一种基于晴天光谱信息和BP神经网络方法的天空颜色建模方法技术

本发明专利技术公开了一种基于晴天光谱信息的天空颜色建模方法，解决现有天空亮度模型无法还原天空颜色信息和利用相关色温表示颜色存在的色偏差问题。利用光谱天空扫描仪测量半球面145个天空面元的光谱数据；基于光谱数据求解每个天空面元的色坐标(x,y)；基于直射和散射数据建立天顶颜色模型；搭建BP神经网络模型框架；输入层设为天空面元高度角、天空面元方位角、太阳高度角、太阳方位角和天顶色坐标值得到最终模型。本发明专利技术方法建立具有颜色信息的模型以完善天空模型在色度学领域的应用。借用本发明专利技术提出模型估算实时的天空光谱数据变化规律，为具有光谱选择性玻璃的建筑采光模拟提供理论参考。利用本发明专利技术提出的色坐标比相关色温更加科学准确。更加科学准确。更加科学准确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于晴天光谱信息和BP神经网络方法的天空颜色建模方法


[0001]本专利技术涉及一种基于光谱信息的天空颜色建模方法，属于建筑的天然采光模拟


技术介绍

[0002]天然光不仅能带来亮度和视觉效果，还能提高人们的工作效率和健康水平。此外，其作为绿色建筑的重要组成部分，也具有很大的节能潜力。天然采光的量化通常用静态参数(照度和采光系数)和动态参数(天然采光时间百分比、有效采光度等)。上述参数的计算依赖于数值模拟来实现，而模拟的前提是建立天空亮度分布模型，常用的有阴天天空模型、晴天天空模型和全气象天空模型。
[0003]然而，天然光不仅具有亮度的特性，其还有颜色信息，这对人的视觉、非视觉和感知都有非常显着的影响。颜色研究往往依赖于色度学指标，如显色指数、相关色温和色坐标等。天空的颜色随时间和气象条件而变化，这对颜色的研究具有重要影响，例如评价光谱选择性窗玻璃的性能；增加室外场景渲染的真实性；辅助开发可调光调色的照明控制系统；建造更加真实的人工天穹实验系统等。因此，建立天空颜色模型(能够反映天空颜色变化规律的数学模型)是非常有必要的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于晴天光谱信息的天空颜色建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10，基于测量得到的光谱数据计算145个天空面元的色坐标值；步骤S20，建立天顶所在天空面元的色坐标非线性回归模型步骤S30，搭建并训练BP神经网络；步骤S40，预测145个天空面元的色坐标值；实施方式的基于测量得到的数据计算天空面元色坐标值调整步骤S10还包括以下步骤：步骤S100，得到145个天空面元实时的光谱信息，计算各天空面元的光源三刺激值，利用三刺激值计算得到色坐标值；步骤S110，利用天空扫描仪得到145个天空面元中心点的光谱数据；步骤S120，计算各个天空面元的光谱三刺激值，以光谱为计算输入值，利用颜色匹配函数进行计算；步骤S130，计算各个天空面元的色坐标，以各天空面元的三刺激值为标准，计算得到色坐标x，y。2.根据权利要求1所述的一种基于晴天光谱信息的天空颜色建模方法，其特征在于，建立天顶所在天空面元的色坐标非线性回归模型步骤S20还包括以下步骤：步骤S200，利用辐射表得到太阳直射辐照度与天空散射辐照度数据；步骤S210，搭建天空气象参数的非线性计算模型，估计模型参数值；步骤S220，利用天空气象参数建立天顶所在天空面元的色坐标的计算模型，估计模型参数值；实施方式的搭建并训练BP神经网络调整步骤S30还包括以下步骤：步骤S300，搭建BP神经网络结构，实现天空面元色坐标的预测；步骤S310，准备训练数据，为每一时刻的太阳位置、天空面元位置与天顶色坐标设置标签，其标签分别为色坐标x，y；步骤S320，训练BP神经网络，输入为太阳高度角、太阳方位角、天空面元的高度角、天空面元的方位角，输出的标签为色坐标x或y，使用MSE Loss进行训练，达到最大训练次数或损失函数收敛时停止训练并保留模型参数。3.根据权利要求1所述的一种基于晴天光谱信息的天空颜色建模方法，其特征在于，预测145个天空面元的色坐标值，建立天空颜色模型调整步骤S40还包括以下步骤：步骤S400，按照步骤S20计算实时的天顶所在天空面元的色坐标；步骤S410，利用当地时间与地理位置、计算实时的太阳高度角与太阳方位角；步骤S420，利用步骤S30训练好的BP神经网络进行各天空面元色坐标的计算；步骤S430，各天空面元色坐标主要影响因素为天空高度角、天空方位角、太阳高度角、太阳方位角和天顶色坐标；将这五个变量作为输入层神经元，将色坐标x,作为输出层神经元进行神经网络模型的建立；步骤S440，利用ASHRAE规范中给出的中归一化相对误差公式和均方根误差公式对得到的模型进行误差分析，两个指标适用于模型计算与实测值的误差分析。4.根据权利要求1所述的一种基于晴天光谱信息的天空颜色建模方法，其特征在于，将基于测量光谱计算的色坐标作为输出层，天空面元位置、太阳位置和天顶色坐标作为输入
层，通过BP神经网络的方法建立表示天空颜色分布的模型，包括以下步骤：步骤1，基于测量的光谱数据计算145个天空面元的色坐标；对于一次天空扫描，需要通过光谱测量、光源三刺激值计算、色坐标计算得到每一个天空面源的色坐标；步骤1.1，利用天空扫描仪得到145个天空面元的光谱数据；步骤1.2，计算每一天空面元的色坐标值，以光谱为计算输入值，按如下公式计算色坐标：标：式中，K
m
为人眼最大光谱光视效能；λ为辐射波长值，380～780nm为可形成人眼光度与色度学感知的波段；X，Y，Z为三刺激值；P(λ)为天空测试点的相对光谱功率分布；度学感知的波段；...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛鹏，张钰炜，赵一凡，王贺，罗涛，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：