一种智能灯光控制方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种智能灯光控制方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取用户的实时人脸图像；然后根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息；并根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息；最后根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。本发明专利技术通过抓取使用者的肤色信息与虹膜信息，实现根据使用者自身来制定调光方案，从而调整灯光的颜色、亮度，最终使得灯光控制更可以加智能化的完成。

【技术实现步骤摘要】
一种智能灯光控制方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及智能灯光控制
，尤其是涉及一种智能灯光控制方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
现有的LED台灯均具有调光功能，现有的调光方案可以是通过使用者通过环境的变化从而通过手动的方式来调节灯光的强弱，或者通过对环境照度的获取然后自动进行相应更改，比如说，环境照度高时，LED台灯的光源照度则增高，以适应环境，从而达到较佳的用户体验。但是现有的调光方案并没有考虑到用户的自身特征，通过研究发现，不同人种的人眼睛不一样，对光的反应也不一样。如果不能根据用户的自身特征指定适用于用户自身的调光方案，必然会带来不佳的体验。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提供一种可以根据用户的肤色信息与瞳孔信息制定适用于用户自身的调光方案的智能灯光控制方法、装置、计算机设备及存储介质。第一方面，本专利技术提供一种智能灯光控制方法，所述方法包括：获取用户的实时人脸图像；根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息；根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息；根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。第二方面，本专利技术提供一种智能灯光控制装置，所述装置包括：获取模块，用于获取用户的人脸图像；人脸模型模块，用于根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息；虹膜模型模块，根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息；灯光控制模块，用于根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。第三方面，本专利技术提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时，使得该处理器执行如下步骤：获取用户的实时人脸图像；根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息；根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息；根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，使得该处理器执行如下步骤：获取用户的实时人脸图像；根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息；根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息；根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。本申请涉及一种智能灯光控制方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取用户的实时人脸图像；然后根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息；并根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息；最后根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。本专利技术通过抓取使用者的肤色信息与虹膜信息，实现根据使用者自身来制定调光方案，从而调整灯光的颜色、亮度，最终使得灯光控制可以更加智能化的完成。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。图1为一个实施例中智能灯光控制方法的流程图；图2为一个实施例中智能灯光控制方法的流程图；图3为一个实施例中智能灯光控制方法的流程图；图4为一个实施例中智能灯光控制方法的流程图；图5为一个实施例中智能灯光控制装置的结构框图；图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。如图1所示，本专利技术提供一种智能灯光控制方法，该方法包括：步骤102，获取用户的实时人脸图像。其中，通过拍摄设备获取用户的实时人脸图像。示例性的，可以通过智能AI摄像头拍摄用户的实时人脸图像。步骤104，根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息。其中，人脸模型用于根据实时人脸图像得到用户的肤色信息。拍摄设备获取到用户的实时人脸图像后，可以通过训练好的人脸模型得到用户的肤色信息。示例性的，人脸模型可以储存于拍摄设备内、终端或云端。根据用户的实时人脸图像，可以判断出用户为黄色人种、黑色人种、白色人种或棕色人种。步骤106，根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息。其中，虹膜模型用于根据实施人脸图像得到用户的虹膜信息。根据用户的实时人脸图像，不仅可以获得用户的肤色信息，还可以通过训练好的虹膜模型获得用户的虹膜信息。示例性的，虹膜模型可以储存于拍摄设备内、终端或云端，通过训练好的虹膜模型获得用户的虹膜信息，包括但不限于用户眼球的运动状态、用户瞳孔的收缩情况。步骤108，根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。其中，灯光控制模型用于根据用户的肤色信息与虹膜信息制定适用于用户自身的调光方案。示例性的，灯光控制模型是基于神经网络模型训练得到的，将人脸模型输出的肤色、年龄、性别以及虹膜模型输出的瞳孔的收缩情况、眼球的运动状态、虹膜颜色等作为神经网络模型的输入，训练得到灯光控制模型。示例性的，灯光控制模型可以储存于拍摄设备内、终端或云端。在一个实施例中，通过训练好的人脸模型与虹膜模型，分别获得用户的肤色信息与虹膜信息，具体的，根据用户的虹膜信息可以进一步得到用户的眼疲劳状态。通过用户的肤色信息与眼疲劳信息，训练好的灯光控制模型便可以为用户量身制定调光方案。本申请涉及一种智能灯光控制方法，通过获取用户的实时人脸图像；然后根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息；并根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息；最后根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。本专利技术通过抓取使用者的肤色信息与虹膜信息，实现根据使用者自身来制定调光方案，从而调整灯光的颜色、亮度，最终使得灯光控制可以更加智能化的完成。在一个实施例中，如图2所示，所述智能灯光控制方法应用于智能灯光控制系统，所述方法还包括：获取用户用于登录所述系统的用户信息，所述用户信息包括实际年龄、实际性别。其中，为了提高对用户的安全保障，智能灯光控制系统拥有账户登录功能，用户通过预设的用户信息登录系统，登陆成功后，系统开始为用户制定调光方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能灯光控制方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户的实时人脸图像；/n根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息；/n根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息；/n根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能灯光控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的实时人脸图像；
根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息；
根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息；
根据所述肤色信息与所述实时虹膜信息，通过预先训练的灯光控制模型完成灯光控制。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于智能灯光控制系统，所述方法还包括：
获取用户用于登录所述系统的用户信息，所述用户信息包括实际年龄、实际性别；
所述根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的肤色信息之前，还包括：
根据所述实时人脸图像，通过预先训练的人脸模型获取所述用户的当前年龄与当前性别；
判断所述用户的当前年龄与实际年龄是否相符；判断所述用户的当前性别与实际性别是否相符；
若所述用户的当前年龄与实际年龄相符，并且所述用户的当前性别与实际性别相符，则所述用户成功登录系统。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息之后，还包括：
基于所述虹膜模型，根据所述实时虹膜信息确定所述用户目光的实时位置；
基于所述灯光控制模型，根据所述肤色信息与所述用户目光的实时位置完成灯光控制。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时人脸图像，通过预先训练的虹膜模型获取所述用户的实时虹膜信息之后，还包括：
基于所述虹膜模型，根据所述实时虹膜信息确定所述用户的实时眼疲劳信息；
基于所述灯光控制模型，根据所述肤色信息与所述实时眼疲劳信息完成灯光控制。


5.据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时虹膜信息确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：王乾富，
申请(专利权)人：深圳市大鑫浪电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44