CN112304430B - 一种照明现场实时智能监测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种照明现场实时智能监测方法及装置，事先建立待测区域图像与照度计测量值之间的联系，获取相应的校准系数以校准电子摄像装置。使用经过校准的电子摄像装置获取照明现场的图像；识别单元分析所述照明现场的图像，识别并获取若干个待测区域的图像；检测单元分析所述待测区域的图像，检测并剔除干扰物体的图像，获取无干扰区域的图像；最终通过分析无干扰区域的图像信息，得到待测区域的照度及照度分布，较好实现现场环境的高效率、低成本、精确的智能实时照明监测。

Description

一种照明现场实时智能监测方法及装置
技术领域
本发明涉及光学测量技术领域，具体涉及一种照明现场实时智能监测方法及装置。
背景技术
现有技术中对现场环境的照明监测，主要通过配置专门的测试仪器，在照明现场设定点逐点测量，此方法精度高，但效率慢耗时长，且不能实现照明现场的实时监测，局限性较大。针对这一现状，远程测量技术应运而出，如基于图像分析的照明测量系统等。但真实照明现场环境复杂，若不能对指定测量区域进行智能有效的识别，现场复杂的环境会对远程测量技术测得的数据造成较大的干扰。例如在教室照明中，考察的是桌面的照度和照度均匀性等，桌面上随时可能被摆放有物品或存在外界环境所引入的阴影等，照明监测过程中，若不能对此类不可控因素所形成的干扰区域进行实时有效的智能识别，将直接导致错误测量。
发明内容
为解决上述技术问题，克服现有技术的难点，较好实现现场环境的高效率、低成本、精确的智能实时照明监测，本发明提出一种照明实时智能监测方法及装置的技术方案。
一方面，本发明提供了一种照明现场实时智能监测方法：
一种照明现场实时智能监测方法，其特征在于，智能分析待测区域并实时准确监测所述待测区域的照度及照度分布，包括以下步骤：
a.经过校准的电子摄像装置获取照明现场的图像；
b.识别单元分析所述照明现场的图像，识别并获取若干个待测区域的图像；
c.检测单元分析所述待测区域的图像，检测并剔除干扰物体的图像，获取无干扰区域的图像；
d.分析所述无干扰区域的图像信息，获得所述待测区域的照度及照度分布。
采用电子摄像装置来实现照明现场的实时检测，首先将照明现场图像按照相应标准或规范分为若干个待测区域，获得每个待测区域内无干扰区域的图像最为关键。具体的，步骤b中，识别单元根据若干个指定待测区域的位置分布信息，先对照明现场的图像进行区域的划分，继而分析并识别每处划分区域内的实际待测区域。步骤c中，检测单元实时分析待测区域的图像，识别并剔除待测区域中所引入的干扰物体及阴影等，提取待测区域中的无干扰区域的图像信息并分析，继而获得待测区域的照度及照度分布。
作为一种技术方案，步骤c还包括，物体轮廓分析，检测待测区域中引入的干扰物体，剔除干扰物体的图像，继而提取待测区域中的无干扰区域的图像。
通过分析电子摄像装置获取的待测区域的图像信息，采用边缘检测算法，检测待测区域中引入的干扰物体的轮廓，继而识别出该物体，并从待测区域的图像信息中分割出该物体的图像信息，获得待测区域中的无干扰区域的图像信息。
作为一种技术方案，步骤c还包括，通过待测区域的图像景深信息分析，识别待测区域中引入的干扰物体，剔除干扰物体的图像，继而提取待测区域中的无干扰区域的图像。
具体的，在照明现场额外设置有多个摄像头，采用多个摄像头拍摄的图片以生成景深图，并获取各个像素点的景深信息。基于待测区域像素点的景深信息会随着干扰物体的引入造成较大变化的机理，以此来确定待测区域中引入的干扰物体，并从景深度图中分割出该物体，最终获得待测区域中无干扰区域的图像信息。
作为一种技术方案，步骤c还包括，通过待测区域内干扰物体运动情况的实时追踪，实时检测并剔除干扰物体的图像，继而获得待测区域中的无干扰区域的图像。
电子摄像装置实时获取照明现场的待测区域的图像并上传，通过已上传图像的实时对照分析，系统可实时判断并追踪出待测区域所引入的干扰物体或所投射的阴影等，继而从待测区域的图像中提取无干扰区域的图像。
作为一种技术方案，步骤a还包括电子摄像装置的实地校准过程，具体包括如下步骤：
a1.所述的电子摄像装置获取照明现场的图像；
a2.在与步骤a1同一现场、同样照明条件下，使用照度计或光谱照度计测量校准点的照度值，计为Em(m＝1,2,……)，其中m为校准点所对应的编号；
a3.用Em值校准图像中与校准点对应的像素或像素群的响应Mm(m＝1,2,……)，即km＝Mm/Em，其中km为m校准点的校准系数；
a4.用所述的校准系数校准所述的电子摄像装置。
通过引入校准系数，建立起待测区域图像与照度计或光谱照度计测量值之间的联系，使电子摄像装置采集的图像具备计量特征，从而使电子摄像装置具备光度测量功能。
电子摄像装置照设定的时序采集图像，对图像信息进行智能分析，识别出待测区域内所引入的干扰物体或阴影等，剔除干扰物体或阴影的图像信息，继而获得待测区域中无干扰区域的图像信息。根据图像信息，得到该待测区域所对应校准点的像素或像素群的响应Mm，结合根据校准所得的该待测区域图像与照度计测量值之间联系的校准系数，获得该待测区域的照度值等。
作为一种技术方案，在同一照明现场固定安装有经过校准的光谱辐射测量装置。光谱辐射测量装置能测量光谱功率分布、色温和显色指数等量值。
作为一种技术方案，根据光谱辐射测量装置测量的测量值对电子摄像装置的测量值进行修正。
光谱辐射测量装置得到的照度值相比于电子摄像装置更为精确，用光谱辐射测量装置的测量值对电子摄像装置的测量值进行实时修正。上述光谱辐射测量装置可以是具有透镜和视场光阑的光谱辐亮度测量装置，可以测量指定点的光谱辐亮度，通过该指定点的光谱辐照度校准，可准确测量该指定点的光谱辐照度；若该指定点恰好位于上述无干扰区域图像中，则可以用光谱辐射测量装置获得的值去校准由电子摄像装置的图像获取的照度值，因为前者具有更高的测量精度。
另一方面，本发明还提供了一种照明现场实时智能监测装置，包括固定安装在照明现场中并经过实地校准的电子摄像装置和光谱辐射测量装置；在电子摄像装置的输出端设有数据分析处理单元；数据分析处理单元中包括用于从电子摄像装置拍摄的照明现场图像获取待测区域并识别其中无干扰区域的智能检测模块。
作为一种技术方案，包括固定支架，电子摄像装置和光谱辐射测量装置安装在所述的固定支架上；其中智能检测模块内置于电子摄像装置中。
电子摄像装置内置的智能检测模块中含有检测单元和识别单元，识别单元分析电子摄像装置采集的图像并获若干个指定取待测区域的图像；检测单元分析每个待测区域的图像信息，检测待测区域中所引入的干扰物体或阴影等，继而提取待测区域中的无干扰区域的图像信息。
作为一种技术方案，固定支架上设置有位置调整平台，光谱辐射测量装置通过位置调整平台安装在所述固定支架上。具体的，位置调整平台可上下左右调整光谱辐射测量装置的测试角度。
作为一种技术方案，包括无线传输模块，上述的电子摄像装置和上述的光谱辐射测量装置的测量信息，通过无线传输模块上传到云数据库。上述的数据分析处理单元可以位于仪器的一侧，经过数据分析处理单元获得的若干无干扰区域的照度以及整个照明现场的照度分布数据通过无线传输模块上传到云数据库供调用和分析；或者所述的数据分析处理单元位于云数据库中，所述的无线传输模块将电子摄像装置获取的图像和光谱辐射测量装置获取的数据传输到数据分析处理单元，在云上实现图像处理和数据校准，并得到若干无干扰区域的照度以及整个照明现场的照度分布数据。无线传输模块定期将上传至云数据库后端供后端应用，如每天固定时间点上传当天的所有组数据。
附图说明
附图1为实施例1的装置；
附图2为实施例1中的方法流程图；
附图3为实施例2的装置；
附图4为实施例2中的方法流程图；
1-电子摄像装置；2-固定支架；3-无线传输模块；4-数据分析处理单元；5-云数据库；6-待测区域；7-无干扰区域；8-干扰物体；9-光谱辐射测量装置；10-位置调整平台。
具体实施方式：
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明，但本发明不仅限于以下实施例。
实施例1
如图1、2所示，本实施例公开一种现场照明实时智能监测方法及装置
一种现场照明实时智能监测装置，包括固定安装在照明现场的电子摄像装置1，其中电子摄像装置1内置数据分析处理单元4且经过照度计校准；以及依托于云数据库5。照明现场设有固定支架，电子摄像装置1和安装在固定支架2上。电子摄像装置1获取照明现场的图像，数据分析处理单元4包括智能检测模块识别并获取若干个待测区域6的图像，继而检测并剔除待测区域6中引入的干扰物体8，获得待测区域6中的无干扰区域7的图像，通过无线传输模块3上传到云数据库5。
现场照明实时智能监测包括以下步骤：
(1)电子摄像装置1经过事先校准，获得校准系数，建立待测区域6的图像信息与照度计测量值之间的联系；
(2)经过校准的电子摄像装置1，获取照明现场的照明现场的图像；
(3)数据分析处理单元4的智能检测模块识别单元分析照明现场的图像并获取若干个待测区域6的图像；
(4)智能检测模块的检测子模块分析待测区域6的图像，检测待测区域6中所引入的干扰物体8的图像；
(5)智能检测模块剔除待测区域6中所引入的干扰物体8等图像，提取待测区域6中的无干扰区域7的图像；
(6)根据无干扰区域7的图像信息，结合校准系数，获得待测区域6的照度值等；
(7)通过无线传输模块3定期上传所有待测区域6的数据至云数据库5进行处理，得到照度、照度均匀性、照明光源配比等数据，供后端应用。
实施例2
如图3、4所示，本实施例公开一种照明现场实时监测方法及装置。所述的装置，与实施例1相比，增加了光谱辐射测量装置9，固定支架上2设置有位置调整平台10，光谱辐射测量装置9设置在位置调整平台10上，光谱辐射测量装置9和电子摄像装置1设置在同一个装置内。
所述的方法包括以下步骤：
(1)电子摄像装置1经过事先校准，获得校准系数，建立待测区域6的图像信息与照度计测量值之间的联系；
(2)经过校准的电子摄像装置1，获取照明现场的照明现场的图像；
(3)智能检测模块的识别子模块分析照明现场的图像并获取若干个待测区域6的图像；
(4)智能检测模块的检测子模块分析待测区域6的图像，检测待测区域6中所引入的干扰物体8的图像；
(5)智能检测模块剔除待测区域6中所引入的干扰物体8等图像，提取待测区域6中的无干扰区域7的图像；
(6)根据无干扰区域7的图像信息，结合校准系数，获得待测区域6的照度值等，数据分析处理单元4进一步分析得到照度、照度均匀性、照明光源配比等数据；
(7)经过校准的光谱辐射测量装置9对待测区域6的照度值进行校准；
(8)通过无线传输模块3定期上传所有待测区域6的数据至云数据库5进行处理分析。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了说明，但本领域技术人员应当理解，以上实施例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域技术人员应当理解，可在不脱离本发明的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本发明的保护范围由所附的权利要求来限定。

Claims (8)

1.一种照明现场实时智能监测方法，其特征在于，智能分析待测区域并实时准确监测所述待测区域的照度及照度分布，包括以下步骤：
a.对电子摄像装置进行实地校准，具体包括：
a1.电子摄像装置获取照明现场的图像；
a2.在与步骤a1同一现场、同样照明条件下，使用照度计或光谱照度计测量校准点的照度值，计为Em(m＝1,2,……)，其中m为校准点所对应的编号；
a3.用Em值校准图像中与校准点对应的像素或像素群的响应Mm(m＝1,2,……)，即km＝Mm/Em，其中km为m校准点的校准系数；
a4.用所述的校准系数校准所述的电子摄像装置；
b.使用经过校准的电子摄像装置获取照明现场的图像；
c.识别单元分析所述照明现场的图像，识别并获取若干个待测区域的图像；
d.检测单元分析所述待测区域的图像，检测并剔除干扰物体的图像，获取无干扰区域的图像；
e.分析所述无干扰区域的图像信息，获得所述待测区域的照度及照明现场的照度分布；
f.在同一照明现场固定安装有经过校准的光谱辐射测量装置，根据所述光谱辐射测量装置的测量值对所述电子摄像装置的测量值进行修正。
2.如权利要求1所述的照明现场实时智能监测方法，其特征在于，所述的步骤c具体为，通过物体轮廓分析，检测所述待测区域中引入的干扰物体，剔除所述的干扰物体的图像，继而提取所述待测区域中的无干扰区域的图像。
3.如权利要求1所述的照明现场实时智能监测方法，其特征在于，所述的步骤c具体为，通过所述待测区域的图像景深信息分析，检测所述待测区域中引入的干扰物体，剔除所述的干扰物体的图像，继而提取所述待测区域中的无干扰区域的图像。
4.如权利要求1所述的照明现场实时智能监测方法，其特征在于，所述的步骤c具体为，通过所述待测区域内干扰物体运动情况的实时追踪，实时检测并剔除所述的干扰物体的图像，继而获得所述待测区域中的无干扰区域的图像。
5.基于权利要求1-4任一项所述的照明现场实时智能监测方法的照明现场实时智能监测装置，其特征在于，包括固定安装在照明现场中并经过实地校准的电子摄像装置和光谱辐射测量装置；在电子摄像装置的输出端设有数据分析处理单元；数据分析处理单元中包括用于从电子摄像装置拍摄的照明现场图像获取待测区域并识别其中无干扰区域的智能检测模块，所述智能检测模块中含有检测单元和识别单元。
6.如权利要求5所述的照明现场实时智能监测装置，其特征在于，包括固定支架，所述的电子摄像装置和所述的光谱辐射测量装置安装在所述的固定支架上。
7.如权利要求6所述的照明现场实时智能监测装置，其特征在于，所述固定支架上设置有位置调整平台，所述光谱辐射测量装置通过所述位置调整平台安装在所述固定支架上。
8.如权利要求5所述的照明现场实时智能监测装置，其特征在于，包括无线传输模块，所述的电子摄像装置和所述的光谱辐射测量装置的测量信息通过无线传输模块上传到云数据库。
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