【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及led显示屏领域，更具体地说，本专利技术涉及一种led显示屏节能显示方法。
技术介绍
1、随着显示屏的技术发展，led显示屏以可靠性高、使用寿命长、环境适应能力强、价格性能比高和使用成本低等特点，被各个行业广泛应用；尤其在广告行业最为凸显，通过将多个led模块或led屏幕拼接在一起，构建一个巨型led屏，并被放置于各个人流聚集地，以用于进行广告展示；然而，由于存在多个led模块，因此led显示屏的功耗极大，这不仅增加了企业的运营成本，也加剧了能源的不必要浪费；因此，有必要提供一种led显示屏节能显示方法。
2、目前，现有的led显示屏节能方法主要包括通过感知环境变化进行节能控制或通过定时调控的方式实现节能控制，例如授权公告号cn106023885b的中国专利公开了一种led显示屏自动亮度调节方法；上述方式节能效果有限，且节能控制灵活性较弱，虽然存在少量改进文献，例如授权公告号cn115547274b的中国专利公开了一种基于内容分析的商显节能方法、系统和可读存储介质，上述方法以及现有技术虽能实现节能控制，但对上述方法以及现有技术进行研究和实际应用发现，上述方法以及现有技术至少存在以下部分缺陷：
3、（1）控制模式单一（控制灵活性较低），智能化程度较低，缺乏多元化的控制模式，无法预测led显示屏的最佳播放时段，从而无法根据最佳播放时段进行led显示屏的启闭操作，进而无法避免led显示屏长时间运行下的能源浪费；
4、（2）缺乏内容分析机制，无法在最佳播放时段的基础上，获取每一时间下le
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种led显示屏节能显示方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种led显示屏节能显示方法，所述方法包括：
4、s101：以设定显示辐射区域作为地点基准，获取在未来时刻t到未来时刻t+n内的不可预见性影响特征数据和可预见性影响特征数据，t和n均为大于零的整数；
5、s102：将不可预见性影响特征数据和可预见性影响特征数据输入预配置的人流密度回归模型中，以获取人流密度；
6、s103：将人流密度与预设人流密度阈值进行比较，若人流密度大于等于预设人流密度阈值，则将未来时刻t到未来时刻t+n之间的时间范围作为播放时间区间；若人流密度小于预设人流密度阈值，则令t=t+m，并返回步骤s101,m 为大于零的整数；
7、s104：根据播放时间区间控制led显示屏开启或关闭。
8、进一步地，所述设定显示辐射区域根据led显示屏标识数据与设定显示辐射区域的预设关系确定；其中，所述led显示屏标识数据包括led显示屏尺寸规格、序列号和版本型号。
9、进一步地，所述可预见性影响特征数据包括未来时刻t到未来时刻t+n内的预测时间段、天气数据、商场启闭数量和商品的价格波动范围，所述天气数据包括降雨/降雪量、温度、湿度、风速和pm2.5浓度。
10、进一步地，所述不可预见性影响特征数据的获取逻辑如下：
11、获取时刻r-m到当前时刻r内的停车特征数据；所述停车特征数据包括当前时间段、充电价格、停车费用和节假日及工作日，r和m均为大于零的整数；
12、将时刻r-m到当前时刻r内的停车特征数据输入预配置的车位数量回归模型中，以获取可停车位数量；
13、将可停车位数量作为不可预见性影响特征数据，得到未来时刻t到未来时刻t+n内的不可预见性影响特征数据。
14、进一步地，所述预配置的车位数量回归模型的生成逻辑如下：
15、获取车位数量历史大数据，将车位数量历史大数据划分为车位数量训练集和车位数量测试集；其中，所述车位数量历史大数据包括停车特征数据及其对应的可停车位数量；
16、构建第一回归网络，将车位数量训练集中的停车特征数据作为第一回归网络的输入数据，将车位数量训练集中的可停车位数量作为第一回归网络的输出数据，对第一回归网络进行训练，得到初始车位数量回归网络；
17、利用车位数量测试集对初始车位数量回归网络进行模型验证，输出小于等于预设测试误差的初始车位数量回归网络作为预配置的车位数量回归模型。
18、进一步地，所述预配置的人流密度回归模型的生成逻辑如下：
19、获取人流密度历史大数据，将人流密度历史大数据划分为人流密度训练集和人流密度测试集；其中，所述人流密度历史大数据包括不可预见性影响特征数据和可预见性影响特征数据及其对应的人流密度；
20、构建第二回归网络，将人流密度训练集中的不可预见性影响特征数据和可预见性影响特征数据作为第二回归网络的输入数据，将人流密度训练集中的人流密度作为第二回归网络的输出数据，对第二回归网络进行训练，得到初始人流密度回归网络；
21、利用人流密度测试集对初始人流密度回归网络进行模型验证，输出小于等于预设测试误差的初始人流密度回归网络作为预配置的人流密度回归模型。
22、进一步地，所述方法还包括：
23、s201：在播放时间区间内，获取led显示屏播放广告的受众群体类型，以及获取时刻q下led显示屏显示方向的广角拍摄图像，q为大于零的整数；
24、s202：根据广角拍摄图像获取时刻q下受众群体人数，将受众群体人数与预设受众群体人数阈值进行比较，若受众群体人数大于等于预设受众群体人数阈值，则控制led显示屏持续亮屏，并令q=q+w，并返回至步骤s201；若受众群体人数小于预设受众群体人数阈值，则控制led显示屏熄屏，并令q=q+w，并返回至步骤s201，q和w均为大于零的整数；
25、s203：重复上述步骤s201～s202，直至q=t+n时，结束循环。
26、进一步地，根据广角拍摄图像获取时刻q下受众群体人数，包括：
27、根据受众群体类型匹配模型集合中对应预构建的受众群体识别模型，所述模型集合中包含g个受众群体识别模型，g为大于零的整数；
28、其中，所述受众群体识别模型的生成逻辑为：获取受众群体历史大数据，将受众群体历史大数据划分为受众群体训练集和受众群体测试集；所述受众群体历史大数据包括人形图像及其对应的标注数据；构架分类器，将受众群体训练集中的人形图像作为分类器的输入数据，将受众群体训练集中的标注数据作为分类器的输出数据，对分类器进行训练，得到初始受众群体识别网络；利用受众群体测试集对初始受众群体识别网络进行模型验证，输出大于等于预设测试准确度的初始受众群体识别网络作为受众群体识别模型；
29、通过图像处理方式获取广角拍摄图像中的人形区域，得到s个人形区域；
30、将每个人形区域以图像方式输入对应预本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种LED显示屏节能显示方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种LED显示屏节能显示方法，其特征在于，所述设定显示辐射区域根据LED显示屏标识数据与设定显示辐射区域的预设关系确定；其中，所述LED显示屏标识数据包括LED显示屏尺寸规格、序列号和版本型号。
3.根据权利要求2所述的一种LED显示屏节能显示方法，其特征在于，所述可预见性影响特征数据包括未来时刻T到未来时刻T+N内的预测时间段、天气数据、商场启闭数量和商品的价格波动范围，所述天气数据包括降雨/降雪量、温度、湿度、风速和PM2.5浓度。
4.根据权利要求3所述的一种LED显示屏节能显示方法，其特征在于，所述不可预见性影响特征数据的获取逻辑如下：
5.根据权利要求4所述的一种LED显示屏节能显示方法，其特征在于，所述预配置的车位数量回归模型的生成逻辑如下：
6.根据权利要求5所述的一种LED显示屏节能显示方法，其特征在于，所述预配置的人流密度回归模型的生成逻辑如下：
7.根据权利要求6所述的一种LED显示屏节能显示方法，其特征
8.根据权利要求7所述的一种LED显示屏节能显示方法，其特征在于，根据广角拍摄图像获取时刻Q下受众群体人数，包括：
9.一种电子设备，包括电源、接口、键盘、存储器、中央处理器以及存储在存储器上并可在中央处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述中央处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述一种LED显示屏节能显示方法，所述接口包括网络接口与数据接口，网络接口包括有线或无线接口，数据接口包括输入或输出接口。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述一种LED显示屏节能显示方法。
...【技术特征摘要】
1.一种led显示屏节能显示方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种led显示屏节能显示方法，其特征在于，所述设定显示辐射区域根据led显示屏标识数据与设定显示辐射区域的预设关系确定；其中，所述led显示屏标识数据包括led显示屏尺寸规格、序列号和版本型号。
3.根据权利要求2所述的一种led显示屏节能显示方法，其特征在于，所述可预见性影响特征数据包括未来时刻t到未来时刻t+n内的预测时间段、天气数据、商场启闭数量和商品的价格波动范围，所述天气数据包括降雨/降雪量、温度、湿度、风速和pm2.5浓度。
4.根据权利要求3所述的一种led显示屏节能显示方法，其特征在于，所述不可预见性影响特征数据的获取逻辑如下：
5.根据权利要求4所述的一种led显示屏节能显示方法，其特征在于，所述预配置的车位数量回归模型的生成逻辑如下：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：张琦，蔡传根，吴海燕，唐月份，
申请(专利权)人：浙江技加智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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