【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于照明控制，具体涉及一种园林景区照明智能控制方法及系统。
技术介绍
1、园林景区内由于植物较多，一些游览区域可能会存在光线不足的情况，通常需要沿游览路径铺设相应的灯光系统进行照明，以方便游客游览。现有园林景区内的灯光系统通常是由景区管理人员进行人工控制的，灯光系统的管理效率较低，且不够智能，并不能很好地适应园林景区相应区域的光照需求变化，如果景区内统一保持长时段的高强度灯光照明，对于一些暂时无人游览或者本身光照足够的区域来说，又会造成能源的浪费。因此，现有的园林景区照明控制方式还有待改进。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种园林景区照明智能控制方法及系统，用以解决现有技术中存在的上述问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，提供一种园林景区照明智能控制方法，包括：
4、获取园林景区内目标区域的监测数据集，所述监测数据集包括人员红外探测数据、区域环境光强监测数据组以及区域监控图像，所述区域监控图像中包含若干参照物，所述区域环境光强监测数据组包含各参照物处的环境光强监测数据；
5、对区域监控图像进行参照物检测，确定各参照物的中心点图像坐标，并根据中心点图像坐标选取设定范围内的像素区域作为对应参照物的检测区域；
6、对区域监控图像进行图像分割，从区域监控图像中截取各参照物对应的检测区域图像；
7、确定检测区域图像中各像素点的亮度值，根据各像素点的亮度值确定对应检测
8、基于区域环境光强监测数据组提取目标区域内各参照物处的环境光强监测数据，并基于各参照物处的环境光强监测数据确定目标区域的平均环境光强；
9、将监控图像亮度值与设定的亮度阈值进行比较，将平均环境光强与设定的光强阈值进行比较，在监控图像亮度值低于设定的亮度阈值和/或平均环境光强低于设定的光强阈值时，判定需要对目标区域进行补光；
10、在判定需要对目标区域进行补光时，根据人员红外探测数据确定目标区域内的人员数量，并根据目标区域内的人员数量确定目标区域的人群密度；
11、根据人群密度、监控图像亮度值、亮度阈值、平均环境光强和光强阈值计算目标区域的补光等级；
12、根据目标区域的补光等级生成对应的照明控制参数，并将照明控制参数发送至目标区域的照明控制端，以使照明控制端根据照明控制参数控制目标区域内各照明灯的工作状态。
13、在一个可能的设计中，所述方法还包括：
14、获取目标区域在设定时间段内的多幅区域监控图像，并分别确定各区域监控图像所对应的图像检测亮度值；
15、对各区域监控图像对应的图像检测亮度值取平均值，得到目标区域的监控图像亮度值。
16、在一个可能的设计中，所述对区域监控图像进行参照物检测，确定各参照物的中心点图像坐标，并根据中心点图像坐标选取设定范围内的像素区域作为对应参照物的检测区域，包括：
17、将区域监控图像输入预置的目标检测网络模型进行参照物检测，得到各参照物的图像标注范围，并根据各参照物的图像标注范围确定各参照物的中心点图像坐标，所述目标检测网络模型采用fastrcnn神经网络经训练集的训练后得到，所述训练集包含若干参照物样本图像；
18、根据中心点图像坐标选取中心点图像坐标周围设定窗口范围内的像素区域作为对应参照物的检测区域。
19、在一个可能的设计中，所述确定检测区域图像中各像素点的亮度值，根据各像素点的亮度值确定对应检测区域图像的图像整体亮度值，并对各检测区域图像的图像整体亮度值进行加权平均计算，得到区域监控图像对应的图像检测亮度值，包括：
20、对检测区域图像进行hsv色彩空间转换处理，得到转换后的检测区域hsv图像；
21、确定检测区域hsv图像各像素点的亮度值，根据各像素点的亮度值对各像素点进行归类，并将归类后对应像素点最多的亮度值作为对应检测区域图像的图像整体亮度值；
22、根据设定的各检测区域图像所对应参照物的权重参数，对各检测区域图像的图像整体亮度值进行加权平均计算，得到区域监控图像对应的图像检测亮度值。
23、在一个可能的设计中，所述基于区域环境光强监测数据组提取目标区域内各参照物处的环境光强监测数据，并基于各参照物处的环境光强监测数据确定目标区域的平均环境光强，包括：
24、从区域环境光强监测数据组中提取目标区域内各参照物处的环境光强监测数据；
25、去除提取的所有环境光强监测数据中的最大值和最小值，并将剩余的各环境光强监测数据取平均值，得到目标区域的平均环境光强。
26、在一个可能的设计中，所述人员红外探测数据包括设定时间段内进入目标区域的红外探测人员数和离开目标区域的红外探测人员数，所述根据人员红外探测数据确定目标区域内的人员数量，并根据目标区域内的人员数量确定目标区域的人群密度，包括：
27、根据设定时间段内进入目标区域的红外探测人员数和离开目标区域的红外探测人员数计算目标区域内的人员数量；
28、利用目标区域内的人员数量除以设定的目标区域游览面积，得到目标区域的人群密度。
29、在一个可能的设计中，所述根据人群密度、监控图像亮度值、亮度阈值、平均环境光强和光强阈值计算目标区域的补光等级，包括：
30、将人群密度、监控图像亮度值、亮度阈值、平均环境光强和光强阈值代入预置的补光等级计算式中进行计算，得到目标区域的补光等级，所述补光等级计算式为
31、
32、其中，p表示补光等级，表示取整算符，v表示监控图像亮度值，v0表示亮度阈值，l表示平均环境光强，l0表示光强阈值，ρ表示人群密度，σ为设定的亮度系数，ω为设定的光强系数，c为设定的常数。
33、第二方面，提供一种园林景区照明智能控制系统，包括获取单元、检测单元、分割单元、亮检单元、光检单元、判定单元、确定单元、计算单元和执行单元，其中：
34、获取单元，用于获取园林景区内目标区域的监测数据集，所述监测数据集包括人员红外探测数据、区域环境光强监测数据组以及区域监控图像，所述区域监控图像中包含若干参照物，所述区域环境光强监测数据组包含各参照物处的环境光强监测数据；
35、检测单元，用于对区域监控图像进行参照物检测，确定各参照物的中心点图像坐标，并根据中心点图像坐标选取设定范围内的像素区域作为对应参照物的检测区域；
36、分割单元，用于对区域监控图像进行图像分割，从区域监控图像中截取各参照物对应的检测区域图像；
37、亮检单元，用于确定检测区域图像中各像素点的亮度值，根据各像素点的亮度值确定对应检测区域图像的图像整体亮度值，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述对区域监控图像进行参照物检测，确定各参照物的中心点图像坐标，并根据中心点图像坐标选取设定范围内的像素区域作为对应参照物的检测区域，包括：
4.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述确定检测区域图像中各像素点的亮度值，根据各像素点的亮度值确定对应检测区域图像的图像整体亮度值，并对各检测区域图像的图像整体亮度值进行加权平均计算，得到区域监控图像对应的图像检测亮度值，包括：
5.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述基于区域环境光强监测数据组提取目标区域内各参照物处的环境光强监测数据，并基于各参照物处的环境光强监测数据确定目标区域的平均环境光强，包括：
6.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述人员红外探测数据包括设定时间段内进入目标区域的
7.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述根据人群密度、监控图像亮度值、亮度阈值、平均环境光强和光强阈值计算目标区域的补光等级，包括：
8.一种园林景区照明智能控制系统，其特征在于，包括获取单元、检测单元、分割单元、亮检单元、光检单元、判定单元、确定单元、计算单元和执行单元，其中：
9.一种园林景区照明智能控制系统，其特征在于，包括：
10.一种园林景区照明智能控制系统，其特征在于，包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1-7任意一项所述的园林景区照明智能控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述对区域监控图像进行参照物检测，确定各参照物的中心点图像坐标，并根据中心点图像坐标选取设定范围内的像素区域作为对应参照物的检测区域，包括：
4.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述确定检测区域图像中各像素点的亮度值，根据各像素点的亮度值确定对应检测区域图像的图像整体亮度值，并对各检测区域图像的图像整体亮度值进行加权平均计算，得到区域监控图像对应的图像检测亮度值，包括：
5.根据权利要求1所述的一种园林景区照明智能控制方法，其特征在于，所述基于区域环境光强监测数据组提取目标区域内各参照物处的环境光强监测数据，并基于各参照物处的环境光强监测数据确定目标区域的平均环境光强，包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨丛暄，金萍，
申请(专利权)人：廊坊市园林绿化事务中心，
类型：发明
国别省市：
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