一种基于人员行为检测的室内智能照明控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人员行为检测的室内智能照明控制系统，照明控制系统包括以下步骤：预先将室内区域划分为若干独立照明区域，并在每个照明区域配置相应的数据处理模块、照明控制模块、照明模块和照明区域的光照检测模块和色温检测模块；室内的每个出入口都需要配备一个人体红外传感器，用于检测是否有人员进入室内；室内配备有至少一个摄像头，主要用于获取连续的完整室内图像信息；人员检测模块根据摄像头传来连续的图像信息，用于检测室内是否有人员存在。基于人员行为检测的室内智能照明控制系统，能够自动控制和优化室内照明系统，提高照明效果和节能性，提高用户的使用体验和生活质量，具有广泛的应用前景和市场价值。值。值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人员行为检测的室内智能照明控制系统


[0001]本专利技术涉及照明控制系统相关
，具体为一种基于人员行为检测的室内智能照明控制系统。

技术介绍

[0002]电能作为重要能源之一，在全球应用领域中占比越来越大，随着人口增长，电能消耗不断增加，因此调光技术的应用将进一步降低能耗、节省照明用电，强调了室内LED灯光照明亮度智能控制的重要性，随着电子技术和照明技术的发展，数字化健康照明得到重视，智能健康照明产品越来越受到厂家的青睐。根据心理学研究，照明光源的亮度和色温会影响生活舒适度；
[0003]现有技术中公开号为CN101835305A的一种基于人体探测的照明控制方法，利用摄像头所提供的图像信息实现对人体的探测，达到智能控制照明的目的，相对传统的红外微波探头而言，使得系统在非接触探测人体位置的同时，增大探测的范围，从而达到减少布线、降低成本，并且节约能源的效果；
[0004]现阶段市面上的照明控制系统主要对室内LED灯光照明亮度的智能控制主要通过室外自然光亮度和室内灯光亮度的监测分析和对室内人员数量的监测和分析来实现，忽略了对室内人员活动行为的监测分析，因此无法准确判断室内人员的活动行为，使分析结果存在局限性，降低了灯光照明亮度控制的精准性，也不利于后续对室内LED灯光亮度的精准调控，这降低了室内LED灯光亮度调控的合理性和科学性。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于人员行为检测的室内智能照明控制系统，以解决上述
技术介绍
提出的目前市场上照明控制系统的分析结果存在局限性的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人员行为检测的室内智能照明控制系统，所述照明控制系统包括以下步骤：
[0007]预先将室内区域划分为若干独立照明区域，并在每个照明区域配置相应的数据处理模块、照明控制模块、照明模块和照明区域的光照检测模块和色温检测模块；
[0008]室内的每个出入口都需要配备一个人体红外传感器，用于检测是否有人员进入室内；
[0009]室内配备有至少一个摄像头，主要用于获取连续的完整室内图像信息；
[0010]人员检测模块根据摄像头传来连续的图像信息，用于检测室内是否有人员存在；
[0011]区域定位模块根据摄像头传来连续的图像信息，用于定位室内人员的位置以及所属照明区域；
[0012]行为检测模块根据摄像头传来连续的图像信息，用于检测和分析室内人员的行为特征与参数；
[0013]不同照明区域的光照检测模块和色温检测模块分别用于检测照明区域的照明数
据信息；
[0014]进一步地，照明数据信息包括平均亮度和平均色温；
[0015]不同照明区域的数据处理模块负责接受来自照明区域的光照检测模块和色温检测模块传来的照明数据信息，以及区域定位模块的人员定位信息和行为检测模块的人员行为检测信息进行分析处理；
[0016]不同照明区域的照明控制模块根据照明区域的数据处理模块传输的信息来对照明区域的照明模块进行控制，从而实现智能照明控制的效果；
[0017]不同照明区域的照明模块由区域单个或者数个可变色温LED灯组成；
[0018]上位机模块可以接受来自不同照明区域的照明数据信息和人员存在信息、人员定位信息、人员行为信息并进行直观显示，也可以对不同照明区域的照明控制系统进行手动控制来达到人为控制照明系统的效果。
[0019]优选的，所述人体红外传感器检测是否有人员进入室内，当检测到有人员进入室内时，启动室内的摄像头用于获取连续的完整室内图像信息；
[0020]连续的完整室内图像信息是指相邻两张图像获取时间小于一定的时间阈值，并且若是设置的摄像头无法获取室内所有照明区域的图像信息，可在室内追加额外的摄像头，以确保能获取室内所有照明区域的图像信息。
[0021]优选的，所述人员检测模块：利用各个分类网络实现室内人员图像特征检测的方案，采用多种分类神经网络对模型进行了训练，并对训练后的神经网络模型进行评估后选择表现最佳的模型作为室内人员模型检测的最佳分类网络；
[0022]在接收图像信息后判断是否室内有人员存在，若检测到室内人员图像特征，则启动行为检测模块和区域定位模块对人员的信息情况进行进一步地检测，并唤醒所有照明区域的数据处理模块和照明控制模块；若一段时间内没有检测到室内人员图像特征，则休眠摄像头和所有模块，并关闭照明模块；
[0023]当区域定位模块从摄像头中获取的连续图像信息中检测到有人员进行活动时，则对人员的位置进行检测，定位人员的位置信息于预先对室内区域划分的其中一个照明范围内，将信息传输至上位机模块中进行显示，并标记对应的照明区域的权重，弱标记照明区域的相邻照明区域的权重，重复弱标记过程直至所有照明区域进行标记权重，各照明区域的权重分别为W1，W2，W3
……
Wn的等差数列，差值为d，并将各照明区域的权重传输给相对应的数据处理模块；
[0024]行为检测模块：选择卷积神经网络训练室内人员行为检测模型，并对模型适配，利用公开数据集对模型进行了预训练并手工标注了室内人员行为数据集，最后利用自制数据集对预训练模型后获得室内人员行为检测模型，并将模型写入行为检测模块中；
[0025]当行为检测模块从摄像头中获取的连续图像信息中检测到有人员进行活动时，则对人员的行为进行检测和记录，并将人员行为情况与特征传输至所有的照明区域的数据处理模块和上位机模块。
[0026]优选的，所述各个照明区域的数据处理模块接收来自行为检测模块的行为特征和参数，并根据行为特征和参数得到需求亮度，和区域检测模块的照明区域权重，并根据公式
[0027][0028]来计算各个区域的照明亮度需求，L为行为所需照明亮度，u为阶跃函数，D为预设
的照明范围阈值，e表示自然常数，W1为人员所在照明区域的权重，Wj为当前照明区域权重，根据亮度检测模块获取的照明区域的照明亮度，且满足|L
j
‑
L
′
j
|≤ΔL条件，ΔL为预设的照明亮度阈值；
[0029]各个照明区域的数据处理模块接收来自行为检测模块的行为特征和参数，并根据行为特征和参数得到照明区域的需求色温T，并根据色温检测模块获取当前照明区域的色温T
j
，进行处理分析，若当前照明区域照明色温的差值ΔT
j
小于等于的预设的照明阈值，即|T
j
‑
T|≤ΔT，ΔT为预设的照明色温阈值，若不满足表达式，则通过对照明控制模块的调整实现对照明模块色温的调整，保证室内照明环境与照明色温需求相匹配。
[0030]优选的，所述上位机模块是一块能够便携摆放的智能设备，上面配有触控显示屏等，通过无线传输与人员检测模块、区域检测模块、行为检测模块和各个照明区域的数据处理模块进行通信，并直观地将数据信息展示在屏幕上，同时也允许对不同照明区域的数据处理模块进行控制，从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人员行为检测的室内智能照明控制系统，其特征在于，所述照明控制系统包括以下步骤：预先将室内区域划分为若干独立照明区域，并在每个照明区域配置相应的数据处理模块、照明控制模块、照明模块和照明区域的光照检测模块和色温检测模块；室内的每个出入口都需要配备一个人体红外传感器，用于检测是否有人员进入室内；室内配备有至少一个摄像头，主要用于获取连续的完整室内图像信息；人员检测模块根据摄像头传来连续的图像信息，用于检测室内是否有人员存在；区域定位模块根据摄像头传来连续的图像信息，用于定位室内人员的位置以及所属照明区域；行为检测模块根据摄像头传来连续的图像信息，用于检测和分析室内人员的行为特征与参数；不同照明区域的光照检测模块和色温检测模块分别用于检测照明区域的照明数据信息；进一步地，照明数据信息包括平均亮度和平均色温；不同照明区域的数据处理模块负责接受来自照明区域的光照检测模块和色温检测模块传来的照明数据信息，以及区域定位模块的人员定位信息和行为检测模块的人员行为检测信息进行分析处理；不同照明区域的照明控制模块根据照明区域的数据处理模块传输的信息来对照明区域的照明模块进行控制，从而实现智能照明控制的效果；不同照明区域的照明模块由区域单个或者数个可变色温LED灯组成；上位机模块可以接受来自不同照明区域的照明数据信息和人员存在信息、人员定位信息、人员行为信息并进行直观显示，也可以对不同照明区域的照明控制系统进行手动控制来达到人为控制照明系统的效果。2.根据权利要求1所述的一种基于人员行为检测的室内智能照明控制系统，其特征在于：所述人体红外传感器检测是否有人员进入室内，当检测到有人员进入室内时，启动室内的摄像头用于获取连续的完整室内图像信息；连续的完整室内图像信息是指相邻两张图像获取时间小于一定的时间阈值，并且若是设置的摄像头无法获取室内所有照明区域的图像信息，可在室内追加额外的摄像头，以确保能获取室内所有照明区域的图像信息。3.根据权利要求1所述的一种基于人员行为检测的室内智能照明控制系统，其特征在于：所述人员检测模块：利用各个分类网络实现室内人员图像特征检测的方案，采用多种分类神经网络对模型进行了训练，并对训练后的神经网络模型进行评估后选择表现最佳的模型作为室内人员模型检测的最佳分类网络；在接收图像信息后判断是否室内有人员存在，若检测到室内人员图像特征，则启动行为检测模块和区域定位模块对人员的信息情况进行进一步地检测，并唤醒所有照明区域的数据处理模块和照明控制模块；若一段时间内没有检测到室内人员图像特征，则休眠摄像头和所有模块，并关闭照明模块；当区域定位模块从摄像头中获取的连续图像信息中检测到有人员进行活动时，则对人员的位置进行检测，定位人员的位置信息于预先对室内区域划分的其中一个照明范围内，
将信息传输至上位机模块中进行显示，并标记对应的照明区域的权重，弱标记照明区域的相邻照明区域的权重，重复弱标记过程直至所有照明区域进行标记权重，各照明区域的权重分别为W1，W2，W3
……
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亮，郑翔，黄帅，杨凯，徐睿，王晓龙，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：