CN114945234A - 一种路灯的ai智能配光调节方法、装置及路灯 - Google Patents

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CN114945234A CN202210602715.9A CN202210602715A CN114945234A CN 114945234 A CN114945234 A CN 114945234A CN 202210602715 A CN202210602715 A CN 202210602715A CN 114945234 A CN114945234 A CN 114945234A
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Abstract

本申请公开了一种路灯的AI智能配光调节方法、装置及路灯。所述路灯的AI智能配光调节方法包括：获取第一摄像装置传递的位于路灯照射范围内的预设位置的图像信息；获取基准图像信息；根据图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息；将路灯配光调节信息传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。本申请的路灯的AI智能配光调节方法通过去识别某个具体位置的预设图像作为基准，来判断是否需要进行路灯的调节，采用这种方式，本申请具不需要考虑周围景色的变化，只要在识别时能够识别出预设的图像，即认为光亮和颜色合适，从而能够实现不论天气、周围环境的变化，都具有比较精准的调节。

Description

一种路灯的AI智能配光调节方法、装置及路灯
技术领域
本申请涉及路灯配光技术领域，具体涉及一种路灯的AI智能配光调节方法、路灯的AI智能配光调节装置以及路灯。
背景技术
现有技术中，路灯通常无法根据实际情况进行调节，又或者仅仅能根据周围光亮进行调节，然而，通过周围光亮进行调节，无法精准的调节适合的亮度以及颜色。
因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种路灯的AI智能配光调节方法来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
本发明的一个方面，提供一种路灯的AI智能配光调节方法，所述路灯的AI智能配光调节方法包括：
获取所述第一摄像装置传递的位于路灯照射范围内的预设位置的图像信息；
获取基准图像信息；
根据所述图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息；
将所述路灯配光调节信息传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
可选地，所述根据所述图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息包括：
获取所述图像信息以及所述基准图像信息的相似度，若相似度小于阈值，则
提取所述图像信息的图像特征；
获取经过训练的图像分类器；
将所述图像信息输入至所述图像分类器，从而获取图像分类标签；
获取调节数据库，所述调节数据库包括至少一个预设分类标签以及每个分类标签所对应的光照需求数据；
获取与图像分类标签相同的预设分类标签所对应的光照需求数据；
根据所述光照需求数据生成路灯配光调节信息。
可选地，所述路灯的AI智能配光调节方法进一步包括：
获取第二摄像装置传递的路灯照射范围内的第一视域图像信息；
识别所述第一视域图像信息，判断在所述第一视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取第二摄像装置间隔预设时间后所传递的路灯照射范围内的第二视域图像信息；
识别所述第二视域图像信息，判断在所述第二视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取当前光照信息，若当前光照信息低于预设阈值信息，则
生成调节信号传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
可选地，所述路灯的AI智能配光调节方法进一步包括：
获取第二摄像装置传递的路灯照射范围内的第一视域图像信息；
识别所述第一视域图像信息，判断在所述第一视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取第二摄像装置间隔预设时间后所传递的路灯照射范围内的第二视域图像信息；
识别所述第二视域图像信息，判断在所述第二视域图像信息内是否具有行人，若是，则
生成提问信息；
获取使用者根据所述提问信息所反馈的语音信息；
识别所述语音信息的语义信息；
根据所述语义信息判断是否生成路灯配光调节信息，若是，则
生成路灯配光调节信息。
可选地，所述路灯的AI智能配光调节方法进一步包括：
获取第二摄像装置传递的路灯照射范围内的第一视域图像信息；
识别所述第一视域图像信息，判断在所述第一视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取第二摄像装置间隔预设时间后所传递的路灯照射范围内的第二视域图像信息；
识别所述第二视域图像信息，判断在所述第二视域图像信息内是否具有行人，若是，则
提取所述第二视域图像信息的视域图像特征；
获取经过训练的行为分类器；
将所述视域图像特征输入至所述行为分类器，从而获取行为标签；
根据所述行为标签判断是否生成路灯配光调节信息，若是，则
生成路灯配光调节信息。
可选地，所述行为标签包括看东西标签；
所述根据所述行为标签判断是否生成路灯配光调节信息包括：
当所述行为标签为看东西标签时，获取当前光照信息，若当前光照信息低于预设阈值信息，则
生成调节信号传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
可选地，所述第一摄像装置与所述第二摄像装置为同一个摄像装置。
本申请还提供了一种路灯的AI智能配光调节装置，所述路灯的AI智能配光调节装置包括：
图像信息获取模块，所述图像信息获取模块用于获取所述第一摄像装置传递的位于路灯照射范围内的预设位置的图像信息；
基准图像信息获取模块，所述基准图像信息获取模块用于获取基准图像信息；
路灯配光调节信息获取模块，所述路灯配光调节信息获取模块用于根据所述图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息；
发送模块，所述发送模块用于将所述路灯配光调节信息传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
本申请还提供了一种路灯，所述路灯包括如上所述的路灯的AI智能配光调节装置。
可选地，所述路灯进一步包括：
路灯本体，所述路灯本体包括路灯柱体、路灯控制系统以及照明装置，所述路灯控制系统以及照明装置设置在所述路灯柱体上，所述路灯控制系统用于控制所述照明装置进行照明；
所述路灯控制系统与所述路灯的AI智能配光调节装置连接，用于获取路灯的AI智能配光调节装置所传递的路灯配光调节信息，并根据所述路灯配光调节信息控制照明装置照明；
图像参照标志物，所述图像参照标志物设置在位于路灯照射范围内的地面上；
第一摄像装置，所述第一摄像装置设置在所述路灯柱体上，用于拍摄图像参照标志物；其中，
所述预设位置的图像信息为图像参照标志物的图像信息。
有益效果：
本申请的路灯的AI智能配光调节方法通过去识别某个具体位置的预设图像作为基准，来判断是否需要进行路灯的调节，采用这种方式，本申请具不需要考虑周围景色的变化，只要在识别时能够识别出预设的图像，即认为光亮和颜色合适，从而能够实现不论天气、周围环境的变化，都具有比较精准的调节。
附图说明
图1为本申请一实施例的路灯的AI智能配光调节方法的流程示意图。
图2是一种电子设备，用于实现图1所示的路灯的AI智能配光调节方法。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1为本申请一实施例的路灯的AI智能配光调节方法的流程示意图。
如图1所示的路灯的AI智能配光调节方法包括：
获取所述第一摄像装置传递的位于路灯照射范围内的预设位置的图像信息；
获取基准图像信息；
根据所述图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息；
将所述路灯配光调节信息传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
本申请的路灯的AI智能配光调节方法通过去识别某个具体位置的预设图像作为基准，来判断是否需要进行路灯的调节，采用这种方式，本申请具不需要考虑周围景色的变化，只要在识别时能够识别出预设的图像，即认为光亮和颜色合适，从而能够实现不论天气、周围环境的变化，都具有比较精准的调节。
举例来说，在一个路灯的某给照射区域，设置一个二维码，在调节光亮和颜色时，以使第一摄像装置能够拍摄到清楚的二维码为准。
在本实施例中，根据图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息包括：
获取图像信息以及所述基准图像信息的相似度，若相似度小于阈值，则提取图像信息的图像特征；
获取经过训练的图像分类器；
将图像信息输入至所述图像分类器，从而获取图像分类标签；
获取调节数据库，所述调节数据库包括至少一个预设分类标签以及每个分类标签所对应的光照需求数据；
获取与图像分类标签相同的预设分类标签所对应的光照需求数据；
根据所述光照需求数据生成路灯配光调节信息。
可以理解的是，进行两张图片的比对，还可以通过对比度等方式。
在本实施例中，通过图像分类器可以获取到图像的分类标签，例如，在训练集中通过大量不同光照强度、不同颜色对图像参照标志物进行不同的拍照，从而获取到每种不同光照强度、不同颜色所对应的情况，并且通过获取每种情况下，对光照强度以及颜色的调节，可以知道在什么情况下能够跟基准图像基本相似，从而获取光照需求数据。
在本实施例中，路灯的AI智能配光调节方法进一步包括：
获取第二摄像装置传递的路灯照射范围内的第一视域图像信息；
识别所述第一视域图像信息，判断在所述第一视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取第二摄像装置间隔预设时间后所传递的路灯照射范围内的第二视域图像信息；
识别所述第二视域图像信息，判断在所述第二视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取当前光照信息，若当前光照信息低于预设阈值信息，则
生成调节信号传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
在一个实施例中，所述路灯的AI智能配光调节方法进一步包括：
获取第二摄像装置传递的路灯照射范围内的第一视域图像信息；
识别所述第一视域图像信息，判断在所述第一视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取第二摄像装置间隔预设时间后所传递的路灯照射范围内的第二视域图像信息；
识别所述第二视域图像信息，判断在所述第二视域图像信息内是否具有行人，若是，则
生成提问信息；
获取使用者根据所述提问信息所反馈的语音信息；
识别所述语音信息的语义信息；
根据所述语义信息判断是否生成路灯配光调节信息，若是，则
生成路灯配光调节信息。
在一个实施例中，所述路灯的AI智能配光调节方法进一步包括：
获取第二摄像装置传递的路灯照射范围内的第一视域图像信息；
识别所述第一视域图像信息，判断在所述第一视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取第二摄像装置间隔预设时间后所传递的路灯照射范围内的第二视域图像信息；
识别所述第二视域图像信息，判断在所述第二视域图像信息内是否具有行人，若是，则
提取所述第二视域图像信息的视域图像特征；
获取经过训练的行为分类器；
将所述视域图像特征输入至所述行为分类器，从而获取行为标签；
根据所述行为标签判断是否生成路灯配光调节信息，若是，则
生成路灯配光调节信息。
在本实施例中，所述行为标签包括看东西标签；
所述根据所述行为标签判断是否生成路灯配光调节信息包括：
当行为标签为看东西标签时，获取当前光照信息，若当前光照信息低于预设阈值信息，则
生成调节信号传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
在本实施例中，第一摄像装置与第二摄像装置为同一个摄像装置。
本申请还提供了一种路灯的AI智能配光调节装置，所述路灯的AI智能配光调节装置包括图像信息获取模块、基准图像信息获取模块、路灯配光调节信息获取模块以及发送模块，图像信息获取模块用于获取所述第一摄像装置传递的位于路灯照射范围内的预设位置的图像信息；基准图像信息获取模块用于获取基准图像信息；路灯配光调节信息获取模块用于根据所述图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息；发送模块用于将所述路灯配光调节信息传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
本申请还提供了一种路灯，所述路灯包括如上所述的路灯的AI智能配光调节装置。
在本实施例中，路灯进一步包括路灯本体，图像参照标志物以及第一摄像装置，路灯本体包括路灯柱体、路灯控制系统以及照明装置，所述路灯控制系统以及照明装置设置在所述路灯柱体上，所述路灯控制系统用于控制所述照明装置进行照明；路灯控制系统与所述路灯的AI智能配光调节装置连接，用于获取路灯的AI智能配光调节装置所传递的路灯配光调节信息，并根据所述路灯配光调节信息控制照明装置照明；图像参照标志物设置在位于路灯照射范围内的地面上；第一摄像装置设置在所述路灯柱体上，用于拍摄图像参照标志物；其中，预设位置的图像信息为图像参照标志物的图像信息。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于本实施例的装置，此处不再赘述。
本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上的路灯的AI智能配光调节方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时能够实现如上的路灯的AI智能配光调节方法。
图2是能够实现根据本申请一个实施例提供的路灯的AI智能配光调节方法的电子设备的示例性结构图。
如图2所示，电子设备包括输入设备501、输入接口502、中央处理器503、存储器504、输出接口505以及输出设备506。其中，输入接口502、中央处理器503、存储器504以及输出接口505通过总线507相互连接，输入设备501和输出设备506分别通过输入接口502和输出接口505与总线507连接，进而与电子设备的其他组件连接。具体地，输入设备501接收来自外部的输入信息，并通过输入接口502将输入信息传送到中央处理器503；中央处理器503基于存储器504中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器504中，然后通过输出接口505将输出信息传送到输出设备506；输出设备506将输出信息输出到电子设备的外部供用户使用。
也就是说，图2所示的电子设备也可以被实现为包括：存储有计算机可执行指令的存储器；以及一个或多个处理器，该一个或多个处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1描述的路灯的AI智能配光调节方法。
在一个实施例中，图2所示的电子设备可以被实现为包括：存储器504，被配置为存储可执行程序代码；一个或多个处理器503，被配置为运行存储器504中存储的可执行程序代码，以执行上述实施例中的路灯的AI智能配光调节方法。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动，媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器
(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数据多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤。装置权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由一个单元或总装置通过软件或硬件来实现。第一、第二等词语用来标识名称，而不标识任何特定的顺序。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，模块、程序段、或代码的一部分包括一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地标识的方框实际上可以基本并行地执行，他们有时也可以按相反的顺序执行，这依据所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或总流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本实施例中所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。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。
存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现装置/终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在本实施例中，装置/终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其实并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此，本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种路灯的AI智能配光调节方法，其特征在于，所述路灯的AI智能配光调节方法包括：
获取所述第一摄像装置传递的位于路灯照射范围内的预设位置的图像信息；
获取基准图像信息；
根据所述图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息；
将所述路灯配光调节信息传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
2.如权利要求1所述的路灯的AI智能配光调节方法，其特征在于，所述根据所述图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息包括：
获取所述图像信息以及所述基准图像信息的相似度，若相似度小于阈值，则
提取所述图像信息的图像特征；
获取经过训练的图像分类器；
将所述图像信息输入至所述图像分类器，从而获取图像分类标签；
获取调节数据库，所述调节数据库包括至少一个预设分类标签以及每个分类标签所对应的光照需求数据；
获取与图像分类标签相同的预设分类标签所对应的光照需求数据；
根据所述光照需求数据生成路灯配光调节信息。
3.如权利要求2所述的路灯的AI智能配光调节方法，其特征在于，所述路灯的AI智能配光调节方法进一步包括：
获取第二摄像装置传递的路灯照射范围内的第一视域图像信息；
识别所述第一视域图像信息，判断在所述第一视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取第二摄像装置间隔预设时间后所传递的路灯照射范围内的第二视域图像信息；
识别所述第二视域图像信息，判断在所述第二视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取当前光照信息，若当前光照信息低于预设阈值信息，则
生成调节信号传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
4.如权利要求2所述的路灯的AI智能配光调节方法，其特征在于，所述路灯的AI智能配光调节方法进一步包括：
获取第二摄像装置传递的路灯照射范围内的第一视域图像信息；
识别所述第一视域图像信息，判断在所述第一视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取第二摄像装置间隔预设时间后所传递的路灯照射范围内的第二视域图像信息；
识别所述第二视域图像信息，判断在所述第二视域图像信息内是否具有行人，若是，则
生成提问信息；
获取使用者根据所述提问信息所反馈的语音信息；
识别所述语音信息的语义信息；
根据所述语义信息判断是否生成路灯配光调节信息，若是，则
生成路灯配光调节信息。
5.如权利要求2所述的路灯的AI智能配光调节方法，其特征在于，所述路灯的AI智能配光调节方法进一步包括：
获取第二摄像装置传递的路灯照射范围内的第一视域图像信息；
识别所述第一视域图像信息，判断在所述第一视域图像信息内是否具有行人，若是，则
获取第二摄像装置间隔预设时间后所传递的路灯照射范围内的第二视域图像信息；
识别所述第二视域图像信息，判断在所述第二视域图像信息内是否具有行人，若是，则
提取所述第二视域图像信息的视域图像特征；
获取经过训练的行为分类器；
将所述视域图像特征输入至所述行为分类器，从而获取行为标签；
根据所述行为标签判断是否生成路灯配光调节信息，若是，则
生成路灯配光调节信息。
6.如权利要求5所述的路灯的AI智能配光调节方法，其特征在于，所述行为标签包括看东西标签；
所述根据所述行为标签判断是否生成路灯配光调节信息包括：
当所述行为标签为看东西标签时，获取当前光照信息，若当前光照信息低于预设阈值信息，则
生成调节信号传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
7.如权利要求1至6中任意一项所述的路灯的AI智能配光调节方法，其特征在于，所述第一摄像装置与所述第二摄像装置为同一个摄像装置。
8.一种路灯的AI智能配光调节装置，其特征在于，所述路灯的AI智能配光调节装置包括：
图像信息获取模块，所述图像信息获取模块用于获取所述第一摄像装置传递的位于路灯照射范围内的预设位置的图像信息；
基准图像信息获取模块，所述基准图像信息获取模块用于获取基准图像信息；
路灯配光调节信息获取模块，所述路灯配光调节信息获取模块用于根据所述图像信息以及基准图像信息生成路灯配光调节信息；
发送模块，所述发送模块用于将所述路灯配光调节信息传递给路灯控制系统，以使路灯控制系统根据所述路灯配光调节信息调节路灯光强和/或光的颜色。
9.一种路灯，其特征在于，所述路灯包括如权利要求8所述的路灯的AI智能配光调节装置。
10.如权利要求9所述的路灯，其特征在于，所述路灯进一步包括：
路灯本体，所述路灯本体包括路灯柱体、路灯控制系统以及照明装置，所述路灯控制系统以及照明装置设置在所述路灯柱体上，所述路灯控制系统用于控制所述照明装置进行照明；
所述路灯控制系统与所述路灯的AI智能配光调节装置连接，用于获取路灯的AI智能配光调节装置所传递的路灯配光调节信息，并根据所述路灯配光调节信息控制照明装置照明；
图像参照标志物，所述图像参照标志物设置在位于路灯照射范围内的地面上；
第一摄像装置，所述第一摄像装置设置在所述路灯柱体上，用于拍摄图像参照标志物；其中，
所述预设位置的图像信息为图像参照标志物的图像信息。
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