CN115968087A - 一种会展中心交互式灯光控制装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种会展中心交互式灯光控制装置，属于灯光控制技术领域，包括多个交互灯具组，所述交互灯具组包括灯具、电源、控制模块以及摄像装置，会展中心按照功能或结构划分为多个区域，会展中心每个区域的顶部或墙壁上设置有一个交互灯具组；所述摄像装置用于获取所述灯具组范围内的游客的人体图像，采用视频的方式获取；灯具包括第一级灯具、第二级灯具、第三级灯具，第一级灯具、第二级灯具、第三级灯具呈同轴心环形分布，从内到外依次为第一级灯具、第二级灯具、第三级灯具，灯具与电源、控制模块电连接，控制模块用于控制灯具进行灯光变换；解决了会展中心灯光控制装置存在的不能自动根据游客的年龄范围调节灯光亮暗程度、色温的问题。
Description
技术领域
本发明属于灯光控制技术领域，具体而言，涉及一种会展中心交互式灯光控制装置。
背景技术
会展是指会议、展览、大型活动等集体性的商业或非商业活动的简称。其概念内涵是指在一定地域空间，许多人聚集在一起形成的、定期或不定期、制度或非制度的传递和交流信息的群众性社会活动，其概念的外延包括各种类型的博览会、展销活动、大中小型会议、文化活动、节庆活动等。特定主题的会展是指围绕特定主题集合多人在特定时空的集聚交流活动。由于，会展中心集合的人数众多，有的人隔得远，有的人隔得近，有年轻人，有老人，而不同年龄的人群对于灯光的亮暗程度、色温的适应能力不同，年纪大的人往往适应于灯光亮度大、色温高的环境，年纪小的人往往适用于灯光亮度小、色温低的环境，然而，目前的会展中心的灯具系统只能通过手动控制一种灯光亮度与灯光色温，不能够自动随着进入会展中心的群体年龄来做相应的变换。
目前，现有的会展中心灯光控制装置大多存在不能够自动根据游客群体的年龄范围调节灯光亮暗程度以及色温的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种会展中心交互式灯光控制装置，旨在解决现有的会展中心灯光控制装置存在的不能够自动根据游客群体的年龄范围调节灯光亮暗程度以及色温的问题。
本发明是这样实现的：
本发明提供一种会展中心交互式灯光控制装置，包括多个交互灯具组，所述交互灯具组包括灯具、电源、控制模块以及摄像装置，会展中心按照功能或结构划分为多个区域，会展中心每个区域的顶部或墙壁上设置有一个交互灯具组；所述摄像装置用于获取所述灯具组范围内的游客的人体图像，采用视频的方式获取；所述灯具包括第一级灯具、第二级灯具以及第三级灯具，所述第一级灯具、所述第二级灯具以及所述第三级灯具呈同轴心环形分布，从内到外依次为所述第一级灯具、所述第二级灯具以及所述第三级灯具，所述灯具与所述电源、所述控制模块电连接，所述控制模块用于控制所述灯具进行灯光变换；所述控制模块内设置有存储器和处理器，所述存储器内存储有程序指令，所述处理器执行所述程序指令时执行灯光交互控制的步骤。
本发明提供的一种会展中心交互式灯光控制装置的技术效果如下：通过设置控制模块，所述控制模块内设置有存储器和处理器，所述存储器内存储有程序指令，所述处理器执行所述程序指令时执行灯光交互控制的步骤，所述控制模块中的姿态年龄分析模型能够通过人体图像分析出游客群体的年龄范围，通过游客群体的年龄范围来判断是否需要发送灯光调节指令，从而调节会展中心的灯光亮暗程度以及色温，提高游客的舒适度。
在上述技术方案的基础上，本发明的一种会展中心交互式灯光控制装置还可以做如下改进:
其中，所述灯光交互控制的步骤具体包括：
S100：获取游客的人体图像；
S200：对人体图像进行初始化处理，得到姿态特征集；
S300：建立深度学习网络模型，以姿态特征集为输入层，以人体图像对应的年龄为输出层，对所述深度学习网络模型进行训练，得到姿态年龄分析模型；
S400：利用姿态年龄分析模型计算游客的年龄估值范围；
S500：统计时间T内的游客的平均年龄范围；
S600：根据时间T内的游客的平均年龄范围发出灯光调节指令。
进一步的，所述人体图像包括人体面部图像、人体侧面图像、人体背影图像、人体弯曲图像中的至少一种。
采用上述改进方案的有益效果为：通过识别人体面部图像、人体侧面图像、人体背影图像、人体弯曲图像等多种人体图像，提高年龄分析的准确性。
进一步的，所述“对人体图像进行初始化处理，得到姿态特征集”的步骤，具体包括：
对人体图像进行灰度化处理形成灰度人体图像；
提取所述灰度人体图像的轮廓像素点；
对不同姿态类型的灰度人体图像的轮廓像素点，基于对应姿态的灰度人体图像的轮廓像素点进行轮廓像素点对齐，得到姿态特征集。
进一步的，所述“建立深度学习网络模型，以姿态特征集为输入层，以人体图像对应的年龄为输出层，对所述深度学习网络模型进行训练，得到姿态年龄分析模型”的步骤，具体包括以下步骤：
第一步：构建训练样本，具体是：按照不同姿态类型的灰度人体图像的轮廓像素点、对应的灰度人体图像的轮廓像素点以及对应的灰度人体图像的年龄组成姿态年龄信息融合数据集，形成深度学习网络训练数据集；
第二步：设计网络架构和初始化，具体是：构建一个卷积神经网络，其中包含1个输入层，3个卷积层，3个Relu非线性激活层层，3个池化层，1个全连接层以及1个输出层；
第三步：通过卷积神经网络训练得到姿态年龄分析模型，具体包括前向传播网络训练和反向传播网络训练两个阶段，所述前向传播网络训练是，将姿态年龄信息融合数据集通过卷积和池化的处理后提取特征图像，并将得到的特征图像转化为一维向量，输入全连接层，由分类器得出识别结果，即输出向量，所述输出向量的每个值表示当前输入灰度人体图像对应的年龄；所述反向传播网络训练是：当前向传播网络训练的输出结果与期望输出不符时，采用随机梯度下降优化算法进行反向传播网络训练，更新卷积层的参数。
进一步的，所述灯光调节指令包括亮度调节与色温调节，其中，
所述亮度调节包括第一亮度档位与第二亮度档位；
所述色温调节包括第一色温档位与第二色温档位。
进一步的，所述第一亮度档位：所述第一级灯具的亮度为600lx，所述第二级灯具的亮度为550lx，所述第三级灯具的亮度为500lx；
所述第二亮度档位：所述第一级灯具的亮度为700x，所述第二级灯具的亮度为650lx，所述第三级灯具的亮度为600lx；
所述第一色温档位：所述第一级灯具的色温为5200k，所述第二级灯具的亮度为5000k，所述第三级灯具的亮度为4800k；
所述第二色温档位：所述第一级灯具的色温为6200k，所述第二级灯具的亮度为6000k，所述第三级灯具的亮度为5800k。
采用上述改进方案的有益效果为：对于一亮度档位采用渐变的方式设置第一级灯具、第二级灯具、第三级灯具的亮度，使得在灯具切换不同亮度档位时，灯具的亮度变换更加柔和；对于一色温档位采用渐变的方式设置第一级灯具、第二级灯具、第三级灯具的色温，使得在灯具切换不同色温档位时，灯具的色温变换更加柔和。
进一步的，所述“根据时间T内的游客的平均年龄范围发出灯光调节指令”的步骤，具体包括：
判断在T时间内的游客的平均年龄范围是否大于规定阈值；
当在T时间内的游客的平均年龄范围小于规定阈值时采用第一套灯光调节指令；
当在T时间内的游客的平均年龄范围大于规定阈值时采用第二套灯光调节指令。
其中，规定阈值为50岁。
进一步的，所述第一套灯光调节指令为第一亮度档位与第一色温档位的组合，所述第二套的灯光调节指令为第二亮度档位与第二色温档位的组合，所述第一套灯光调节指令与第二套灯光调节之间的过度时间为10s。
采用上述改进方案的有益效果为：通过设置第一套灯光调节指令与第二套灯光调节之间的过度时间为10s，使得当第一套灯光调节指令变换到第二套灯光调节指令或者第二套灯光调节指令变换到第一套灯光调节指令的时候，使得灯具的亮度与色温能够更为柔和的进行转换。
进一步的，所述时间T为5min~10min。
采用上述改进方案的有益效果为：通过设置时间T为5min~10min，在5min~10min进行一次灯光变换，不会因为灯光变换的频率太过频繁，造成用电浪费。
与现有技术相比较，本发明提供的一种会展中心交互式灯光控制装置的有益效果是：通过设置控制模块，所述控制模块内设置有存储器和处理器，所述存储器内存储有程序指令，所述处理器执行所述程序指令时执行灯光交互控制的步骤，所述控制模块中的姿态年龄分析模型能够通过人体图像分析出游客群体的年龄范围，通过一段时间内游客群体中的平均年龄范围来判断是否需要发送灯光调节指令，从而调节会展中心的灯光亮暗程度以及色温。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为会展中心交互式灯光控制装置的其中一个交互灯具组的电连接示意图；
图2为展中心交互式灯光控制装置的其中一个交互灯具组内灯具分布示意图；
图3为灯光交互控制步骤的流程图；
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
1、灯具；11、第一级灯具；12、第二级灯具；13、第三级灯具；2、电源；3、控制模块；4、摄像装置。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，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或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
如图1-2所示，是本发明提供的一种会展中心交互式灯光控制装置的第一实施例，在本实施例中，包括多个交互灯具组，所述交互灯具组包括灯具1、电源2、控制模块3以及摄像装置4，其中，摄像装置用于获取所述灯具组范围内的游客的人体图像，采用视频录制的方式获取；会展中心中包含多个区域，会展中心每个区域的顶部或墙壁上设置有一个交互灯具组，灯具1包括第一级灯具11、第二级灯具12以及第三级灯具13，第一级灯具11、第二级灯具12以及第三级灯具13呈同轴心环形分布，从内到外依次为第一级灯具11、第二级灯具12以及第三级灯具13，灯具1与电源2、控制模块3电连接，控制模块3用于控制灯具1进行灯光变换；控制模块3内设置有存储器和处理器，存储器内存储有程序指令，处理器执行程序指令时执行灯光交互控制的步骤。
其中，摄像装置设置在灯具的四周5cm处。其中，如图3所示，在上述技术方案中，灯光交互控制的步骤具体包括：
S100：获取游客的人体图像；
S200：对人体图像进行初始化处理，得到姿态特征集；
S300：建立深度学习网络模型，以姿态特征集为输入层，以人体图像对应的年龄为输出层，对深度学习网络模型进行训练，得到姿态年龄分析模型；
S400：利用姿态年龄分析模型计算游客的年龄估值范围；
S500：统计时间T内的游客的平均年龄范围；
S600：根据时间T内的游客的平均年龄范围发出灯光调节指令。
其中，通过摄像装置4获取游客的人体图像。
进一步的，在上述技术方案中，人体图像包括人体面部图像、人体侧面图像、人体背影图像、人体弯曲图像中的至少一种。
进一步的，在上述技术方案中，“对人体图像进行初始化处理，得到姿态特征集”的步骤，具体包括：
对人体图像进行灰度化处理形成灰度人体图像；
提取灰度人体图像的轮廓像素点；
对不同姿态类型的灰度人体图像的轮廓像素点，基于对应姿态的灰度人体图像的轮廓像素点进行轮廓像素点对齐，得到姿态特征集。
其中，在提取待识别灰度图像的轮廓时，可采用现有技术的任何一种提取方法，例如可应用canny算法，本申请对此不做任何限定。在提取待识别灰度图像的轮廓像素点后，可将各像素点的坐标放于同一集合中，例如P＝[p1，p2，p3，…，pN]。
进一步的，在上述技术方案中，“建立深度学习网络模型，以姿态特征集为输入层，以人体图像对应的年龄为输出层，对深度学习网络模型进行训练，得到姿态年龄分析模型”的步骤，具体包括以下步骤：
第一步：构建训练样本，具体是：按照不同姿态类型的灰度人体图像的轮廓像素点、对应的灰度人体图像的轮廓像素点以及对应的灰度人体图像的年龄组成姿态年龄信息融合数据集，形成深度学习网络训练数据集；
第二步：设计网络架构和初始化，具体是：构建一个卷积神经网络，其中包含1个输入层，3个卷积层，3个Relu非线性激活层层，3个池化层，1个全连接层以及1个输出层；
第三步：通过卷积神经网络训练得到姿态年龄分析模型，具体包括前向传播网络训练和反向传播网络训练两个阶段，前向传播网络训练是，将姿态年龄信息融合数据集通过卷积和池化的处理后提取特征图像，并将得到的特征图像转化为一维向量，输入全连接层，由分类器得出识别结果，即输出向量，输出向量的每个值表示当前输入灰度人体图像对应的年龄；反向传播网络训练是：当前向传播网络训练的输出结果与期望输出不符时，采用随机梯度下降优化算法进行反向传播网络训练，更新卷积层的参数。
进一步的，在上述技术方案中，灯光调节指令包括亮度调节与色温调节，其中，
亮度调节包括第一亮度档位与第二亮度档位；
色温调节包括第一色温档位与第二色温档位。
进一步的，在上述技术方案中，第一亮度档位：第一级灯具11的亮度为600lx，第二级灯具12的亮度为550lx，第三级灯具13的亮度为500lx；
第二亮度档位：第一级灯具11的亮度为700x，第二级灯具12的亮度为650lx，第三级灯具13的亮度为600lx；
第一色温档位：第一级灯具11的色温为5200k，第二级灯具12的亮度为5000k，第三级灯具13的亮度为4800k；
第二色温档位：第一级灯具11的色温为6200k，第二级灯具12的亮度为6000k，第三级灯具13的亮度为5800k。
进一步的，在上述技术方案中，“根据时间T内的游客的平均年龄范围发出灯光调节指令”的步骤，具体包括：
判断在T时间内的游客的平均年龄范围是否大于规定阈值；
当在T时间内的游客的平均年龄范围小于规定阈值时采用第一套灯光调节指令；
当在T时间内的游客的平均年龄范围大于规定阈值时采用第二套灯光调节指令。
进一步的，在上述技术方案中，第一套灯光调节指令为第一亮度档位与第一色温档位的组合，第二套的灯光调节指令为第二亮度档位与第二色温档位的组合，第一套灯光调节指令与第二套灯光调节之间的过度时间为10s。
经过第一个T时间时，姿态年龄分析模型计算出在第一个T时间内的游客的年龄估值范围为50岁~55岁；此时游客的平均年龄范围大于规定阈值50岁，控制模块3控制灯具1执行第二套灯光调节指令，其中，第一级灯具11的亮度为700x，第二级灯具12的亮度为650lx，第三级灯具13的亮度为600lx；第一级灯具11的色温为6200k，第二级灯具12的亮度为6000k，第三级灯具13的亮度为5800k；
经过第二个T时间时，姿态年龄分析模型计算出在第二个T时间内的游客的年龄估值范围为30岁~35岁；此时游客的平均年龄范围小于规定阈值50岁，控制模块3控制灯具1执行第一天灯光调节指令，其中，第一级灯具11的亮度为600lx，第二级灯具12的亮度为550lx，第三级灯具13的亮度为500lx；第一级灯具11的色温为5200k，第二级灯具12的亮度为5000k，第三级灯具13的亮度为4800k，
其中，当第二套灯光调节指令转换到第一套灯光调节指令时，第一级灯具11的亮度由700lx转换到600lx，转换时间为10s，第一级灯具11的色温由6200k转换到5200k，转换时间为10s；第二级灯具12的亮度由650lx转换到550lx，转换时间为10s，第二级灯具12的色温由6000k转换到5000k，转换时间为10s；第三级灯具13的亮度由600lx转换到500lx，转换时间为10s，第三级灯具13的色温由5800k转换到4800k，转换时间为10s。
进一步的，在上述技术方案中，时间T为5min~10min。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，包括多个交互灯具组，所述交互灯具组包括灯具(1)、电源(2)、控制模块(3)以及摄像装置(4)，会展中心每个区域的顶部或墙壁上设置有一个交互灯具组；所述灯具(1)包括第一级灯具(11)、第二级灯具(12)以及第三级灯具(13)，所述第一级灯具(11)、所述第二级灯具(12)以及所述第三级灯具(13)呈同轴心环形分布，从内到外依次为所述第一级灯具(11)、所述第二级灯具(12)以及所述第三级灯具(13)，所述灯具(1)与所述电源(2)、所述控制模块(3)电连接，所述控制模块(3)用于控制所述灯具(1)进行灯光变换；所述控制模块(3)内设置有存储器和处理器，所述存储器内存储有程序指令，所述处理器执行所述程序指令时执行灯光交互控制的步骤。
2.根据权利要求1所述的一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，所述灯光交互控制的步骤具体包括：
S100：获取游客的人体图像；
S200：对人体图像进行初始化处理，得到姿态特征集；
S300：建立深度学习网络模型，以姿态特征集为输入层，以人体图像对应的年龄为输出层，对所述深度学习网络模型进行训练，得到姿态年龄分析模型；
S400：利用姿态年龄分析模型计算游客的年龄估值范围；
S500：统计时间T内的游客的平均年龄范围；
S600：根据时间T内的游客的平均年龄范围发出灯光调节指令。
3.根据权利要求2所述的一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，所述人体图像包括人体面部图像、人体侧面图像、人体背影图像、人体弯曲图像中的至少一种。
4.根据权利要求3所述的一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，所述对人体图像进行初始化处理，得到姿态特征集的步骤，具体包括：
对人体图像进行灰度化处理形成灰度人体图像；
提取所述灰度人体图像的轮廓像素点；
对不同姿态类型的灰度人体图像的轮廓像素点，基于对应姿态的灰度人体图像的轮廓像素点进行轮廓像素点对齐，得到姿态特征集。
5.根据权利要求4所述的一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，所述建立深度学习网络模型，以姿态特征集为输入层，以人体图像对应的年龄为输出层，对所述深度学习网络模型进行训练，得到姿态年龄分析模型的步骤，具体包括以下步骤：
第一步：构建训练样本，具体是：按照不同姿态类型的灰度人体图像的轮廓像素点、对应的灰度人体图像的轮廓像素点以及对应的灰度人体图像的年龄组成姿态年龄信息融合数据集，形成深度学习网络训练数据集；
第二步：设计网络架构和初始化，具体是：构建一个卷积神经网络，其中包含1个输入层，3个卷积层，3个Relu非线性激活层层，3个池化层，1个全连接层以及1个输出层；
第三步：通过卷积神经网络训练得到姿态年龄分析模型，具体包括前向传播网络训练和反向传播网络训练两个阶段，所述前向传播网络训练是，将姿态年龄信息融合数据集通过卷积和池化的处理后提取特征图像，并将得到的特征图像转化为一维向量，输入全连接层，由分类器得出识别结果，即输出向量，所述输出向量的每个值表示当前输入灰度人体图像对应的年龄；所述反向传播网络训练是：当前向传播网络训练的输出结果与期望输出不符时，采用随机梯度下降优化算法进行反向传播网络训练，更新卷积层的参数。
6.根据权利要求2所述的一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，所述灯光调节指令包括亮度调节与色温调节，其中，
所述亮度调节包括第一亮度档位与第二亮度档位；
所述色温调节包括第一色温档位与第二色温档位。
7.根据权利要求6所述的一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，所述第一亮度档位：所述第一级灯具(11)的亮度为600lx，所述第二级灯具(12)的亮度为550lx，所述第三级灯具(13)的亮度为500lx；
所述第二亮度档位：所述第一级灯具(11)的亮度为700x，所述第二级灯具(12)的亮度为650lx，所述第三级灯具(13)的亮度为600lx；
所述第一色温档位：所述第一级灯具(11)的色温为5200k，所述第二级灯具(12)的亮度为5000k，所述第三级灯具(13)的亮度为4800k；
所述第二色温档位：所述第一级灯具(11)的色温为6200k，所述第二级灯具(12)的亮度为6000k，所述第三级灯具(13)的亮度为5800k。
8.根据权利要求7所述的一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，所述根据时间T内的游客的平均年龄范围发出灯光调节指令的步骤，具体包括：
判断在T时间内的游客的平均年龄范围是否大于规定阈值；
当在T时间内的游客的平均年龄范围小于规定阈值时采用第一套灯光调节指令；
当在T时间内的游客的平均年龄范围大于规定阈值时采用第二套灯光调节指令。
9.根据权利要求8所述的一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，所述第一套灯光调节指令为第一亮度档位与第一色温档位的组合，所述第二套的灯光调节指令为第二亮度档位与第二色温档位的组合，所述第一套灯光调节指令与第二套灯光调节之间的过度时间为10s。
10.根据权利要求2所述的一种会展中心交互式灯光控制装置，其特征在于，所述时间T为5min~10min。
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