据之间的切换特征向量小于第二预设值；

针对所述多个色温特征数据中除所述第一色温特征数据之外的任意一个第二色温特征数据，确定所述第二色温特征数据在提取出的第一色温特征数据中每一种色温特征数据下的目标切换特征向量，并根据所述目标描述值将部分第一色温特征数据分配到所述第一监测标签对应的分类下以及将部分第二色温特征数据分配到所述第二监测标签对应的分类下；

针对所述第一监测标签对应的分类下的每个第一色温特征数据，计算该第一色温特征数据与所述第二监测标签对应的分类下的每个第二色温特征数据之间的关联梯度特征信息，并确定该第一色温特征数据对应的关联梯度特征信息序列；计算用于表征所述关联梯度特征信息序列的梯度情况的梯度影响因子；判断所述梯度影响因子是否匹配设定影响因子，若所述梯度影响因子匹配所述设定影响因子，将该第一色温特征数据确定为对所述灯具控制芯片存在节能影响的目标影响特征信息；

确定多个色温特征数据中除所述目标影响特征信息之外的其它特征信息在预设比较矩阵中的第一矩阵节点，将所述第一矩阵节点进行拟合得到初始影响函数，将所述目标影响特征信息映射到所述初始影响函数上得到每个目标影响特征信息相对于所述初始影响函数的影响因子，采用所述影响因子对所述初始影响函数进行处理得到所述灯具控制芯片的自适应性环境特征。

5.根据权利要求4所述的灯光智能调节方法，其特征在于，基于所述控制模式数据生成所述灯具控制芯片的控制模式特征，包括：

获取所述控制模式数据对应的灯光调节特征向量；

计算所述灯光调节特征向量的各特征向量分段的调节分量，基于所述各特征向量分段的调节分量，确定调节分量小于或等于预设的基准调节分量的特征向量分段的第一调节分量汇总序列；

确定所述特征向量分段的第一调节分量汇总序列与所述灯光调节特征向量的所有特征向量分段对应的第二调节分量汇总序列之间的比例，以得到所述灯光调节特征向量的调节分量损失占比；

确定所述灯光调节特征向量的综合调节分量损失率；通过所述灯光调节特征向量的调节分量损失占比和所述灯光调节特征向量的综合调节分量损失率，确定所述灯光调节特征向量在所述控制模式数据下的当前电能损失因子；

基于预先存储的灯具控制芯片的性能曲线与电能损失因子的映射列表，确定所述灯光调节特征向量的当前电能损失因子对应的影响函数加权值，采用所述影响函数加权值对预先存储的灯具控制芯片的性能曲线对应的镜像曲线进行加权得到所述灯具控制芯片的控制模式特征。

6.根据权利要求5所述的灯光智能调节方法，其特征在于，将所述控制模式特征与所述自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果，包括：

在控制模式特征对应的第一特征区段参数组中提取每个区段单元对应的区段单元特征，获取所述每个区段单元对应的区段单元特征在所述自适应性环境特征对应的第二特征区段参数组中的第一关联特征，并根据所述第一关联特征确定所述控制模式特征和所述自适应性环境特征之间控制损失参数；

在基于所述控制损失参数将所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元进行自适应性调整时，采集所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元之间的数据改变特征信息；

获取所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元通过自适应性调整生成的匹配数组，采用所述数据改变特征信息对所述匹配数组中的匹配位置标识进行修正以得到所述匹配结果。

7.一种灯光智能调节系统，其特征在于，应用于智能灯具，包括：

采集模块，用于在检测到针对智能灯具的远程遥控指令时，实时采集所述智能灯具中的灯具控制芯片的控制模式数据，并确定所述控制模式数据所处的当前控制节能范围；

第一控制模块，用于在所述当前控制节能范围为第一节能范围时，控制所述智能灯具的控制指令序列与第一数量个控制变化策略匹配；

第二控制模块，用于在所述当前控制节能范围为第二节能范围时，控制所述控制指令序列与所述第一数量个控制变化策略中的第二数量个控制变化策略结束匹配，所述第二数量小于所述第一数量；

启动模块，用于在所述控制节能范围为第三节能范围时，在控制所述控制指令序列与所述智能灯具的所有控制变化策略结束匹配时，并行地启动智能调节控制插件并获取集成于所述智能灯具的传感器所采集的所述智能灯具的工作场景数据；

调整模块，用于根据所述工作场景数据确定所述灯具控制芯片的自适应性环境特征，基于所述控制模式数据生成所述灯具控制芯片的控制模式特征，将所述控制模式特征与所述自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果并通过所述匹配结果调整所述智能调节控制插件的控制参数，以通过所述智能调节控制插件对所述智能灯具的灯光模式区间强度进行调整。

8.根据权利要求7所述的灯光智能调节系统，其特征在于，所述调整模块用于通过以下方式根据所述工作场景数据确定所述灯具控制芯片的自适应性环境特征：

根据所述工作场景数据中的用于表征环境类别的第一监测标签和第二监测标签，确定待提取的用于计算所述灯具控制芯片的灯光调节浮动属性序列的多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量；其中，所述第一监测标签用于指示所述环境类别的亮度标签，所述第二监测标签用于指示所述环境类别的亮温标签；

基于确定的所述多个色温特征数据的灯光调节系数，以及不同色温特征数据之间的切换特征向量，对所述多个色温特征数据进行部分提取，使得提取出的第一色温特征数据的灯光调节系数大于第一预设值、且提取出的第一色温特征数据之间的切换特征向量小于第二预设值；

针对所述多个色温特征数据中除所述第一色温特征数据之外的任意一个第二色温特征数据，确定所述第二色温特征数据在提取出的第一色温特征数据中每一种色温特征数据下的目标切换特征向量，并根据所述目标描述值将部分第一色温特征数据分配到所述第一监测标签对应的分类下以及将部分第二色温特征数据分配到所述第二监测标签对应的分类下；

针对所述第一监测标签对应的分类下的每个第一色温特征数据，计算该第一色温特征数据与所述第二监测标签对应的分类下的每个第二色温特征数据之间的关联梯度特征信息，并确定该第一色温特征数据对应的关联梯度特征信息序列；计算用于表征所述关联梯度特征信息序列的梯度情况的梯度影响因子；判断所述梯度影响因子是否匹配设定影响因子，若所述梯度影响因子匹配所述设定影响因子，将该第一色温特征数据确定为对所述灯具控制芯片存在节能影响的目标影响特征信息；

确定多个色温特征数据中除所述目标影响特征信息之外的其它特征信息在预设比较矩阵中的第一矩阵节点，将所述第一矩阵节点进行拟合得到初始影响函数，将所述目标影响特征信息映射到所述初始影响函数上得到每个目标影响特征信息相对于所述初始影响函数的影响因子，采用所述影响因子对所述初始影响函数进行处理得到所述灯具控制芯片的自适应性环境特征。

9.根据权利要求8所述的灯光智能调节系统，其特征在于，所述调整模块用于通过以下方式基于所述控制模式数据生成所述灯具控制芯片的控制模式特征：

获取所述控制模式数据对应的灯光调节特征向量；

计算所述灯光调节特征向量的各特征向量分段的调节分量，基于所述各特征向量分段的调节分量，确定调节分量小于或等于预设的基准调节分量的特征向量分段的第一调节分量汇总序列；

确定所述特征向量分段的第一调节分量汇总序列与所述灯光调节特征向量的所有特征向量分段对应的第二调节分量汇总序列之间的比例，以得到所述灯光调节特征向量的调节分量损失占比；

确定所述灯光调节特征向量的综合调节分量损失率；通过所述灯光调节特征向量的调节分量损失占比和所述灯光调节特征向量的综合调节分量损失率，确定所述灯光调节特征向量在所述控制模式数据下的当前电能损失因子；

基于预先存储的灯具控制芯片的性能曲线与电能损失因子的映射列表，确定所述灯光调节特征向量的当前电能损失因子对应的影响函数加权值，采用所述影响函数加权值对预先存储的灯具控制芯片的性能曲线对应的镜像曲线进行加权得到所述灯具控制芯片的控制模式特征。

10.根据权利要求9所述的灯光智能调节系统，其特征在于，所述调整模块用于通过以下方式将所述控制模式特征与所述自适应性环境特征进行匹配得到匹配结果：

在控制模式特征对应的第一特征区段参数组中提取每个区段单元对应的区段单元特征，获取所述每个区段单元对应的区段单元特征在所述自适应性环境特征对应的第二特征区段参数组中的第一关联特征，并根据所述第一关联特征确定所述控制模式特征和所述自适应性环境特征之间控制损失参数；

在基于所述控制损失参数将所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元进行自适应性调整时，采集所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元之间的数据改变特征信息；

获取所述第一特征区段参数组中的每个区段单元与所述第二特征区段参数组中的每个区段单元通过自适应性调整生成的匹配数组，采用所述数据改变特征信息对所述匹配数组中的匹配位置标识进行修正以得到所述匹配结果。

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