基于机器学习的智能灯色温控制方法及系统技术方案

本发明专利技术揭示了一种基于机器学习的智能灯色温控制方法及系统，所述方法包括：获取用户在不同环境亮度设定的色温信息，并记录对应的环境亮度及色温数据；根据用户行为数据通过机器学习预测用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据；通过摄像装置的CMOS传感器实时获取环境亮度数据；根据环境亮度信息及对应用户的喜好数据，得出对应用户在对应环境亮度信息下对色温的喜好数据；根据获取的色温数据控制智能灯的色温。本发明专利技术提出的基于机器学习的智能灯色温控制方法及系统，可根据用户喜好自适应地调节灯的色温，提高用户使用满意度。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的智能灯色温控制方法及系统
本专利技术属于智能家居
，涉及一种智能家居控制方法，尤其涉及一种基于机器学习的智能灯色温控制方法及系统。
技术介绍
监控和灯都是目前家用设备很常见的设备。众所周知，目前很多家用灯都是通过人为控制；用户根据当前环境调节灯的色温。由于不同用户在不同环境下对不同色温有其特殊喜好，现有的灯光控制方式无法满足用户的特殊喜好。有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的灯的控制方式，以便克服现有灯的控制方式存在的上述至少部分缺陷。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于机器学习的智能灯色温控制方法及系统，可根据用户喜好自适应地调节灯的色温，提高用户使用满意度。为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，采用如下技术方案：一种基于机器学习的智能灯色温控制方法，所述方法包括：获取用户在不同环境亮度设定的色温信息，并记录对应的环境亮度及色温数据；根据用户行为数据通过机器学习预测用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据；通过摄像装置的CMOS传感器实时获取环境亮度数据；根据环境亮度信息及对应用户的喜好数据，得出对应用户在对应环境亮度信息下对色温的喜好数据；根据获取的色温数据控制智能灯的色温。作为本专利技术的一种实施方式，摄像装置通过无线通讯方式连接智能灯，能将设定信息发送至所述智能灯。根据本专利技术的一个方面，采用如下技术方案：一种基于机器学习的智能灯色温控制系统，所述系统包括：用户喜好获取模块，用以获取用户在不同环境亮度设定的色温信息，并记录对应的环境亮度及色温数据；根据用户行为数据通过机器学习预测用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据；摄像装置，包括CMOS传感器及第一通讯模块，所述CMOS传感器用以实时获取环境亮度数据；智能灯，包括灯体、控制器及第二通讯模块，所述控制器分别与所述摄像装置及用户喜好获取模块连接，获取所述摄像装置获取的环境亮度数据以及所述用户喜好获取模块预测的用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据；根据环境亮度信息及对应用户的喜好数据，得出对应用户在对应环境亮度信息下对色温的喜好数据；根据获取的色温数据控制智能灯的色温。作为本专利技术的一种实施方式，所述第一通讯模块、第二通讯模块均为无线通讯模块；所述摄像装置通过无线通讯方式连接智能灯，能将设定信息发送至所述智能灯。作为本专利技术的一种实施方式，所述第一通讯模块、第二通讯模块均为蓝牙通讯模块或Wifi通讯模块或Zigbee通讯模块。作为本专利技术的一种实施方式，所述系统还包括服务器，所述用户喜好获取模块作为服务器的一部分。作为本专利技术的一种实施方式，所述系统包括若干摄像装置、若干智能灯及服务器，所述服务器分别连接各摄像装置及各智能灯；所述服务器包括所述用户喜好获取模块。本专利技术的有益效果在于：本专利技术提出的基于机器学习的智能灯色温控制方法及系统，可根据用户喜好自适应地调节灯的色温，提高用户使用满意度。附图说明图1为本专利技术一实施例中基于机器学习的智能灯色温控制方法的流程图。图2为本专利技术一实施例中基于机器学习的智能灯色温控制系统的组成示意图。图3为本专利技术一实施例中基于机器学习的智能灯色温控制系统的组成示意图。图4为本专利技术一实施例中基于机器学习的智能灯色温控制系统的组成示意图。具体实施方式下面结合附图详细说明本专利技术的优选实施例。为了进一步理解本专利技术，下面结合实施例对本专利技术优选实施方案进行描述，但是应当理解，这些描述只是为进一步说明本专利技术的特征和优点，而不是对本专利技术权利要求的限制。该部分的描述只针对几个典型的实施例，本专利技术并不仅局限于实施例描述的范围。相同或相近的现有技术手段与实施例中的一些技术特征进行相互替换也在本专利技术描述和保护的范围内。说明书中的“连接”既包含直接连接，也包含间接连接。本专利技术揭示了一种基于机器学习的智能灯色温控制方法，图1为本专利技术一实施例中基于机器学习的智能灯色温控制方法的流程图；请参阅图1，所述方法包括：【步骤S1】获取用户在不同环境亮度设定的色温信息，并记录对应的环境亮度及色温数据；根据用户行为数据通过机器学习预测用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据；【步骤S2】通过摄像装置的CMOS传感器实时获取环境亮度数据；【步骤S3】根据环境亮度信息及对应用户的喜好数据，得出对应用户在对应环境亮度信息下对色温的喜好数据；根据获取的色温数据控制智能灯的色温。在本专利技术的一实施例中，摄像装置通过无线通讯方式连接智能灯，能将设定信息发送至所述智能灯。本专利技术还揭示一种基于机器学习的智能灯色温控制系统，图2为本专利技术一实施例中基于机器学习的智能灯色温控制系统的组成示意图；请参阅图2，所述系统包括：用户喜好获取模块3、摄像装置1及智能灯2。用户喜好获取模块3用以获取用户在不同环境亮度设定的色温信息，并记录对应的环境亮度及色温数据；根据用户行为数据通过机器学习预测用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据。摄像装置1包括CMOS传感器11、第一无线通讯模块12(当然也可以是有线通讯模块，摄像装置1与智能灯2通过有线方式通讯)及摄像装置控制器13，所述CMOS传感器11用以实时获取环境亮度数据。智能灯2包括灯体21、控制器22及第二无线通讯模块23(当然也可以是有线通讯模块，摄像装置1与智能灯2通过有线方式通讯)，所述控制器22分别与所述摄像装置1及用户喜好获取模块3连接，获取所述摄像装置1获取的环境亮度数据以及所述用户喜好获取模块3预测的用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据；根据环境亮度信息及对应用户的喜好数据，得出对应用户在对应环境亮度信息下对色温的喜好数据；根据获取的色温数据控制智能灯2的色温。在本专利技术的一实施例中，所述摄像装置1通过无线通讯方式连接智能灯，能将设定信息发送至所述智能灯。在一实施例中，所述第一通讯模块、第二通讯模块均为蓝牙通讯模块或Wifi通讯模块或Zigbee通讯模块。图3为本专利技术一实施例中基于机器学习的智能灯色温控制系统的组成示意图；请参阅图3，在本专利技术的一实施例中，所述系统还包括服务器30，所述用户喜好获取模块3作为服务器30的一部分。图4为本专利技术一实施例中基于机器学习的智能灯色温控制系统的组成示意图；请参阅图4，在本专利技术的一实施例中，所述系统包括若干摄像装置1、若干智能灯2及服务器30，所述服务器30分别连接各摄像装置1及各智能灯2；所述服务器30包括所述用户喜好获取模块。综上所述，本专利技术提出的基于机器学习的智能灯色温控制方法及系统，可根据用户喜好自适应地调节灯的色温，提高用户使用满意度。以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。这里本专利技术的描述和应用是说明性的，并非想将本专利技术的范围限制在上述实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习的智能灯色温控制方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户在不同环境亮度设定的色温信息，并记录对应的环境亮度及色温数据；根据用户行为数据通过机器学习预测用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据；/n通过摄像装置的CMOS传感器实时获取环境亮度数据；/n根据环境亮度信息及对应用户的喜好数据，得出对应用户在对应环境亮度信息下对色温的喜好数据；根据获取的色温数据控制智能灯的色温。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的智能灯色温控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户在不同环境亮度设定的色温信息，并记录对应的环境亮度及色温数据；根据用户行为数据通过机器学习预测用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据；
通过摄像装置的CMOS传感器实时获取环境亮度数据；
根据环境亮度信息及对应用户的喜好数据，得出对应用户在对应环境亮度信息下对色温的喜好数据；根据获取的色温数据控制智能灯的色温。


2.根据权利要求1所述的基于机器学习的智能灯色温控制方法，其特征在于：
摄像装置通过无线通讯方式连接智能灯，能将设定信息发送至所述智能灯。


3.一种基于机器学习的智能灯色温控制系统，其特征在于，所述系统包括：
用户喜好获取模块，用以获取用户在不同环境亮度设定的色温信息，并记录对应的环境亮度及色温数据；根据用户行为数据通过机器学习预测用户在不同环境亮度下对色温的喜好数据；
摄像装置，包括CMOS传感器及第一通讯模块，所述CMOS传感器用以实时获取环境亮度数据；
智能灯，包括灯体、控制器及第二通讯模块，所述控制器分别与所述摄像装置及用户喜好获取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝正超，丁佳佳，陈磊，
申请(专利权)人：博流智能科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32