CN115835459B - 一种动力照明智能控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及优化控制技术领域，具体涉及一种动力照明智能控制方法及系统：根据待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置，确定第一预估照度值和照度叠加值，基于第一预估照度值和照度叠加值获得第二时刻的环境照度值，进而建立目标函数，确定各个灯具在第二时刻的供电电流；基于第三时刻的行人流动情况，获得每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子，基于电流调节因子实现第三时刻的灯具分组优化控制，获得各个灯具在第三时刻的供电电流。本发明的灯具分组优化控制，可以有效降低灯具照明系统的控制压力，提高照明系统的供电利用率。

Description

一种动力照明智能控制方法及系统

技术领域

本发明涉及优化控制技术领域，具体涉及一种动力照明智能控制方法及系统。

背景技术

动力照明系统分为动力系统和照明系统，其是供电系统的重要部分。在高铁站的日常运行过程中，高铁站台的照明在供电系统中占有较大部分，由灯具照明产生的电费是高铁站台的一大开支，为了减少高铁站的供电成本，对照明供电进行控制调节，以降低灯具供电的浪费。

高铁站台具有较大的人员流动性且灯具较多的特征，而现有对公共区域的照明系统进行供电控制时，需要根据人员流动情况对多个灯具的供电电流进行单独控制，导致动力照明控制系统的控制压力较大，无法快速根据行人动向，实现供电电流调节，容易出现灯具供电电流调节不及时的问题。若灯具调节不及时会使高铁站台上的行人出现视野盲区，引发安全问题。

发明内容

为了解决上述现有动力照明控制方法的灯具控制难度较高，容易出现灯具供电电流调节不及时的技术问题，本发明的目的在于提供一种动力照明智能控制方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

本发明提供了一种动力照明智能控制方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1，根据待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置，确定每个行人在第一时刻的第一预估照度值、在第三时刻的第三预估照度值；

步骤S2，建立第一时刻和第二时刻的照度线性叠加系数表，根据第一时刻的照度线性叠加系数表和第一时刻的全景图像中各个灯具的照度值，获得每个行人在第一时刻的照度叠加值；

步骤S3，根据每个行人在第一时刻的第一预估照度值和照度叠加值，确定每个行人在第一时刻的环境照度值，将每个行人在第一时刻的环境照度值作为每个行人在第二时刻的环境照度值；

步骤S4，根据预设预期照度值、每个行人在第二时刻的环境照度值以及每个行人的各个灯具在第二时刻对应的照度线性叠加系数，建立目标函数，根据目标函数确定各个灯具在第二时刻的供电电流，所述每个行人的各个灯具在第二时刻对应的照度线性叠加系数从第二时刻的照度线性叠加系数表中提取获得；

步骤S5，根据预设预期照度值、每个行人在第三时刻的第三预估照度值、每个行人的中心坐标以及各个灯具的中心坐标，确定每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子；

步骤S6，对每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子进行分类，获得目标簇，更新目标簇内的各个灯具在第二时刻的供电电流，获得各个灯具在第三时刻的供电电流。

进一步地，所述待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置的获取步骤包括：

获取待控制区域在第一时刻、第二时刻和第三时刻的全景图像，根据全景图像获得第一时刻、第二时刻和第三时刻的行人掩膜图像；

根据第一时刻和第三时刻的行人掩膜图像，得到待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置；

所述第一时刻为所述第二时刻的前一时刻，所述第二时刻为所述第三时刻的前一时刻，所述第三时刻为当前时刻。

进一步地，所述步骤S1包括：

根据待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置，获取每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的边缘像素点的灰度值，根据边缘像素点的灰度值确定每个行人在第一时刻的边缘像素灰度均值、在第三时刻的边缘像素灰度均值；

将待控制区域中距离第一时刻的每个行人最近的照度传感器，确定为每个行人在第一时刻的目标照度传感器，将待控制区域中距离第三时刻的每个行人最近的照度传感器，确定为每个行人在第三时刻的目标照度传感器，获取第一时刻和第三时刻的目标照度传感器的照度值和像素灰度均值；

计算每个行人在第一时刻的边缘像素灰度均值与目标照度传感器的像素灰度均值的比值，将该比值与目标照度传感器的照度值的乘积，确定为对应行人在第一时刻的第一预估照度值；计算每个行人在第三时刻的边缘像素灰度均值与目标照度传感器的像素灰度均值的比值，将该比值与目标照度传感器的照度值的乘积，确定为对应行人在第三时刻的第三预估照度值。

进一步地，根据第一时刻的照度线性叠加系数表和第一时刻的全景图像中各个灯具的照度值，获得每个行人在第一时刻的照度叠加值，包括：

根据第一时刻的照度线性叠加系数表，获得每个行人的各个灯具在第一时刻对应的照度线性叠加系数，计算每个行人的各个灯具在第一时刻对应的照度线性叠加系数与对应灯具的照度值的乘积的累加值，将累加值作为对应行人在第一时刻的照度叠加值。

进一步地，根据每个行人在第一时刻的第一预估照度值和照度叠加值，确定每个行人在第一时刻的环境照度值，包括：

将每个行人在第一时刻的第一预估照度值和照度叠加值的差值，确定为每个行人在第一时刻的环境照度值。

进一步地，所述目标函数的计算公式为：

其中，为目标函数值，为每个行人在第二时刻的第q个灯具对应的照度线性叠加系数，为每个行人在第二时刻的第q个灯具的供电电流，为每个行人在第二时刻的第q个灯具的照度值，p为待控制区域内所有灯具的总数目，为预设预期照度值，为每个行人在第二时刻的环境照度值，为对求绝对值。

进一步地，根据目标函数确定各个灯具在第二时刻的供电电流，包括：

对目标函数求解，获得每个行人的各个灯具在第二时刻的供电电流，根据每个行人的各个灯具在第二时刻的供电电流，选取各个灯具在第二时刻的最大供电电流作为对应灯具在第二时刻的供电电流。

进一步地，根据预设预期照度值、每个行人在第三时刻的第三预估照度值、每个行人的中心坐标以及各个灯具的中心坐标，确定每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子，包括：

计算每个行人在第三时刻的第三预估照度值与预设预期照度值的差值绝对值，将差值绝对值确定为每个行人在第三时刻的照度差异值；

计算每个行人在第三时刻的中心坐标与各个灯具的中心坐标的距离，并对距离进行负相关映射，获得每个行人的各个灯具在第三时刻对应的距离负相关映射值；

计算每个行人在第三时刻的照度差异值与每个行人的各个灯具在第三时刻对应的距离负相关映射值的乘积，确定为每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子。

进一步地，所述步骤6包括：

对每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子进行分类，获得2个簇，将电流调节因子较大的簇作为目标簇；

利用目标函数，对目标簇内各个灯具在第二时刻的供电电流进行调节，获得目标簇内各个灯具对应的不少于两个的调节后的供电电流，将每个灯具对应的最大的调节后的供电电流作为对应灯具在第三个时刻的供电电流，将目标簇外的各个灯具在第二时刻的供电电流作为对应灯具在第三个时刻的供电电流，获得各个灯具在第三时刻的供电电流。

本发明还提供了一种动力照明智能控制系统，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令，以实现一种动力照明智能控制方法。

本发明具有如下有益效果：

本发明提供了一种动力照明智能控制方法，该方法基于区域内上一时刻的行人照明需求，得到可以判断是否需要调节灯具供电电流的电流调节因子，基于电流调节因子可以实现灯具分组优化控制，将下一时刻的所有灯具划分为需要调节供电电流的灯具和不需要调节供电电流的灯具，进而获得下一时刻灯具所需的供电电流，灯具分组优化控制可以有效降低动力照明系统控制区域内各个灯具的供电电流的控制压力，提高照明系统的供电利用率。确定每个行人在第一时刻的第一预估照度值和照度叠加值，是为了计算每个行人在第二时刻的环境照度值，提高第二时刻的环境照度值的参考价值。第二时刻的环境照度值是建立目标函数的重要因素，准确的环境照度值可以有效增强目标函数求解结果的精准性，使各个灯具在第二时刻的供电电流的调节符合第二时刻行人照明需求，同时，各个灯具在第二时刻的供电电流也为第三时刻的灯具分组优化控制提供了调节依据，有效增强控制第三时刻的各个灯具的供电电流的调节精准性。本发明通过灯具分组优化控制，对部分灯具进行供电电流调节，一定程度降低了照明系统的控制压力，减小出现灯具供电电流调节不及时的可能性。同时，本发明进一步减少了动力照明系统的供电成本，降低了灯具供电的浪费，有助于实现对照明供电的智能优化控制。

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为本发明一种动力照明智能控制方法的流程图；

图2为本发明实施例中的步骤S1的子步骤流程图；

图3为本发明实施例中的步骤S4的子步骤流程图；

图4为本发明实施例中的步骤S5的子步骤流程图。

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技术方案的具体实施方式、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”指的不一定是同一个实施例。此外，一个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。

本实施例可应用于控制人员流动性较强的公共区域的动力照明光源，公共区域可以为高铁站台。动力照明系统对公共区域采用灯具智能控制，其目的是在降低公共区域照明供电所需的电流、减少电费支出的同时，又能满足公共区域的照明供电需求。为了克服现有对公共区域的各个灯具进行单独控制时供电电流调节及时性较差的缺陷，本实施例提出了一种动力照明智能控制方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1，根据待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置，确定每个行人在第一时刻的第一预估照度值、在第三时刻的第三预估照度值，如图2所示，其步骤包括：

第一步，获取待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置，其步骤包括：

首先，获取待控制区域在第一时刻、第二时刻和第三时刻的全景图像。

在本实施例中，待控制区域可以为高铁公共区域，通过高铁公共区域中的多个图像采集设备的拍摄，得到高铁公共区域的各实时子区域图像。图像采集设备的个数可以由具体实施情况确定每个采集设备均有其对应的实时子区域图像，实时子区域图像可以为第一时刻的子区域图像、第二时刻的子区域图像或第三时刻的子区域图像。这里的第一时刻为第二时刻的前一时刻，第二时刻为第三时刻的前一时刻，第三时刻为当前时刻，相邻时刻的时间间隔可以为2s，也就是每间隔2s采集一次高铁公共区域的各实时子区域图像。图像采集设备的类型和相邻时刻的时间间隔可由实施者根据具体实际情况自行设置，不做具体限定。

在得到高铁公共区域在第一时刻、第二时刻和第三时刻的各实时子区域图像后，为了便于后续实现动力照明智能控制，首先，利用图像采集设备通过有线传输的方式，将各实时子区域图像传输到数据处理中心。然后，数据处理中心采用sift特征点检测的图像拼接方法，将不同时刻的各实时子区域图像拼接成一个图像，得到高铁公共区域在第一时刻、第二时刻和第三时刻的全景图像，这里的不同时刻可以为第一时刻、第二时刻或第三时刻。sift特征点检测的图像拼接方法的实现过程为现有技术，不在本发明保护范围内，此处不再进行详细阐述。

需要说明的是，在进行全景图像拼接时，选择多个图像采集设备的其中一个预先完成标定的图像采集设备，将该图像采集设备的实时子区域图像作为图像拼接的主体，并将该图像采集设备在相机坐标系和世界坐标系中进行标定，以获得全景图像。由于该图像采集设备的实时子区域图像在标定时，实时子区域图像为俯视图，故得到的全景图像也为高铁公共区域的俯视图像。在相机坐标系和世界坐标系中实现标定的过程为现有技术，不在本发明保护范围内，此处不再进行详细阐述。

然后，根据全景图像获得第一时刻、第二时刻和第三时刻的行人掩膜图像。

在本实施例中，将不同时刻的全景图像输入到预先构建并训练好的行人检测神经网络中，可以获得待控制区域的每个行人在不同时刻的全景图像上的识别检测结果，识别检测结果为行人掩膜图像，即获得第一时刻、第二时刻和第三时刻的行人掩膜图像。

需要说明的是，行人检测神经网络采用Encoder-Decoder网络结构，其数据集为多张行人图像，多张行人图像可以由俯视相机获得，并由具有相关标注经验的人员进行数据集标注，其损失函数为交叉熵损失函数。其中，在进行数据集标注时，对数据集中行人图像中属于不同行人的像素点标注上不重复的编号，对数据集中行人图像中属于背景的像素点标注上与所有行人像素点编号不重复的编号，实现像素级的标注，进而采用one-hot编码对数据集中行人图像进行编码处理。行人检测神经网络的训练过程和one-hot编码的实现过程均为现有技术，不在本发明保护范围内，此处不再进行详细阐述。

最后，根据第一时刻和第三时刻的行人掩膜图像，得到待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置。

在本实施例中，利用连通域提取算法，对不同时刻的行人掩膜图像进行图像处理，将提取的行人连通域映射到全景图像中，可以得到待控制区域的每个行人在第一时刻、第二时刻和第三时刻的全景图像中的位置，该位置为每个行人的各个像素点在不同时刻的全景图像中的坐标位置。连通域提取算法的实现过程为现有技术，不在本发明保护范围内，此处不再进行详细阐述。

需要说明的是，每个行人在第一时刻的全景图像中的位置是每个行人在第二时刻的前一时刻的全景图像中的位置，行人可能发生移动也可能没有发生移动。

第二步，根据待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置，获取每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的边缘像素点的灰度值，根据边缘像素点的灰度值确定每个行人在第一时刻的边缘像素灰度均值、在第三时刻的边缘像素灰度均值。

在本实施例中，利用sobel边缘提取算法，提取每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的边缘像素点，sobel边缘提取算法的实现过程为现有技术，此处不再赘述。基于每个行人在第一时刻的各边缘像素点的灰度值和第三时刻的各边缘像素点的灰度值，可以计算得到每个行人在第一时刻的边缘像素灰度均值和第三时刻的边缘像素灰度均值，本步骤确定边缘像素灰度均值是为了便于后续计算预估照度值。

第三步，将待控制区域中距离第一时刻的每个行人最近的照度传感器，确定为每个行人在第一时刻的目标照度传感器，将待控制区域中距离第三时刻的每个行人最近的照度传感器，确定为每个行人在第三时刻的目标照度传感器，获取第一时刻和第三时刻的目标照度传感器的照度值和像素灰度均值。

在本实施例中，在待控制区域的地面安装等间隔的照度传感器，各照度传感器通过有线传输方式与数据处理中心相连接，可以将实时检测得到的照度数据传输至数据处理中心。同时，人为标注出全景图像中各照度传感器的施工位置，待控制区域内各照度传感器的施工位置在不同时刻的全景图像中保持一致。基于全景图像中不同位置处的照度传感器的每个像素点的灰度值，可以得到各照度传感器的像素灰度均值，像素灰度均值可以表征照度传感器的像素灰度分布情况。

需要说明的是，行人不一定会站在照度传感器附近的位置，所以目标照度传感器的照度值更能反映出距离行人最近的照度传感器对应的真实照明情况，有助于提高后续所确定的每个行人在不同时刻的预估照度值的参考价值，获取目标照度传感器的照度值和像素灰度均值是为了便于后续计算预估照度值。

第四步，根据每个行人在第一时刻和第三时刻的边缘像素灰度均值、目标照度传感器的照度值和像素灰度均值，确定每个行人在第一时刻的第一预估照度值、在第三时刻的第三预估照度值。

计算每个行人在第一时刻的边缘像素灰度均值与目标照度传感器的像素灰度均值的比值，将该比值与目标照度传感器的照度值的乘积，确定为对应行人在第一时刻的第一预估照度值；计算每个行人在第三时刻的边缘像素灰度均值与目标照度传感器的像素灰度均值的比值，将该比值与目标照度传感器的照度值的乘积，确定为对应行人在第三时刻的第三预估照度值。

为了便于后续确定每个行人在第二时刻的环境照度值，需要确定每个行人在不同时刻的预估照度值，预估照度值可以表征行人位置处的真实照明情况。本实施例在预估每个行人在不同时刻的照度值时，由于待控制区域具备多光源特征，导致预估模型较难建立。为了克服上述难以确定每个行人在不同时刻的预估照度值的缺陷，基于图像像素灰度与照度值之间的相关关系，可以得到行人的像素灰度分布情况与目标照度传感器的像素灰度分布情况的比值等于预估照度值与照度值的比值，故根据每个行人在不同时刻的边缘像素灰度均值、目标照度传感器的照度值和像素灰度均值，可以计算每个行人在不同时刻的预估照度值。

以确定每个行人在第一时刻的第一预估照度值为例，每个行人在第一时刻的边缘像素灰度均值与目标照度传感器的像素灰度均值的比值等于第一预估照度值与照度值的比值，其计算公式可以为：

其中，为每个行人在第一时刻的第一预估照度值，为每个行人在第一时刻的目标照度传感器的照度值，为每个行人在第一时刻的边缘像素灰度均值，为每个行人在第一时刻的目标照度传感器的像素灰度均值。

在上述计算公式中，、和为已知数值，为了计算数值的大小，将上述计算公式转化为，就可以得到每个行人在第一时刻的第一预估照度值。

由于每个行人在第三时刻的第三预估照度值的确定过程与在第一时刻的第一预估照度值的确定过程一致，故根据每个行人在第三时刻的坐标位置变化情况，通过每个行人在第一时刻的第一预估照度值的确定方法，可以得到每个行人在第三时刻的第三预估照度值，此处不再详细阐述每个行人在第三时刻的第三预估照度值的确定过程。至此，本实施例得到了每个行人在第一时刻的第一预估照度值、在第三时刻的第三预估照度值。

S2，建立第一时刻和第二时刻的照度线性叠加系数表，根据第一时刻的照度线性叠加系数表和第一时刻的全景图像中各个灯具的照度值，获得每个行人在第一时刻的照度叠加值，其步骤包括：

第一步，建立第一时刻和第二时刻的照度线性叠加系数表。

需要说明是，待控制区域中存在多个灯具，其导致待控制区域的每处位置的照度值受到所有灯具照度和环境照度的影响，也就是待控制区域的每处位置的照明程度为所有灯具照度和环境照度进行相关叠加的结果。

在本实施例中，各个灯具之间的照度叠加可以近似为线性关系叠加，但各个灯具的叠加系数不同。为了便于分析后续每个行人在不同时刻的照度叠加值，通过第一时刻的全景图像的不同位置处的不同灯具照度，利用线性拟合方法，参照现有LED（LightEmitting Diode，发光二极管）光照度叠加特性分析方案，可以得到第一时刻的各个灯具在不同位置处的叠加系数，建立第一时刻的照度线性叠加系数表。参考第一时刻的照度线性叠加系数表的建立过程，可以获得第二时刻的照度线性叠加系数表，不同时刻的全景图像均有其对应的照度线性叠加系数表。

在照度线性叠加系数表中，全景图像中的每处位置具有不同灯具照度，且不同照度对应着不同灯具之间的照度叠加系数。

第二步，根据第一时刻的照度线性叠加系数表和第一时刻的全景图像中各个灯具的照度值，获得每个行人在第一时刻的照度叠加值。

根据第一时刻的照度线性叠加系数表，可以获得每个行人的各个灯具在第一时刻对应的照度线性叠加系数，计算每个行人的各个灯具在第一时刻对应的照度线性叠加系数与对应灯具的照度值的乘积的累加值，将累加值作为对应行人在第一时刻的照度叠加值。

需要说明的是，照度叠加值可以更准确的表征每个行人在待控制区域中受到所有灯具光源影响后的照明程度，考虑照度线性叠加系数有助于提高后续所确定的环境照度值的准确度。

S3，根据每个行人在第一时刻的第一预估照度值和照度叠加值，确定每个行人在第一时刻的环境照度值，将每个行人在第一时刻的环境照度值作为每个行人在第二时刻的环境照度值。

在本实施例中，每处位置的环境具有较大的照度值，而灯具光源对应的照度叠加值较小，故不再获取环境照度值的叠加系数，直接将每个行人在第一时刻的第一预估照度值与照度叠加值的差值，确定为每个行人在第一时刻的环境照度值，每个行人在第一时刻的环境照度值的计算公式可以为：

其中，为每个行人在第一时刻的环境照度值，为每个行人在第一时刻的第一预估照度值，为每个行人在第一时刻的照度叠加值，为每个行人在第一时刻的第q个灯具对应的照度线性叠加系数，为每个行人在第一时刻的第q个灯具的供电电流，为每个行人在第一时刻的第q个灯具的照度值，p为待控制区域内所有灯具的总数目。

在环境照度值的计算公式中，可以表征行人在第二时刻的前一时刻的光源照度情况，该光源照度情况考虑到了灯具光源照度情况和实际环境照度情况。本实施例已知行人在第一时刻的第一预估照度值和各个灯具对应的照度叠加值，通过减法运算可以得到每个行人在第一时刻的环境照度值。由于相邻时刻的环境照度情况变化差异很小，故第一时刻的环境照度值近似于第二时刻的环境照度值，可以将每个行人在第一时刻的环境照度值作为每个行人在第二时刻的环境照度值，计算第二时刻的环境照度值是为了便于后续建立能够调节第二时刻的灯具供电电流的目标函数。

需要说明的是，灯具不同会造成灯具的照度值与供电电流之间的相关性发生变化，虽然灯具的照度值与供电电流之间存在正相关关系，但并非线性关系。为了便于基于行人所需的照度值，确定灯具的供电电流，在供电电压不变的前提下，对某个灯具在不同供电电流下的照度值进行非线性拟合，可以得到灯具的照度值与供电电流之间的映射函数，记为。灯具的照度值与供电电流之间的映射函数可以预先获取，以提高计算效率，各个灯具的照度值的计算公式可以为：，Z为各个灯具的照度值，A为各个灯具的供电电流。值得说明的是，本实施例中每个行人在不同时刻的各个灯具与每个行人的各个灯具在不同时刻所表述的含义相同。

S4，根据预设预期照度值、每个行人在第二时刻的环境照度值以及每个行人的各个灯具在第二时刻对应的照度线性叠加系数，建立目标函数，根据目标函数确定各个灯具在第二时刻的供电电流，如图3所示，其步骤包括：

第一步，在第二时刻的照度线性叠加系数表中，提取出每个行人的各个灯具在第二时刻对应的照度线性叠加系数，以便于后续建立可以获得第二时刻的各个灯具对应的最佳电流的目标函数。

第二步，根据预设预期照度值、每个行人在第二时刻的环境照度值以及每个行人的各个灯具在第二时刻对应的照度线性叠加系数，建立目标函数。

首先，需要说明的是，灯具控制应当保证每个行人具有足够清晰的视野，在各个行人具有足够清晰视野时，再获取各个行人所需要的照度值，行人具有清晰视野时所需的照度值即为预设预期照度值，记为，取经验值为100，预设预期照度值可由实施者根据具体实施场景进行调整。

建立目标函数是为了基于第二时刻的每个行人的实际照明情况，对第二时刻的各个灯具的初始供电电流进行更新，初始供电电流为第一时刻的各个灯具的供电电流。第二时刻的照度叠加值和预设预期照度值的差值可以表征每个行人在第二时刻的行人视野清晰程度，差值越小，则表示行人视野的清晰程度越大；环境照度值同样会对供电电流产生一定程度的影响，在保证行人具备足够清晰的视野的前提下，当前的环境照度值越大，说明灯具照度值越小，即灯具所需的供电电流越小。基于上述对目标函数的分析可知，目标函数的计算公式可以为：

其中，为目标函数值，为每个行人在第二时刻的第q个灯具对应的照度线性叠加系数，为每个行人在第二时刻的第q个灯具的供电电流，为每个行人在第二时刻的第q个灯具的照度值，p为待控制区域内所有灯具的总数目，为预设预期照度值，为每个行人在第二时刻的环境照度值，为对求绝对值。

在目标函数的计算公式中，目标函数的主要目的是在目标函数值最小时，对行人的各个灯具在第二时刻的供电电流A求解，获取最优解，可以表征每个行人对应的调节后的各个灯具在第二时刻的照度叠加值，可以表征行人具有清晰视野所需要的照度值，当两者之差最小时，则表示此时各个灯具所提供的由供电电流产生的照度值，可以使当前行人具有清晰视野。照度线性叠加系数c可以表征当前行人在全景图像下，不同灯具照度所对应的各个灯具之间的照度线性关系。值得说明的是，目标函数的计算公式可以应用于已知照度线性叠加系数、预设预期照度值以及环境照度值，对供电电流进行调节。

第三步，根据目标函数，确定各个灯具在第二时刻的供电电流。

对目标函数求解，获得每个行人的各个灯具在第二时刻的供电电流，根据每个行人的各个灯具在第二时刻的供电电流，选取各个灯具在第二时刻的最大供电电流作为对应灯具在第二时刻的供电电流。

在本实施例中，首先，根据目标函数，采用PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化算法）算法，获得每个行人的各个灯具在第二时刻的供电电流。PSO算法的实现过程为现有技术，不在本发明保护范围内，此处不再进行详细阐述。

需要说明的是，在确定各个灯具在第二时刻的供电电流时，并不限制各个灯具的公共电流总值大小，其原因是PSO算法求解时，若供电电流提供的灯具照度值高于预期照度要求，虽然会使供电电流总值增加，但目标函数值W也会增大。目标函数的求解方法可由实施者根据具体实施场景进行调整，不做具体限定。

然后，为了防止整个待控制区域的亮度过暗，设置灯具的最小供电电流，最小供电电流记为，并在待控制区域入口处安装供电电流达到预期电流值的灯具，用于对待控制区域中行人跟踪时，保证行人的照明效果，预期电流值记为。因此，各个灯具在第二时刻的供电电流A应大于等于灯具最小供电电流记为，且小于等于预期电流值，即。其中，最小供电电流的计算公式可以为：，为超参数，对于超参数和预期电流值，实施者可根据具体实施场景进行调整。

最后，由于待控制区域存在多个行人，对目标函数求解后，可以得到各个灯具针对每个行人都会有一个供电电流。为了保证行人视野清晰，根据每个行人的各个灯具在第二时刻的供电电流，选取各个灯具在第二时刻的最大供电电流作为对应灯具在第二时刻的供电电流。

至此，本实施例完成了对各个灯具在第二时刻的供电电流的调节。

S5，根据预设预期照度值、每个行人在第三时刻的第三预估照度值、每个行人的中心坐标以及各个灯具的中心坐标，确定每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子。

需要说明的是，为了实现待控制区域中各个灯具的供电电流的实时控制，需要根据相邻时刻的行人坐标变化情况、每个行人在当前时刻的前一时刻的预估照度情况以及预设预期照度值，分析在当前时刻的各个灯具需要调节供电电流的可能性。其中，如图4所示，确定每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子的步骤包括：

第一步，计算每个行人在第三时刻的第三预估照度值与预设预期照度值的差值绝对值，将差值绝对值确定为每个行人在第三时刻的照度差异值。

在本实施例中，照度差异值可以表征行人位置处的照明程度与满足清晰视野的照明程度之间的差异情况，照度差异值越大，说明该行人的各个灯具的供电电流在当前时刻越需要进行调节。

第二步，计算每个行人在第三时刻的中心坐标与各个灯具的中心坐标的距离，并对距离进行负相关映射，获得每个行人的各个灯具在第三时刻对应的距离负相关映射值。

需要说明的是，对于待控制区域中一些发生移动且具有较大照度差异值的行人，应当重新确定该行人的各个灯具的供电电流；对于一些没有发生移动且各个灯具对行人照明影响有限的行人，应当选择具有较大照度差异值、且距离该行人较近的灯具，对该灯具进行供电电流调节。因此，为了提高电流调节因子的参考价值，增强灯具供电电流的利用率，需要分析每个行人在第三时刻与各个灯具的远近情况。同时，为了减少计算量，使用每个行人和灯具的中心坐标，来表征每个行人和灯具在全景图像中的位置情况，计算每个行人与灯具之间的距离，每个行人与灯具之间的距离可以通过两点间的距离公式计算得到。两点间的距离公式为现有技术，此处不再进行详细阐述。

在本实施例中，若任意一个行人与某个灯具之间的距离越近，则该灯具对该行人照明影响越大，对该灯具进行供电电流调节的可能性就会越大。基于上述行人与灯具之间的距离对灯具供电电流调节概率的影响的说明可知，需要对每个行人与各个灯具之间的距离进行负相关映射，得到各个灯具对应的距离负相关映射值。实现负相关映射的现有方法有很多，例如，将每个行人与灯具之间的距离作为分数的分母，分母越大，分数越小，距离负相关映射值就会越小。

第三步，计算每个行人在第三时刻的照度差异值与各个灯具对应的距离负相关映射值的乘积，确定为每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子。

本实施例从两个角度分析每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子，两个角度分别为照度差异值和距离负相关映射值，其有助于增强电流调节因子的准确度。其中，电流调节因子可以表征调节灯具的供电电流的可能性，照度差异值可以表征实际照度情况与预设预期照度情况的差异程度，距离负相关映射值可以表征行人与各个灯具的远近情况，两者均与电流调节因子为正相关，故将两者的乘积作为电流调节因子，其计算公式可以为：

其中，为每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子，为每个行人在第三时刻的照度差异值，为每个行人的各个灯具在第三时刻对应的距离值，为每个行人的各个灯具在第三时刻对应的距离负相关映射值。

需要说明的是，当每个行人在第三时刻的照度差异值越大、每个行人在第三时刻的任意一个灯具对应的距离负相关映射值越大时，每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子就会越大，电流调节因子越大说明越需要对该灯具的供电电流进行调节。

S6，对每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子进行分类，获得目标簇，更新目标簇内的各个灯具在第二时刻的供电电流，获得各个灯具在第三时刻的供电电流。

需要说明的是，为了便于控制各个灯具的供电电流，现有灯具分组一般采用等间隔划分，但是等间隔划分会使灯具供电电流变化与行人位置变化的相关性变差，可能会出现局部区域内行人所在位置的照明程度不够，或者造成局部区域内灯具供电电流的浪费。为了克服上述现有灯具分组控制的缺陷，本实施例基于每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子，实现灯具分组优化控制，其步骤包括：

第一步，对每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子进行分类，获得2个簇，将电流调节因子较大的簇作为目标簇。

在本实施例中，利用二分K-Means聚类算法，对每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子进行分类，二分K-Means聚类算法中的k=2，其可以将每个行人的各个灯具划分为2个簇，实现对灯具的分组控制，目标簇内的各个灯具为在第三时刻需要调节供电电流的灯具。

第二步，利用目标函数，对目标簇内各个灯具在第二时刻的供电电流进行调节，获得目标簇内各个灯具对应的不少于两个的调节后的供电电流，将每个灯具对应的最大的调节后的供电电流作为对应灯具在第三个时刻的供电电流，将目标簇外的各个灯具在第二时刻的供电电流作为对应灯具在第三个时刻的供电电流，获得各个灯具在第三时刻的供电电流。

在第三时刻，对于待控制区域内中需要调节供电电流的灯具，基于每个行人处的各个灯具在第三时刻对应的照度线性叠加系数和每个行人在第三时刻的环境照度值，将不需要调节供电电流的灯具对应的供电电流在目标函数求解过程设为定值，利用PSO算法，对目标函数求解，可以获得目标簇内每个行人位置的各个灯具在第三时刻的供电电流。将需要调节供电电流的灯具作为目标灯具，由于每个行人的各个目标灯具在第三时刻均需要调节，也就是第三时刻的每个目标灯具对应的多个调节后的供电电流，此时选择多个调节后的供电电流中的最大值作为对应目标灯具在第三时刻的供电电流。对于待控制区域内中不需要调节供电电流的灯具，由于目标簇外的各个灯具的电流调节因子较小，其对待控制区域内每处位置的照明程度的影响很小，不会造成视野不清晰的影响，为了减轻动力照明系统的控制压力，保持目标簇外的灯具在第二时刻的供电电流不变，将目标簇外的各个灯具在第二时刻的供电电流作为对应灯具在第三个时刻的供电电流。本实施例的分组调节灯具的供电电流，有助于减少计算量和需要调节供电灯具的个数，降低控制难度，进而提高供电电流调节的及时性。

至此，本实施例得到了各个目标灯具在第三时刻的供电电流。

最后，数据处理中心将各个目标灯具在第三时刻的供电电流发送给对应目标灯具的供电电流控制器中，使第三时刻的动力照明系统完成对待控制区域内各个灯具的供电电流调节。

需要说明的是，在获取各个灯具在第三时刻的供电电流后，可以基于各个灯具在第三时刻的供电电流，利用第四时刻的灯具控制相关信息和行人位置信息，确定每个行人的各个灯具在第四时刻对应的电流调节因子，再次判断在第四时刻的哪些灯具需要调节供电电流，进而利用目标函数，获得各个灯具在第四时刻的供电电流，不断重复上述步骤，可以实现实时控制灯具供电电流的目的。基于上述分析可知，基于前一时刻的灯具供电电流，利用后一时刻的灯具控制相关信息和行人位置信息，可以实现后一时刻的灯具分组优化控制，其有效提高了动力照明系统的控制效率和控制精准性，降低了控制难度。

本实施例提供了一种动力照明智能控制方法，该方法基于第一时刻的灯具控制相关信息以及其本身的灯具控制信息，调节各个灯具在第二时刻的初始供电电流，获得各个灯具在第二时刻的供电电流，使第二时刻的各个灯具的照度值符合第二时刻的行人流动情况，并满足行人视野清晰的需求。而对于第三时刻的各个灯具的供电电流，可以基于第三时刻的灯具控制相关的实时情况和行人流动情况，判断第三时刻的各个灯具是否需要调节供电电流，实现灯具分组优化控制，其有效降低了灯具控制难度，减少动力照明系统的供电成本，降低灯具供电的浪费。

本实施例还提供了一种动力照明智能控制系统，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令，以实现一种动力照明智能控制方法，该方法是以上所描述的内容，这里不再作详细阐述。

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 (9)

1.一种动力照明智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，根据待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置，确定每个行人在第一时刻的第一预估照度值、在第三时刻的第三预估照度值；

步骤S2，建立第一时刻和第二时刻的照度线性叠加系数表，根据第一时刻的照度线性叠加系数表和第一时刻的全景图像中各个灯具的照度值，获得每个行人在第一时刻的照度叠加值；

步骤S3，根据每个行人在第一时刻的第一预估照度值和照度叠加值，确定每个行人在第一时刻的环境照度值，将每个行人在第一时刻的环境照度值作为每个行人在第二时刻的环境照度值；

步骤S4，根据预设预期照度值、每个行人在第二时刻的环境照度值以及每个行人的各个灯具在第二时刻对应的照度线性叠加系数，建立目标函数，根据目标函数确定各个灯具在第二时刻的供电电流，所述每个行人的各个灯具在第二时刻对应的照度线性叠加系数从第二时刻的照度线性叠加系数表中提取获得；

步骤S5，根据预设预期照度值、每个行人在第三时刻的第三预估照度值、每个行人的中心坐标以及各个灯具的中心坐标，确定每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子；

步骤S6，对每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子进行分类，获得目标簇，更新目标簇内的各个灯具在第二时刻的供电电流，获得各个灯具在第三时刻的供电电流；

根据每个行人在第一时刻的第一预估照度值和照度叠加值，确定每个行人在第一时刻的环境照度值，包括：

将每个行人在第一时刻的第一预估照度值和照度叠加值的差值，确定为每个行人在第一时刻的环境照度值，所述每个行人在第一时刻的环境照度值的计算公式为：

其中，为每个行人在第一时刻的环境照度值，为每个行人在第一时刻的第一预估照度值，为每个行人在第一时刻的照度叠加值，为每个行人在第一时刻的第q个灯具对应的照度线性叠加系数，为每个行人在第一时刻的第q个灯具的供电电流，为每个行人在第一时刻的第q个灯具的照度值，p为待控制区域内所有灯具的总数目。

2.根据权利要求1所述的一种动力照明智能控制方法，其特征在于，所述待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置的获取步骤包括：

获取待控制区域在第一时刻、第二时刻和第三时刻的全景图像，根据全景图像获得第一时刻、第二时刻和第三时刻的行人掩膜图像；

根据第一时刻和第三时刻的行人掩膜图像，得到待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置；

所述第一时刻为所述第二时刻的前一时刻，所述第二时刻为所述第三时刻的前一时刻，所述第三时刻为当前时刻。

3.根据权利要求1所述的一种动力照明智能控制方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

根据待控制区域的每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的位置，获取每个行人在第一时刻和第三时刻的全景图像中的边缘像素点的灰度值，根据边缘像素点的灰度值确定每个行人在第一时刻的边缘像素灰度均值、在第三时刻的边缘像素灰度均值；

将待控制区域中距离第一时刻的每个行人最近的照度传感器，确定为每个行人在第一时刻的目标照度传感器，将待控制区域中距离第三时刻的每个行人最近的照度传感器，确定为每个行人在第三时刻的目标照度传感器，获取第一时刻和第三时刻的目标照度传感器的照度值和像素灰度均值；

计算每个行人在第一时刻的边缘像素灰度均值与目标照度传感器的像素灰度均值的比值，将该比值与目标照度传感器的照度值的乘积，确定为对应行人在第一时刻的第一预估照度值；计算每个行人在第三时刻的边缘像素灰度均值与目标照度传感器的像素灰度均值的比值，将该比值与目标照度传感器的照度值的乘积，确定为对应行人在第三时刻的第三预估照度值。

4.根据权利要求1所述的一种动力照明智能控制方法，其特征在于，根据第一时刻的照度线性叠加系数表和第一时刻的全景图像中各个灯具的照度值，获得每个行人在第一时刻的照度叠加值，包括：

根据第一时刻的照度线性叠加系数表，获得每个行人的各个灯具在第一时刻对应的照度线性叠加系数，计算每个行人的各个灯具在第一时刻对应的照度线性叠加系数与对应灯具的照度值的乘积的累加值，将累加值作为对应行人在第一时刻的照度叠加值。

5.根据权利要求1所述的一种动力照明智能控制方法，其特征在于，所述目标函数的计算公式为：

其中，为目标函数值，为每个行人在第二时刻的第q个灯具对应的照度线性叠加系数，为每个行人在第二时刻的第q个灯具的供电电流，为每个行人在第二时刻的第q个灯具的照度值，p为待控制区域内所有灯具的总数目，为预设预期照度值，为每个行人在第二时刻的环境照度值，为对求绝对值。

6.根据权利要求5所述的一种动力照明智能控制方法，其特征在于，根据目标函数确定各个灯具在第二时刻的供电电流，包括：

对目标函数求解，获得每个行人的各个灯具在第二时刻的供电电流，根据每个行人的各个灯具在第二时刻的供电电流，选取各个灯具在第二时刻的最大供电电流作为对应灯具在第二时刻的供电电流。

7.根据权利要求1所述的一种动力照明智能控制方法，其特征在于，根据预设预期照度值、每个行人在第三时刻的第三预估照度值、每个行人的中心坐标以及各个灯具的中心坐标，确定每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子，包括：

计算每个行人在第三时刻的第三预估照度值与预设预期照度值的差值绝对值，将差值绝对值确定为每个行人在第三时刻的照度差异值；

计算每个行人在第三时刻的中心坐标与各个灯具的中心坐标的距离，并对距离进行负相关映射，获得每个行人的各个灯具在第三时刻对应的距离负相关映射值；

计算每个行人在第三时刻的照度差异值与每个行人的各个灯具在第三时刻对应的距离负相关映射值的乘积，确定为每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子。

8.根据权利要求7所述的一种动力照明智能控制方法，其特征在于，所述步骤6包括：

对每个行人的各个灯具在第三时刻对应的电流调节因子进行分类，获得2个簇，将电流调节因子较大的簇作为目标簇；

利用目标函数，对目标簇内各个灯具在第二时刻的供电电流进行调节，获得目标簇内各个灯具对应的不少于两个的调节后的供电电流，将每个灯具对应的最大的调节后的供电电流作为对应灯具在第三个时刻的供电电流，将目标簇外的各个灯具在第二时刻的供电电流作为对应灯具在第三个时刻的供电电流，获得各个灯具在第三时刻的供电电流。

9.一种动力照明智能控制系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令，以实现如权利要求1-8中任一项所述的一种动力照明智能控制方法。

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