【技术实现步骤摘要】
一种室内人员定位方法及装置、建筑智能照明系统
本公开涉及建筑智能化
，尤其涉及一种CMAC神经网络与卷积神经网络相结合的室内人员定位方法及装置、建筑智能照明系统。
技术介绍
随着社会经济飞速发展，全球能源需求量则是日益剧增。目前，能源短缺问题成为制约社会经济发展，人类生活质量提高的一个重要因素。特别是在中国，在70年代能源危机之后，发达国家开始致力于研究建筑节能技术，我国则是忽略这一方面，随着我国人口的增加、人们生活方式的改善以及城市化进程不断加快，建筑能耗总量逐年上升，能源浪费严重。而在整个建筑能耗中，因照明产生的电能耗浪费尤为严重。例如：许多高校由于缺乏管理，教学楼或者大型会议室在只有少数人的时候，灯依然全部点亮，甚至无人时，自习室里灯亮一整夜或者在白天室内照度合适，却依然开着灯，这样下来浪费的电能是十分惊人的。为解决照明用电浪费问题，采用建筑智能照明系统，通过定位室内人员位置，来确定室内开灯的数量和位置，因此室内人员定位方法成为解决此问题的基础和关键一步。目前常用的室内人员定位方法有如下几种：红外线技术、蓝牙技术、无线局域网、超声波、Zigbee等技术...
【技术保护点】
1.一种室内人员定位方法，其特征是，包括以下步骤：获取室内空间的视频图像数据；按照室内照明灯的分布及数量将室内空间划分为若干个子区域；采用目标检测方法对视频图像中目标人员进行识别，并定位出视频图像中目标人员的位置坐标；利用CMAC神经网络对视频图像中目标人员的位置坐标进行训练，得到目标人员在室内空间中的位置坐标信息；根据得到的所有目标人员在室内空间中的位置坐标信息，确定每个子区域的目标人员数量，依据室内空间的光照度数据和子区域的目标人员数量，判断灯的开关及亮度。
【技术特征摘要】
1.一种室内人员定位方法，其特征是，包括以下步骤：获取室内空间的视频图像数据；按照室内照明灯的分布及数量将室内空间划分为若干个子区域；采用目标检测方法对视频图像中目标人员进行识别，并定位出视频图像中目标人员的位置坐标；利用CMAC神经网络对视频图像中目标人员的位置坐标进行训练，得到目标人员在室内空间中的位置坐标信息；根据得到的所有目标人员在室内空间中的位置坐标信息，确定每个子区域的目标人员数量，依据室内空间的光照度数据和子区域的目标人员数量，判断灯的开关及亮度。2.根据权利要求1所述的室内人员定位方法，其特征是，所述子区域的数量与室内照明灯的数量相同，每个子区域内包含有一照明灯。3.根据权利要求1所述的室内人员定位方法，其特征是，所述采用目标检测方法对视频图像中目标人员进行识别的步骤包括：训练卷积神经网络；利用训练好的卷积神经网络对视频图像数据进行预测，识别出目标人员在视频图像中的位置坐标。4.根据权利要求3所述的室内人员定位方法，其特征是，所述训练卷积神经网络的步骤包括：采用卷积网络模型训练数据集，经过多个卷积层、池化层以及全连接层，在全连接层后再添加多个卷积层，通过每一个卷积层进行预测，输出每个默认框的位置，根据预测的默认框与真实值计算损失。5.根据权利要求3所述的室内人员定位方法，其特征是，所述利用训练好的卷积神经网络对视频数据进行预测的步骤包括：卷积神经网络训练结束后，将视频图像中的每一帧数据分别输入已经训练好的卷积神经网络中进行预测，输出预测到的每个边框；获取每个边框的位置坐标，取每个边框中心位置坐标作为识别的目标人员在视频图像中的位置坐标，并输出至CMAC神经网络。6.根据权利要求1所述的室内人员定位方法，其特征是，所述利用CMAC神经网络对视频图像中目标人员的位置坐标进行训练的步骤包括：训练CMAC神经网络；利用训练好的CMAC神经网络对视频图像中目标人员的位置坐标信息进行训练，预测出目标人员在室内空间中位置坐标信息；根据所有目标人员在室内空间中位置坐标信息，确定每个子区域中目标人员数量；按照若干个子区域的划分方式，以网格形式存储和输出每个子区域中目标人员数量。7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：段培永，林晓萍，郑元杰，李俊青，李朋，段汶君，江永芹，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：山东,37
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。