CN115802535A - 基于物联网的环境自适应led照明方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能照明技术领域，具体涉及一种基于物联网的环境自适应LED照明方法：获取日出与日落的时间、最大照明值与最小照明值；采集环境实际照度，根据环境实际照度、最大照明值与日落的时间得到LED灯的开启时间并将其调节为最小功率，当最小功率的照明时长达到稳定照明时长时，采集环境湿度、PM2.5数值与环境的RGB图像信息，计算环境因子、综合速度均值并获取特殊需求场合与关键点，进而计算环境特征参数；根据环境特征参数调节功率；当调节后的功率的照明时长达到稳定照明时长时，再次计算环境特征参数，以此类推，直至根据环境实际照度、最小照明值与日出的时间得到LED灯的关闭时间。本发明能够自适应调节LED灯的功率。
Description
技术领域
本发明涉及智能照明技术领域，具体涉及一种基于物联网的环境自适应LED照明方法。
背景技术
物联网是即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络，实现任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通；是新一代信息技术的重要组成部分。
随着物联网技术的发展，智能设备涉及的领域以及应用场景不断地扩大，其中，智能照明的应用越来越多，但是目前智能照明的控制需要用户向智能照明设备发出或者输入明确的控制指令，智能照明设备基于接收到的控制指令控制或调整智能照明设备的工作状态或亮度，无法实现自动的对智能照明设备进行调控；同时，目前大多数的智能照明设备功能比较单一，仅仅通过周围环境的明暗程度对智能照明设备的亮度进行调节，不能综合检测周围环境的其他参数，例如环境湿度，使得仅通过周围环境的明暗程度这一个参考因素对智能照明设备进行调节的方式过于武断，无法与周围环境的其他参数进行结合，得到更为精确的调节结果，节能程度比较有限。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于物联网的环境自适应LED照明方法，所采用的技术方案具体如下：
获取日出与日落的时间、环境照明标准的最大照明值与最小照明值，设置反应时段；
在所述反应时段后达到日落的时间时，采集环境实际照度，根据环境实际照度与最大照明值，得到LED灯的开启时间并将LED灯的功率调节为最小功率，获取最小功率的照明时长；
当最小功率的照明时长达到稳定照明时长时，设定数据采集时段，采集环境湿度、PM2.5数值以及环境对应的RGB图像信息；
根据所述环境湿度与PM2.5数值计算环境因子；
从所述RGB图像信息中提取LED作用区域；获取所述LED作用区域在数据采集时段对应的连续多帧图像；通过关键点检测网络获取所述连续多帧图像对应的关键点热力图，得到各个关键点的运动轨迹，基于所述运动轨迹计算各个关键点的移动速度，计算所有关键点的移动速度的均值，得到综合速度均值；
获取所述LED作用区域中的特殊需求场合；根据特殊需求场合的数量、综合速度均值、所述环境因子以及关键点的数量，计算环境特征参数；
根据环境特征参数调节LED灯的功率；获取调节后的功率的照明时长，当调节后的功率的照明时长达到稳定照明时长时，再次计算环境特征参数，根据环境特征参数调节LED灯的功率，以此类推，直至在所述反应时段后达到日出的时间时，采集环境实际照度，根据环境实际照度与最小照明值，得到LED灯的关闭时间。
进一步地，所述LED灯的开启时间的获取方法为：在所述反应时段后达到日落的时间时，开始采集环境实际照度，然后每隔一个时间长度采集一次环境实际照度，当采集得到的环境实际照度对应的平均值小于最大照明值与照度阈值的差值时，将此时的时间记为LED灯的开启时间；
所述LED灯的关闭时间的获取方法为：在所述反应时段后达到日出的时间时，开始采集环境实际照度，然后每隔一个时间长度采集一次环境实际照度，当采集得到的环境实际照度对应的平均值大于最小照明值与照度阈值的和值时，将此时的时间记为LED灯的关闭时间。
进一步地，所述环境因子为：
其中，
为环境因子，
为PM2.5数值，
为环境湿度，
为调节系数，
为自然常数。
进一步地，所述LED作用区域的获取步骤为：
1）利用语义分割算法获取RGB图像信息中的道路区域；
2）对所述道路区域进行HSV色彩空间转换，得到道路区域中各像素点对应的明度值，设置明度阈值，将明度值大于所述明度阈值对应的像素点记为初始LED作用区域像素点；
3）利用均值漂移算法对所述初始LED作用区域像素点进行聚类分析，根据聚类结果得到LED作用区域。
进一步地，所述环境特征参数为：
其中，
为环境特征参数，
为环境因子，
、
为权值参数；
为综合速度均值，
为
特殊需求场合的数量，
为关键点的数量，
为自然常数。
进一步地，所述特殊需求场合包括下象棋场合、移动摊位以及广场舞场合。
进一步地，所述根据环境特征参数调节LED灯的功率的方法为：
其中，
为在数据采集时段j之后对应的调节后的功率，
为在数据采集时段j-1
之后对应的调节后的功率，
为数据采集时段j对应的环境特征参数归一化后的值，
为
数据采集时段j-1对应的环境特征参数归一化后的值。
进一步地，所述特殊需求场合通过目标检测网络获取。
本发明实施例至少具有如下有益效果：
本发明根据日落的时间、环境照明标准的最大照明值与环境实际照度得到LED灯的开启时间，根据日出的时间、环境照明标准的最小照明值与环境实际照度得到LED灯的关闭时间，能够自适应获取LED灯的开启时间与关闭时间；本发明考虑到了如果仅根据日落和日出时间开启或关闭LED灯，在实际不同天气的影响下，环境的实际亮度将会出现过高或过低的情况，导致开灯关灯出现过早或过晚的状况，因此本发明自适应的获取LED灯的开启时间与关闭时间，避免出现开灯关灯过早或过晚的状况；同时本发明根据环境因子、综合速度均值、特殊需求场合的数量以及关键点的数量计算环境特征参数，根据环境特征参数调节LED灯的功率，在环境特征参数的计算时，不仅考虑了当前环境的空气状况即环境因子，还考虑了当前环境中关键点的移动速度即综合速度均值，与此同时也参考了关键点的数量以及特殊需求场合的数量，使得环境特征参数的计算考虑的因素更加全面，能够从多角度反映当前环境的实际状况，进而更加精准地调节LED灯的功率，在满足必要照明效果的同时最大程度的节约了电力资源。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明的一种基于物联网的环境自适应LED照明方法实施例的步骤流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的方案，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
本发明针对的具体场景为：市民夜间玩耍及夜间日常休闲的室外活动区，例如公园、广场等；基于室外活动区的实际情况自适应的获取室外活动区LED灯的开启时间与关闭时间，并对LED灯的功率进行自适应调节。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于物联网的环境自适应LED照明方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤1，获取日出与日落的时间、环境照明标准的最大照明值与最小照明值，设置反应时段；在所述反应时段后达到日落的时间时，采集环境实际照度，根据环境实际照度与最大照明值，得到LED灯的开启时间并将LED灯的功率调节为最小功率，获取最小功率对应的照明时长。
具体地，基于经纬度的日出日落算法得到每天的日出日落时间，日出日落时间的
计算过程为现有公知技术，不在本发明保护范围内，在此不做详细阐述；然后基于现有的环
境照明标准得到环境照明标准的最大照明值与最小照明值，本实施例中最小照明值
为
，最大照明值
为
，在具体操作过程中，实施者也可对大量数据进行统计获取
最大照明值与最小照明值，即对最大照明值与最小照明值的取值进行适当的调整。
上述中LED灯的开启时间的获取方法为：在所述反应时段后达到日落的时间时，开始采集环境实际照度，然后每隔一个时间长度采集一次环境实际照度，当采集得到的环境实际照度对应的平均值小于最大照明值与照度阈值的差值时，将此时的时间记为LED灯的开启时间；其中，环境实际照度利用照度传感器采集。
例如，当日落的时间为下午六点，反应时段为10分钟时，即在下午五点五十分开始采集环境实际照度，然后每隔一个时间长度采集一次环境实际照度，当采集得到的环境实际照度对应的平均值小于最大照明值与照度阈值的差值时，将此时的时间记为LED灯的开启时间。
本实施例中人为设置时间长度为1分钟、反应时间为10分钟与照度阈值为
，实施
者可根据实际情况调整时间长度、反应时间与照度阈值的取值。
需要说明的是，本发明考虑到如果仅根据日落的时间开启LED灯，在实际不同天气的影响下，环境的实际亮度将会出现过高或过低的情况，导致开灯出现过早或过晚的状况，因此，本实施例通过环境实际照度、反应时间、照度阈值以及最大照明值获取LED灯的开启时间，结合了实际环境中的环境实际照度，能够更加精确的得到LED灯的开启时间，同时，让LED灯在开启时以最小功率进行照明一段时间，在满足基本照明需求的同时最大程度的节约了电力资源。本实施例中之所以根据最大照度值得到LED灯的开启时间，是因为太阳在一点点降落，天空的亮度也随之一点点变暗，为了避免由于天空的亮度暗的过快，导致在LED灯未开启时的前一段时间出现环境实际照度达不到最小照明值的现象，所以基于最大照明值得到LED灯的开启时间。
步骤2，当最小功率对应的照明时长达到稳定照明时长时，设定数据采集时段，在数据采集时段采集环境湿度、PM2.5数值以及环境对应的RGB图像信息；根据所述环境湿度与PM2.5数值计算环境因子。
本实施例中稳定照明时长为1小时，实施者可根据实际情况对其进行调整，当最小功率对应的照明时长达到1小时的时候，设定数据采集时段，在数据采集时段采集环境湿度、PM2.5数值以及环境对应的RGB图像信息；环境湿度利用湿度传感器采集，PM2.5数值利用PM2.5检测仪采集，RGB图像信息利用相机采集；相机为广角相机，能够尽可能多的采集到LED灯所对应的环境区域，相机的视角实施者可根据实际情况自行设置。
其中，数据采集时段为5分钟，实施者可对其进行调整，当最小功率对应的照明时长达到1小时的时候，开始在数据采集时段采集数据，例如，当LED灯开启的时间为六点十分时，将七点十分至七点十五分的五分钟记为数据采集时段；在数据采集时段采集数据。
所述环境因子为：
其中，
为环境因子，
为PM2.5数值，
为环境湿度，
为调节系数，即
，
为自然
常数。
环境因子能够表征当前环境对亮度的需求程度，反映如何调节LED灯的功率，环境因子越大，表明当前环境对亮度的需求程度越大，则调大功率的可能性越大，进而使得LED灯发出更高亮的光满足当前环境对亮度的需求。PM2.5数值越大，说明空气中所含的杂质污染因子越多，越不清晰，表征当前环境对亮度的需求程度越大，即环境因子越大；环境湿度越大，表明当前环境的能见度越低，则当前环境对亮度的需求程度越大，即环境因子越大，通过分析得知，环境湿度与PM2.5数值均与环境因子呈现正比例关系，而并非线性关系，所以本实施例通过数学建模的方法得到环境因子的计算公式。
步骤3，从所述RGB图像信息中提取LED作用区域；获取所述LED作用区域在数据采集时段对应的连续多帧图像；通过关键点检测网络获取所述连续多帧图像对应的关键点热力图，得到各个关键点的运动轨迹，基于所述运动轨迹计算各个关键点的移动速度，计算所有关键点的移动速度的均值，得到综合速度均值。
优选的，考虑到在RGB图像信息的采集过程中极易出现颗粒状的噪声点，为提高RGB图像信息的质量，避免噪点区域对后续的计算产生不良影响，本实施例采用高斯滤波去噪算法去除RGB图像信息中的噪点，以平滑RGB图像信息中的边缘细节信息；其中，所述高斯滤波去噪算法为公知技术，不再阐述。
具体地，所述LED作用区域的获取步骤为：
1）利用语义分割算法获取RGB图像信息中的道路区域；即将RGB图像信息作为待识别图像，由人工对待识别图像中的像素点进行标记标签，将属于道路区域的像素点标记为1，将属于其他区域的像素点标记的为0，得到标记图像，然后将标记图像送入语义分割编码器，进行卷积池化，得到图像的特征图；通过语义分割解码器将特征图输出为语义分割图，根据语义分割图实现图像分割，获取RGB图像信息中的道路区域；语义分割算法的损失函数采用交叉熵损失函数，语义分割算法为公知技术，不再赘述。
2）对所述道路区域进行HSV色彩空间转换，得到道路区域中各像素点对应的明度值，设置明度阈值，将明度值大于所述明度阈值对应的像素点记为初始LED作用区域像素点。
需要说明的是，道路区域包括LED作用区域与LED非作用区域，由于LED作用区域对应的像素点的明度值与LED非作用区域对应的像素点的明度值存在明显差异，即LED作用区域对应的像素点的明度值较大，LED非作用区域对应的像素点的明度值较小，因此本实施例通过对道路区域进行HSV色彩空间转换，得到道路区域中各像素点对应的明度值，然后设置明度阈值，通过各像素点对应的明度值与明度阈值得到初始LED作用区域像素点，实现对LED作用区域的初步筛选。其中，明度阈值由实施者根据实际情况进行设定。
3）利用均值漂移算法对所述初始LED作用区域像素点进行聚类分析，根据聚类结果得到LED作用区域。
具体地，采用均值漂移算法对提取的初始LED作用区域像素点进行聚类分析，与现有均值漂移算法不同的是，本实施例限制聚类集合为一类，以停止漂移时的中心点为聚类中心点，确定聚类中心点后，扩大聚类半径，每次聚类半径的扩大幅度为初始半径的1/n，n的取值由实施者自行设置，本实施例设置n=5，初始半径设置为50个像素点，在此需要说明，均值漂移算法的聚类过程为公知技术，不在本发明的保护范围内，不做具体阐述。基于初始聚类半径及聚类中心点进行漂移，并重复扩大聚类半径以及进行漂移步骤，直至聚类半径扩大为初始半径的2倍，若在此之后的多次聚类中，聚类中心点不变，则漂移聚类完成，将聚类中心点记为LED作用区域的中心点，否则，重新选择某一个初始LED作用区域像素点重复上述步骤，直至获取LED作用区域的中心点，根据聚类结果得到LED作用区域，即将不处于聚类结果中的初始LED作用区域像素点删除，将处于聚类结果中的初始LED作用区域像素点作为LED作用区域像素点，得到LED作用区域。
本实施例中，考虑到一般情况下道路区域表面会存在固有灰度差异，因此需要对初步提取的初始LED作用区域像素点进行详细分析，以避免道路区域表面的固有灰度差异对LED作用区域的提取产生影响。因此，本实施例采用均值漂移算法对初始LED作用区域像素点进行分析，能够更加准确的得到LED作用区域，提高了提取LED作用区域的精度。
然后通过相机获取LED作用区域在数据采集时段对应的连续多帧图像，相邻两帧图像的帧差时间由实施者自行设定；之后将各帧图像中的人体头部作为关键点，通过关键点检测网络获取连续多帧图像对应的关键点热力图，得到各个关键点的运动轨迹；基于所述运动轨迹计算各个关键点的移动速度；即根据关键点的运动轨迹，得到关键点在两两相邻帧图像对应的移动距离，计算移动距离与两两相邻帧图像帧差时间的比值，得到关键点在两两相邻帧图像对应的移动速度，将某一关键点对应所有移动速度的平均值作为该关键点的移动速度，得到所有关键点的移动速度，计算所有关键点的移动速度的均值，得到综合速度均值。
上述中的关键点检测网络以及根据关键点的运动轨迹，得到关键点在两两相邻帧图像对应的移动距离均为公知技术，不在本发明保护范围内，不做详细阐述。
综合速度均值表征LED作用区域所有人的移动速度的均值，当均值越大时，说明LED作用区域中的人对周围环境的关注度较低，则表征此时对亮度的要求较低，当均值较小时，说明LED作用区域中的人大都徘徊在某一固定位置或者处于步行缓慢的状态，对周围环境的关注度较高，则表征此时对亮度的要求较高，将综合速度均值作为后续调节功率的一个参考因素，能够更加精确的调节LED灯的功率，最大程度的节约电力资源。
步骤4，获取所述LED作用区域中的特殊需求场合；根据所述特殊需求场合的数量、综合速度均值、所述环境因子以及关键点的数量，计算环境特征参数。
具体地，通过目标检测网络获取LED作用区域中的特殊需求场合，特殊需求场合包括但不限于下象棋场合、移动摊位以及广场舞场合，实施者可自行设置多种特殊需求场合，其中，目标检测网络为公知技术，不再赘述。
环境特征参数为：
其中，
为环境特征参数，
为环境因子，
、
为权值参数，本实施例中
；实施者可对权值参数的取值进行调整；
为综合速度均值，
为特殊需求
场合的数量，
为关键点的数量，e为自然常数。
环境特征参数表征当下LED作用区域的实际状况，环境特征参数越大，认为当下LED作用区域需要的亮度越高，调大LED的功率；反之，认为当下LED作用区域不需要太高的亮度，调小LED灯的功率；因此环境特征参数与LED灯的功率呈现正相关关系，但并非线性关系；环境因子越大，表明当前环境对亮度的需求程度越大，则调大功率的可能性越大，即环境因子与环境特征参数呈现正相关关系，但并非线性关系；特殊需求场合越多，表明对亮度的需求程度越大，越应该调大LED灯的功率，即特殊需求场合的数量与环境特征参数呈现正相关关系，但并非线性关系；关键点的数量越多，说明当前环境中的人员数量越多，越应该调大LED灯的功率，即关键点的数量与环境特征参数呈现正相关关系，但并非线性关系；综合速度均值越大，说明LED作用区域中的人对周围环境的关注度较低，则表征此时对亮度的要求较低，越应该调小LED灯的功率，即综合速度均值与环境特征参数呈现负相关关系，但并非线性关系；因此本实施例利用数学建模的方法获取环境特征参数的计算公式。
需要说明的是，本实施例考虑到当LED作用区域内存在特殊需求场合时，特殊需求场合对于LED光照的需求强度更大，为保证市民夜间生活的舒适度，便于进行各种夜间活动，对LED作用区域内的特殊需求场合进行识别，得到特殊需求场合的数量，以便对LED灯的照明状况进行准确调控。
步骤5，根据环境特征参数调节LED灯的功率；获取调节后的功率的照明时长，当调节后的功率的照明时长达到稳定照明时长时，再次计算环境特征参数，根据环境特征参数调节LED灯的功率，以此类推，直至在所述反应时段后达到日出的时间时，采集环境实际照度，根据环境实际照度与最小照明值，得到LED灯的关闭时间。
具体地，所述根据环境特征参数调节LED灯的功率的方法具体为：
其中，
为在数据采集时段j之后对应的调节后的功率，
为在数据采集时段j-1
之后对应的调节后的功率，
为数据采集时段j对应的环境特征参数归一化后的值，
为
数据采集时段j-1对应的环境特征参数归一化后的值。
需要说明的是，为了避免LED灯的功率过大导致寿命减少以及功率过小导致照明
亮度不足等问题；本实施例设置LED的最大功率为50W，最小功率为15W，实施者可根据实际
情况进自行调整；当
为最小功率，且
时，
仍为最小功率；当
为最大功率，且
时，
仍为最大功率；即当满足此两种情况的任意一种情况时，不对当前的功率进
行调节；避免出现上述中的问题。
具体地，所述LED灯的关闭时间的获取方法为：当再过所述反应时段达到日出的时间时，开始采集环境实际照度，然后每隔一个时间长度采集一次环境实际照度，当采集得到的环境实际照度对应的平均值大于最小照明值与照度阈值的和值时，将此时的时间记为LED灯的关闭时间。其中，环境实际照度利用照度传感器采集。
例如，当日出的时间为上午六点，反应时段为10分钟时，即在上午五点五十分开始采集环境实际照度，然后每隔一个时间长度采集一次环境实际照度，当采集得到的环境实际照度对应的平均值大于最小照明值与照度阈值的和值时，将此时的时间记为LED灯的关闭时间。
反应时段是为了更精准的得到LED灯的开启时间与关闭时间，本发明考虑到如果仅根据日落和日出时间开启或关闭LED灯，在实际不同天气的影响下，路面环境的实际亮度将会出现过高或过低的情况，导致开灯关灯出现过早或过晚的状况，因此在本实施例中，当再过反应时段达到日出或日落的时间时，就开始采集环境实际照度，即在日出时间或日落时间之前就采集环境实际照度，根据环境实际照度获取LED灯开启和关闭的时间，避免出现开灯关灯过早或过晚的状况。
需要说明的是，从LED灯开启的时间到LED灯关闭的时间，包括多个数据采集时段
与多个稳定照明时长；且数据采集时段与稳定照明时长按照稳定照明时长-数据采集时段
的排列顺序进行排列；在第一次调整LED灯的功率时，即对最小功率进行调整时，
表征的
是在LED灯开启的时间之前的5分钟计算得到的环境特征参数，
表征的是最小功率。
根据上述步骤1至步骤5的方法能够实现对LED灯的功率进行自适应的调节控制，基于实际环境中的环境实际照度自动控制LED灯的开启时间与关闭时间，保证了按需照明的同时实现了最大程度的对电力资源的节约。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于物联网的环境自适应LED照明方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取日出与日落的时间、环境照明标准的最大照明值与最小照明值，设置反应时段；
在所述反应时段后达到日落的时间时，采集环境实际照度，根据环境实际照度与最大照明值，得到LED灯的开启时间并将LED灯的功率调节为最小功率，获取最小功率的照明时长；
当最小功率的照明时长达到稳定照明时长时，设定数据采集时段，采集环境湿度、PM2.5数值以及环境对应的RGB图像信息；
根据所述环境湿度与PM2.5数值计算环境因子；
从所述RGB图像信息中提取LED作用区域；获取所述LED作用区域在数据采集时段对应的连续多帧图像；通过关键点检测网络获取所述连续多帧图像对应的关键点热力图，得到各个关键点的运动轨迹，基于所述运动轨迹计算各个关键点的移动速度，计算所有关键点的移动速度的均值，得到综合速度均值；
获取所述LED作用区域中的特殊需求场合；根据特殊需求场合的数量、综合速度均值、所述环境因子以及关键点的数量，计算环境特征参数；
根据环境特征参数调节LED灯的功率；获取调节后的功率的照明时长，当调节后的功率的照明时长达到稳定照明时长时，再次计算环境特征参数，根据环境特征参数调节LED灯的功率，以此类推，直至在所述反应时段后达到日出的时间时，采集环境实际照度，根据环境实际照度与最小照明值，得到LED灯的关闭时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环境自适应LED照明方法，其特征在于，
所述LED灯的开启时间的获取方法为：在所述反应时段后达到日落的时间时，开始采集环境实际照度，然后每隔一个时间长度采集一次环境实际照度，当采集得到的环境实际照度对应的平均值小于最大照明值与照度阈值的差值时，将此时的时间记为LED灯的开启时间；
所述LED灯的关闭时间的获取方法为：在所述反应时段后达到日出的时间时，开始采集环境实际照度，然后每隔一个时间长度采集一次环境实际照度，当采集得到的环境实际照度对应的平均值大于最小照明值与照度阈值的和值时，将此时的时间记为LED灯的关闭时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环境自适应LED照明方法，其特征在于，所述环境因子为：
其中，
为环境因子，
为PM2.5数值，
为环境湿度，
为调节系数，
为自然常数。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环境自适应LED照明方法，其特征在于，所述LED作用区域的获取步骤为：
1）利用语义分割算法获取RGB图像信息中的道路区域；
2）对所述道路区域进行HSV色彩空间转换，得到道路区域中各像素点对应的明度值，设置明度阈值，将明度值大于所述明度阈值对应的像素点记为初始LED作用区域像素点；
3）利用均值漂移算法对所述初始LED作用区域像素点进行聚类分析，根据聚类结果得到LED作用区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环境自适应LED照明方法，其特征在于，所述环境特征参数为：
其中，
为环境特征参数，
为环境因子，
、
为权值参数；
为综合速度均值，
为特殊需求场合的数量，
为关键点的数量，
为自然常数。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环境自适应LED照明方法，其特征在于，所述特殊需求场合包括下象棋场合、移动摊位以及广场舞场合。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环境自适应LED照明方法，其特征在于，所述根据环境特征参数调节LED灯的功率的方法为：
其中，
为在数据采集时段j之后对应的调节后的功率，
为在数据采集时段j-1之后对应的调节后的功率，
为数据采集时段j对应的环境特征参数归一化后的值，
为数据采集时段j-1对应的环境特征参数归一化后的值。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环境自适应LED照明方法，其特征在于，所述特殊需求场合通过目标检测网络获取。
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