CN116112805A - 补光灯亮度调节方法、装置、电子装置和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种补光灯亮度调节方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该补光灯亮度调节方法包括：获取待识别图像，所述待识别图像包括目标对象；基于所述待识别图像确定目标对象的第一实时动作；基于所述第一实时动作调节补光灯的亮度。通过本申请，解决了补光灯亮度调节精度低下的问题，实现了精准调节补光灯亮度的技术效果。

Description

补光灯亮度调节方法、装置、电子装置和存储介质

技术领域

本申请涉及视频监控技术领域，特别是涉及一种补光灯亮度调节方法、装置、电子装置和存储介质。

背景技术

监控系统是生产生活中应用最多的系统之一，视频监控最重要的一点是要能清楚的反映出监控终端的画面，然而，由于摄像机的传感器动态范围小、被摄物体与环境光线亮度差别大，被摄物体与摄像机和补光灯的距离远近不一等各种原因，造成监控图像部分区域过曝，部分区域全黑，图像质量大受影响。此外，补光灯的灯光太强，会出现机动车驾驶员、非机动车驾驶员以及行人感到刺眼和眩目。随着技术的发展，摄像机在低照度情况下拍摄的清晰度逐年提高。在这种情况下，依旧使用较亮光强的补光灯进行补光并采集视频，显然会对行人眼睛造成极大伤害，还可能导致人员因灯光炫目应急反应发生意外事故。因此，亟需一种补光方案实现补光光强与摄像机采集效果之间的平衡。

相关技术中的补光灯亮度调节方案，大多是基于采集的图像清晰度进行亮度调节，这种调节方式难以确定补光灯亮度是否会造成被拍摄人员的眩目，亮度调节精度和范围有限。

针对相关技术中存在补光灯亮度调节精度低下的问题，目前还没有提出有效的解决方案。

发明内容

在本实施例中提供了一种补光灯亮度调节方法、装置、电子装置和存储介质，以解决相关技术中补光灯亮度调节精度低下的问题。

第一个方面，在本实施例中提供了一种补光灯亮度调节方法，该方法包括：

获取待识别图像，待识别图像包括目标对象；

基于待识别图像确定目标对象的第一实时动作；

基于第一实时动作调节补光灯的亮度。

在其中的一个实施例中，基于第一实时动作调节补光灯的亮度包括：若第一实时动作与预设动作匹配，则下调补光灯的亮度。

在其中的一个实施例中，下调补光灯的亮度之后包括：基于下调后的补光灯的亮度获取第一调节后图像；基于第一调节后图像确定目标对象的第二实时动作；若第二实时动作与预设动作不匹配，则基于当前的补光灯的亮度获取目标图像。

在其中的一个实施例中，基于当前的补光灯的亮度获取目标图像之后包括：若目标图像的图像质量不满足预设质量要求，则上调补光灯的亮度。

在其中的一个实施例中，上调补光灯的亮度之后还包括：基于上调后的补光灯的亮度获取第二调节后图像；基于第二调节后图像确定目标对象的第三实时动作；若第三实时动作与预设动作匹配，则基于当前时刻的前一时刻的补光灯的亮度再次获取目标图像。

在其中的一个实施例中，获取待识别图像之后还包括：获取图像采集设备与目标对象的实时距离；将实时距离、第一实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度进行关联并存储。

在其中的一个实施例中，基于实时距离、第一实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度的关联关系，确定参考补光灯亮度。

第二个方面，在本实施例中提供了一种补光灯亮度调节装置，包括：

获取模块，用于获取待识别图像，待识别图像包括目标对象；

识别模块，用于基于待识别图像确定目标对象的第一实时动作；

调节模块，用于基于第一实时动作调节补光灯的亮度。

第三个方面，在本实施例中提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可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上述第一个方面的补光灯亮度调节方法。

第四个方面，在本实施例中提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一个方面的补光灯亮度调节方法。

与相关技术相比，在本实施例中提供的补光灯亮度调节方法，通过获取待识别图像，待识别图像包括目标对象；基于待识别图像确定目标对象的第一实时动作；基于第一实时动作调节补光灯的亮度，解决了相关技术中存在补光灯亮度调节精度低下的问题，实现了精准调节补光灯亮度的技术效果。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本实施例的补光灯亮度调节方法的终端的硬件结构框图；

图2是本实施例的补光灯亮度调节方法的流程图；

图3是根据本申请另一实施例的补光灯亮度调节方法的流程图；

图4是本实施例的补光灯亮度调节装置的结构框图；

图5是根据本申请实施例的补光系统的结构框图。

具体实施方式

为更清楚地理解本申请的目的、技术方案和优点，下面结合附图和实施例，对本申请进行了描述和说明。

除另作定义外，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应具有本申请所属技术领域具备一般技能的人所理解的一般含义。在本申请中的“一”、“一个”、“一种”、“该”、“这些”等类似的词并不表示数量上的限制，它们可以是单数或者复数。在本申请中所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”及其任何变体，其目的是涵盖不排他的包含；例如，包含一系列步骤或模块(单元)的过程、方法和系统、产品或设备并未限定于列出的步骤或模块(单元)，而可包括未列出的步骤或模块(单元)，或者可包括这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或模块(单元)。在本申请中所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并不限定于物理的或机械连接，而可以包括电气连接，无论是直接连接还是间接连接。在本申请中所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。通常情况下，字符“/”表示前后关联的对象是一种“或”的关系。在本申请中所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等，只是对相似对象进行区分，并不代表针对对象的特定排序。

在本实施例中提供的方法实施例可以在终端、计算机或者类似的运算装置中执行。比如在终端上运行，图1是本实施例的补光灯亮度调节方法的终端的硬件结构框图。如图1所示，终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102和用于存储数据的存储器104，其中，处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置。上述终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述终端的结构造成限制。例如，终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示出的不同配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如在本实施例中的补光灯亮度调节方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络包括终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(NetworkInterface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

补光灯，是用来对某些缺乏光照度的设备或植物进行灯光补偿的一种灯具。在交通监控领域，往往采用补光灯辅助监控相机进行图像采集。当监控相机在缺乏光线条件的情况下进行拍摄时，补光灯能够为监控相机提供辅助光线，辅助监控相机得到合理的画面素材。补光灯越亮，监控相机的图像效果越好，但是太亮，目标对象会遮挡面部/眼睛，拍摄不到人脸视频/图片等，达不到较好的监控效果，还可能引发交通事故。

在本实施例中提供了一种补光灯亮度调节方法，图2是本实施例的补光灯亮度调节方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S201，获取待识别图像，待识别图像包括目标对象。

具体地，待识别图像即图像采集设备采集的图像。图像采集设备为图像传感器、图像采集卡或包含图像传感器或图像采集卡的摄像机等。摄像头包括但不限于枪型摄像机、球形摄像机、双目相机、深度相机等。待识别图像为图像采集设备监控的目标区域的图像，在本实施例中，待识别图像还包括目标对象，目标对象为进入区域的人员，例如机动车驾驶员、非机动车驾驶员、行人等。

步骤S202，基于待识别图像确定目标对象的第一实时动作。

具体地，对一帧或多帧待识别图像进行处理计算，识别待识别图像中目标对象的第一实时动作。该处理计算过程包括但不限于前背景分离、图像降噪、目标检测、跟踪检测以及深度学习模型识别等，能实现对目标对象的实时动作识别即可。该图像处理过程可在图像采集设备中通过单片器或处理器计算完成，也可在图像采集设备通讯连接的边缘计算中心或云计算平台中完成。

步骤S203，基于第一实时动作调节补光灯的亮度。

具体地，动作是反应一个人主观感受的外在表现。通过对监控图像中人员受到补光灯照射做出的反应进行分析，即通过对目标对应的实时动作进行分析，可以确定用户是否对当前补光灯亮度感到刺目或眩目。众所周知的，当人员被强光照射时，会下意识的做出躲闪动作或遮挡动作，基于此先验知识，可通过人员的实时动作判断当前补光灯亮度是否过高，并对应进行亮度调节。基于目标对象的实时动作，增大补光灯亮度或降低补光灯亮度，将当前补光灯的亮度调整到合适的亮度等级。例如，当检测到车辆中的驾驶员遮挡脸部的实时动作时，说明当前补光灯亮度过高，则可对应将当前补光灯的亮度降低。

相关技术中，一部分补光灯亮度调节方案主要是基于图像质量参数进行调节，以图像质量为导向，例如，对采集到的监控图像进行清晰度判断，若图像清晰度达到预设质量要求，则不对补光灯亮度进行调节。还有一部分补光灯亮度调节方案主要是基于节能角度进行调节，例如，平时的补光灯亮度配置的初始亮度较低，当检测到有人员或车辆出现在监控区域中时，则调高补光灯亮度进行拍摄。这两种补光灯亮度调节方案都未能考虑被摄人员在补光灯照射下的人身感受，预设的补光灯光强可能会导致被摄人员眩目的情况。此外，由于不同人员对光线的感知能力不同，即使相同光强照射条件下也可能出现部分人员不感到眩目而另外一部分人员感到眩目的情况，因此，仅仅根据监控区域内是否出现人员进行补光灯亮度调整，难以确定当前补光灯光强是否属于人眼感到舒适的强度。

通过上述步骤，本申请实施例的补光灯亮度调整方法，在进行视频监控补光时，不仅对监控图像中的目标对象进行识别，还对目标对象的行为动作做进一步的分析和处理。通过识别监控图像中目标对象的实时动作，将实时动作与预设动作进行比对进而确定目标对象对当前补光灯光强的反应，确定当前补光灯光强是否会使监控场景中的目标对象感到刺目或眩目，若检测到目标对象刺目，则降低补光灯亮度。本实施例的补光灯亮度调整方法，能够基于被摄人员的被照射感受进行适应性调节，将补光灯亮度调整到人体干到舒适的亮度，消除被摄人员产生侧头或遮挡等动作，提高了人员驾驶的安全性，实现了补光灯亮度的精准调节。

在其中的一个实施例中，基于第一实时动作调节补光灯的亮度包括：若第一实时动作与预设动作匹配，则下调补光灯的亮度。

具体地，预设动作是根据先验知识确定的，人员在被补光灯照射下可能产生的相应行为。例如，人员在受到强光照射是，可能下意识的做出转头、侧身、举臂遮挡或戴墨镜等动作，用以减弱光线对眼睛的刺激。通过将这些常见的人员反应进行整理和汇总，作为预设动作配置到处理器中，当监控图像中检测到实时动作和预设动作为同类型动作，则认为实时动作与预设动作匹配，说明此时的补光灯亮度令目标对象改到不适，需要下调补光灯亮度。预设动作包括但不限于：用手和/或胳膊遮挡眼睛或头部、眯眼、侧脸斜视、放低遮阳板遮脸，压低帽檐遮脸、带上墨镜、转身、背身、远离监控区域、其他物品遮挡眼睛等。

在其中的一个实施例中，可通过标注好的预设动作图片对神经网络模型进行训练，得到可识别人员动作的动作检测模型。前端设备将采集到的监控图像输入动作检测模型，可确定是否存在预设动作，若存在，则下调补光灯的亮度。通过深度学习如神经网络模型进行动作识别，不仅可以快速识别实时动作，还可随着监控图像的采集，进一步扩大神经网络模型的训练集，进一步通过训练提升模型识别精度，实现对实时动作的快速准确识别。

在其中的一个实施例中，下调补光灯的亮度之后包括：基于下调后的补光灯的亮度获取第一调节后图像；基于第一调节后图像确定目标对象的第二实时动作；若第二实时动作与预设动作不匹配，则基于当前的补光灯的亮度获取目标图像。

具体地，在下调补光灯亮度之后，继续获取当前区域的监控图像，基于监控图像判断此时目标对象是否不再发出遮挡头部等预设动作，若当前监控图像中不存在预设动作，则基于当前亮度进行拍摄。通过再次对监控图像的识别分析，引入了亮度调节反馈机制，通过判断目标对象是否仍然存在预设动作判断当前补光灯亮度调节是否满足要求，提高了补光灯亮度调整的准确度。

在其中的一个实施例中，基于当前的补光灯的亮度获取目标图像之后包括：若目标图像的图像质量不满足预设质量要求，则上调补光灯的亮度。

具体地，基于当前图像进行图像质量检验，图像质量包括曝光度、清晰度等，若图像质量不满足预设质量要求，则说明当前补光灯亮度过低，需要适当上调补光灯亮度。在补光灯亮度调节控制时，可设置多个亮度档位，在需要上调补光灯亮度时，采用逐级上调的方式，增大补光灯亮度。特别的，还可采用多段式不同步长的档位调节方式，例如，当识别到图像中存在预设动作，则按照大步长直接将补光灯亮度下调三个档位，若下调完毕，采集的图像不满足预设质量要求，则按照小步长，逐个档位上调补光灯亮度。本实施例的补光灯亮度调节方法，在避免光强过高导致目标对象感到刺目的同时，保证了监控视频的图像质量。

在其中的一个实施例中，上调补光灯的亮度之后还包括：基于上调后的补光灯的亮度获取第二调节后图像；基于第二调节后图像确定目标对象的第三实时动作；若第三实时动作与预设动作匹配，则基于当前时刻的前一时刻的补光灯的亮度再次获取目标图像。

具体地，在逐级上调补光灯亮度的过程中，若再次目标对象再次产生预设动作，则采用前一时刻的补光灯亮度拍摄图像。采用本实施例的补光灯亮度的调整方法，可以在保证图像质量的同时，兼顾目标对象的被拍摄感受，以用户体验为导向，避免目标对象出现眩目的情况。

在其中的一个实施例中，在获取待识别图像之前，可以为补光灯亮度配置初始值。当需要进行补光灯辅助进行监控区域图像采集时，例如获取待识别图像时，补光灯按照初始值设定的补光灯亮度进行亮度补偿。此外，可以理解的，初始值还可以包括补光灯发光的颜色和角度等。

在其中的一个实施例中，初始值可参考当地日出日落时刻表进行设定。由于各地日出日落时间存在区别，可参考当地日出日落时刻表为一天中的不同时段设定不同的补光灯亮度初始值。不同时段的环境光强度不同，例如，日出时刻光线较弱，环境光强度较低；中午时分光线最强，环境光强度最强；日落时分光线较弱，环境光强度较弱；黑夜时分光线最弱，环境光强度最弱；可参照上述时刻划分时段，不同的时段设定不同的补光灯亮度初始值。此外，本实施例中仅对时段划分进行举例说明，在实际划分时，可基于硬件设备的处理器计算能力进行更为细致的时段划分。本实施例基于不同时段下的环境光强度设置初始值，能够是补光灯亮度尽量在初始条件下就达到预期亮度，减少目标对象眼睛不适的情况发生。

在其中的一个实施例中，初始值的选取还可结合当地的天气状况进行设定。例如，将当地实时天气数据接入处理器，处理器根据天气情况适当调整初始值的大小。例如，晴天天气时，环境光强度相对较高；阴天或雨雪天气时，环境光强度相对较弱，可基于实时的天气情况，对初始值进行微调，使补光灯亮度尽量在初始条件下即达到预期亮度，减少目标对象眼睛不适的情况发生。

在其中的一个实施例中，初始值的选取还可结合智能前端的实际安装位置进行调整。智能前端即图像采集设备，例如监控场景下包括补光灯在内的监控摄像头。显然，智能前端的安装位置不同，其环境光强度也不同。例如监控场景下，在室外开阔环境下的监控摄像头的环境光强度更高，在室内或隧道等封闭环境下的监控摄像头的环境光强度较弱，因此需要参考不同的环境光强度对初始值进行调整，对于室外开阔环境下的监控摄像头，补光灯亮度初始值可适当下调；对于室内或隧道等封闭环境下的监控摄像头，补光灯亮度初始值可适当上调，使补光灯亮度尽量在初始条件下即达到预期亮度，减少目标对象眼睛不适的情况发生。

在其中的一个实施例中，获取待识别图像之后还包括：获取图像采集设备与目标对象的实时距离；将实时距离、第一实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度进行关联并存储。

具体地，实时距离可通过深度相机测得，也可通过测距部件如激光雷达或毫米波雷达等测定。记录实时距离，有助于确定不同距离下补光灯亮度的需求值。在监控场景下，目标对象在监控区域内移动，特别是在交通监控场景下，目标对象与监控摄像头的距离存在一个由远及近的变化过程，不同距离下，补光灯亮度的高低不仅对目标对象的视觉感受存在影响，更会对监控图像的图像质量产生影响，距离越远，需要的光线强度越高，这也是设置补光灯的初衷所在。记录实时距离，有助于确定不同距离下的最佳的补光灯亮度。在本实施例中，将采集图像时的实时距离、实时动作、当前时间信息和当前环境信息以及当前补光灯亮度等进行关联存储，可以建立参考补光灯亮度数据库。本实施例的补光灯亮度调节方法，能够在图像采集设备运行的同时，记录下影响补光灯亮度调节的相关参数，通过对这些参数进行分析，可以为补光灯亮度调节提供参考。

在其中的一个实施例中，基于实时距离、第一实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度的关联关系，确定参考补光灯亮度。

具体地，通过对实时距离、实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度等重要参数进行数据分析，可以确定相似情形下优选的补光灯亮度，即参考补光灯亮度。此外，还可基于上述参数的关联关系，设定补光灯亮度调节的步长，相较于固定调节步长而言，基于参考补光灯亮度设定亮度调节步长具备更高的精度和适应性，还可以缩短补光灯亮度调节到合适亮度的时间。此外，基于实时距、实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度的关联关系确定的参考补光灯亮度，还可为同类型监控产品的研发和改进提供数据支持。

在其中的一个实施例中，补光灯亮度调节可基于不同时段进行。具体地，图像采集设备向服务器查询当地日出日落时间表。因为不同时段的环境亮度不同，比如日出、白天、日落、黑夜等不同时段，需要补光灯根据预设策略进行灯光亮度调整。预设策略如：设置日出时刻灯光亮度是天黑时刻的灯光亮度的一半；对于整个黑夜时段的灯光亮度，还可根据不同的时段做进一步的细分。例如按照日出日落时间表，某地8月6号日落是19:08:28，灯光强度时L_max/2，天黑是19:35:34是L_max，则可以把日落到天黑直接灯光强度设置5个档位，则[19:08:28，19:35:34]时段内，共计1262秒，每隔325秒调整一次亮度。通过分时段进行亮度调节，可以随着环境光线变化进行亮度调整，进而保证图像采集质量。

在其中的一个实施例中，补光灯亮度调节可基于不同天气进行调节，具体地，图像采集设备向服务器查询当地天气情况，若是阴雨天气，则日落时间即把灯光亮度调整为L_max。此外，还可以根据图像采集设备的安装位置，例如摄像机安装在室外、摄像机安装在室内以及摄像机安装在隧道内等不同情况，结合补光灯的光敏元件性能对亮度调节策略作出适应性调整，进一步提高补光灯亮度调节精度。

在本实施例中，提供了一种优选的补光灯亮度调节方法，图3是根据本申请另一实施例的补光灯亮度调节方法的流程图，如图3所示，实时采集视野内被拍摄图像的图像信息，解析图像中的人体行为信息。若检测到有移动目标，则分析是否存在人形或头部，若是，则图像采集设备通过测距检测该设备到目标对象的距离，目标对象包括机动车(含摩托车)、非机动车、步行人员。然后通过行为识别算法分析目标对象的行为动作类型，然后根据目标行为动作以及目标对象同补光灯的距离调整补光灯的灯光颜色、光强以及角度，最后根据目标对象动作，拍摄达到图像质量的视频数据或图片数据。

具体地，实时采集视野内被拍摄对象的图像信息，若检测到人形/头部，或者机动车驾驶位/副驾驶位，或者非机动车驾驶目标对象，则进入下一步，若没有检测到，则结束当前的流程，继续检测人形/头部是否有出现在采集视野内。被拍摄的对象包括但不限于行人、驾驶员、机动车驾驶位，其中，机动车驾驶位是指驾驶员被遮阳板挡住，图像中检测到的只有肩部以下的情况，可通过目标动作识别算法解析图像中的目标人形/头部，所述的算法为已有的经验算法，算法可位于设备上，也可以位于服务器上。

通过人形/头部识别算法，识别图像中的人的行为动作；分析不同距离人员被当前补光灯照射时的动作行为，包括不限于：1，用手/胳膊遮挡眼睛/头；2，眯眼；3，侧脸斜视；4，放低遮阳板遮脸；5，压低帽檐遮脸；6，带上墨镜；7，转身/背身；8，远离监控区域；9，其他物品遮挡眼睛等。

通过雷达测距/双目测距算法，测量被拍摄对象与补光灯之间的距离；

人形/头部识别算法为已有的经验算法，若采集图像的装置为单目摄像机，该算法由单目摄像机完成；测距部件通过测距方式测量被拍摄对象与补光灯之间的距离，将当前的距离信息实时传递至单目摄像机。本实施例中采用雷达进行测距，当然，也可采用其它的测距部件，如声波，激光，红外等。若采集图像的装置为双目摄像机，人眼识别算法由处理器完成，并通过双目测距算法测量人与补光灯的距离。

若检测到人形/头部，则处理器调用人形/头部识别算法，识别出图像中的动作行为；同时调用双目测距算法测量到人与补光灯的距离。然后调整补光灯的强度和发光微结构。

根据调整后的灯光，分析人的动作。人员是否不再遮挡眼睛头部。若不再遮挡，则拍下目标图片或目标视频。若图像质量不满足预设质量要求，则逐级增强亮度直到达到图像效果。逐级增大的过程中未到较佳图像效果时，若用户又用遮挡面部/眼睛，则取上一个遮挡前的灯光亮度值和采集到的图片/视频。若还是遮挡，则继续调整灯光强度，直到目标对象距离补光灯的距离接近到预设阈值，灯光强度为日落时的强度。

分析各时间段上，不同目标对象在不同位置时的人的行为动作时的补光灯强度。然后绘制出不同目标对象距离补光灯时，不同时段内不做遮挡面部/眼睛的时灯光强度及目标与补光灯的距离。结合当时环境日出日落及天气状况，绘制出不同时间段不同距离补光灯的补光灯亮度推荐值。后续按照此推荐值进行补光。可在此基础上适当增加亮度以达到较好的监控效果。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。相关技术中，补光灯越亮，距离远监控效果拍摄的图像效果也好，但是太亮，目标对象会遮挡面部/眼睛，拍摄不到人脸视频/图片等，达不到较好的监控效果，还可能引发交通事故。本申请实施例的补光灯亮度调节方法可分析驾驶员和/或行人在不同的位置时被补光灯照射时的行为动作反应，实时动态的调整补光灯，确保驾驶员和/或行人在补光系统的可视范围内不会因补光灯产生眩光，实现了无眩光补光，避免灯光直接照到行人或者驾驶员的眼睛，提高了驾驶员和行人的安全性。此外，不会因为灯光太强，导致目标侧脸或者遮挡面部，造成捕捉不到人脸等信息，因此可以达到较好的监控效果。

此外，可分析较多目标对象对灯光的反应，然后分析出一个最合适的在不同距离时补光灯强度的推荐值，适合于大多数的人员，可避免每次都要反复调整补光灯强度。一方面可以接受该灯光强度不会造成交通事故，还可以达到较好的监控效果。

在本实施例中还提供了一种补光灯亮度调节装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。以下所使用的术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管在以下实施例中所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图4是本实施例的补光灯亮度调节装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：

获取模块10，用于获取待识别图像，待识别图像包括目标对象；

识别模块20，用于基于待识别图像确定目标对象的第一实时动作；

调节模块30，用于基于第一实时动作调节补光灯的亮度。

调节模块30，还用于若第一实时动作与预设动作匹配，则下调补光灯的亮度。

调节模块30，还用于基于下调后的补光灯的亮度获取第一调节后图像；基于第一调节后图像确定目标对象的第二实时动作；若第二实时动作与预设动作不匹配，则基于当前的补光灯的亮度获取目标图像。

调节模块30，还用于若目标图像的图像质量不满足预设质量要求，则上调补光灯的亮度。

获取模块10，还用于基于上调后的补光灯的亮度获取第二调节后图像；基于第二调节后图像确定目标对象的第三实时动作；若第三实时动作与预设动作匹配，则基于当前时刻的前一时刻的补光灯的亮度再次获取目标图像。

所述补光灯亮度调节装置还包括分析模块，其中，

分析模块用于获取图像采集设备与目标对象的实时距离；将实时距离、第一实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度进行关联并存储。

该分析模块还用于基于实时距离、第一实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度的关联关系，确定参考补光灯亮度。

在本实施例中，基于本申请实施例的补光灯调节装置，还提供了一种补光系统，该补光系统可以应用但不限于需要补光的设备和监控设备，例如马路、步行道和非机动车道上的监控摄像机等。图5是根据本申请实施例的补光系统的结构框图，如图5所示，该补光系统的补光灯51包括上述图4所示的所有模块，补光灯光源包括但不限于白光灯，LED补光灯组等，此外还包括测距部件52和摄像机53。测距装置52不限于激光、雷达等。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

在本实施例中还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，获取待识别图像，待识别图像包括目标对象。

S2，基于待识别图像确定目标对象的第一实时动作。

S3，基于第一实时动作调节补光灯的亮度。

需要说明的是，在本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，在本实施例中不再赘述。

此外，结合上述实施例中提供的补光灯亮度调整方法，在本实施例中还可以提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种补光灯亮度调整方法。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

应该明白的是，这里描述的具体实施例只是用来解释这个应用，而不是用来对它进行限定。根据本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在不进行创造性劳动的情况下得到的所有其它实施例，均属本申请保护范围。

显然，附图只是本申请的一些例子或实施例，对本领域的普通技术人员来说，也可以根据这些附图将本申请适用于其他类似情况，但无需付出创造性劳动。另外，可以理解的是，尽管在此开发过程中所做的工作可能是复杂和漫长的，但是，对于本领域的普通技术人员来说，根据本申请披露的技术内容进行的某些设计、制造或生产等更改仅是常规的技术手段，不应被视为本申请公开的内容不足。

“实施例”一词在本申请中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本申请的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例，也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本领域的普通技术人员能够清楚或隐含地理解的是，本申请中描述的实施例在没有冲突的情况下，可以与其它实施例结合。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对专利保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种补光灯亮度调节方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像，所述待识别图像包括目标对象；

基于所述待识别图像确定目标对象的第一实时动作；

基于所述第一实时动作调节补光灯的亮度。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于所述第一实时动作调节补光灯的亮度包括：

若所述第一实时动作与预设动作匹配，则下调所述补光灯的亮度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述下调所述补光灯的亮度之后包括：

基于下调后的所述补光灯的亮度获取第一调节后图像；

基于所述第一调节后图像确定所述目标对象的第二实时动作；

若所述第二实时动作与所述预设动作不匹配，则基于当前的补光灯的亮度获取目标图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于当前的补光灯的亮度获取目标图像之后包括：

若所述目标图像的图像质量不满足预设质量要求，则上调所述补光灯的亮度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述上调所述补光灯的亮度之后还包括：

基于上调后的所述补光灯的亮度获取第二调节后图像；

基于所述第二调节后图像确定所述目标对象的第三实时动作；

若所述第三实时动作与所述预设动作匹配，则基于当前时刻的前一时刻的所述补光灯的亮度再次获取目标图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像之后还包括：

获取图像采集设备与所述目标对象的实时距离；

将所述实时距离、所述第一实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度进行关联并存储。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述实时距离、所述第一实时动作、当前时间信息、当前环境信息以及当前补光灯亮度的关联关系，确定参考补光灯亮度。

8.一种补光灯亮度调节装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待识别图像，所述待识别图像包括目标对象；

识别模块，用于基于所述待识别图像确定目标对象的第一实时动作；

调节模块，用于基于所述第一实时动作调节补光灯的亮度。

9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的补光灯亮度调节方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的补光灯亮度调节方法的步骤。

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