【技术实现步骤摘要】
本申请涉及台灯领域，且更为具体地，涉及一种台灯灯光的节能控制方法及系统。
技术介绍
1、台灯作为一种常见的照明设备，被广泛应用于居家、办公和学习等场所。节能减排是目前社会普遍关注的一个问题，而台灯作为日常生活中常用的照明设备之一，其节能控制也备受关注。台灯灯光的节能控制旨在通过智能化调节台灯亮度，以减少能源的消耗。
2、然而，传统的台灯节能控制通常是通过手动调节灯光的亮度或开关，并没有感知环境光线的能力。这就需要用户自主感知外界的亮度变化并进行灯光亮度的控制，以实现台灯灯光的亮度节能。但是，仅仅依赖用户的主观判断和手动控制的方式无法根据环境光线的变化自动调节，缺乏智能化和自动化的特点。这可能导致在光线充足的情况下仍然保持高亮度，造成能源的浪费。
3、因此，期望一种优化的台灯灯光的节能控制方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种台灯灯光的节能控制方法及系统。其可以根据实际的环境光线和用户需求来智能调节台灯亮度，为用户带来更便捷、智能的台灯使用体验。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种台灯灯光的节能控制方法，其包括：
3、通过光传感器采集环境光线在预定时间段内多个预定时间点的亮度值；
4、对所述多个预定时间点的亮度值进行时序特征分析以得到环境亮度时序关联特征；以及
5、基于所述环境亮度时序关联特征，确定是否调暗。
6、根据本申请的另一个方面，提供了一种台灯
7、亮度值采集模块，用于通过光传感器采集环境光线在预定时间段内多个预定时间点的亮度值；
8、时序特征分析模块，用于对所述多个预定时间点的亮度值进行时序特征分析以得到环境亮度时序关联特征；以及
9、亮度控制模块，用于基于所述环境亮度时序关联特征，确定是否调暗。
10、与现有技术相比，本申请提供的台灯灯光的节能控制方法及系统，其首先通过光传感器采集环境光线在预定时间段内多个预定时间点的亮度值，接着，对所述多个预定时间点的亮度值进行时序特征分析以得到环境亮度时序关联特征，然后，基于所述环境亮度时序关联特征，确定是否调暗。这样，可以根据实际的环境光线和用户需求来智能调节台灯亮度，为用户带来更便捷、智能的台灯使用体验。
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1.一种台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的亮度值进行时序特征分析以得到环境亮度时序关联特征，包括：
3.根据权利要求2所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，对所述环境亮度时序输入向量进行局部时序特征提取以得到多个环境亮度局部时序特征，包括：
4.根据权利要求3所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，所述基于深度神经网络模型的时序特征提取器为基于一维卷积层的时序特征提取器。
5.根据权利要求4所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，对所述多个环境亮度局部时序特征进行关联编码以得到所述环境亮度时序关联特征，包括：
6.根据权利要求5所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，基于所述环境亮度时序关联特征，确定是否调暗，包括：
7.根据权利要求6所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，对所述上下文环境亮度语义关联特征向量进行基于概率密度特征模仿范式的分布增益以得到增益后上下文环境亮度语义关联特征向量，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的亮度值进行时序特征分析以得到环境亮度时序关联特征，包括：
3.根据权利要求2所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，对所述环境亮度时序输入向量进行局部时序特征提取以得到多个环境亮度局部时序特征，包括：
4.根据权利要求3所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，所述基于深度神经网络模型的时序特征提取器为基于一维卷积层的时序特征提取器。
5.根据权利要求4所述的台灯灯光的节能控制方法，其特征在于，对所述多个环境亮度局部时序特征进行关联编码以得到所述环境亮度时序关联特征，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李家航，
申请(专利权)人：惠州市沃生照明有限公司，
类型：发明
国别省市：
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