一种基于增强学习的灯光形状自适应切割系统及方法技术方案

技术编号:46625999 阅读:1 留言:0更新日期:2025-10-14 21:22
本发明专利技术公开了一种基于增强学习的灯光形状自适应切割系统及方法。所述系统包括灯光控制模块、增强学习模块、反馈模块和图像处理模块。灯光控制模块通过调节光圈、变焦及刀片参数实现光斑形状调整;增强学习模块采用Actor‑Critic架构,Actor网络生成刀片旋转/位移指令,Critic网络评估指令效果并优化策略;图像处理模块通过Canny边缘检测和形态学处理提取光斑与目标形状的几何偏差;反馈模块实时计算匹配误差并闭环优化切割策略。方法包括:实时采集目标形状几何数据,通过强化学习动态生成刀片控制指令,结合图像反馈实现光斑形状的毫米级精准匹配。本发明专利技术解决了传统灯光切割依赖人工调校的痛点,可自适应处理多边形、曲线等复杂形状,适用于舞台、建筑等动态照明场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能照明领域,尤其涉及一种基于增强学习的灯光形状自适应切割系统及方法


技术介绍

1、多模态灯光控制系统是一种应用于智能照明领域的先进技术系统,它结合了人工智能、传感器技术、数据分析和灯光控制技术,以实现智能化、个性化的灯光控制和调节。通过应用于智能照明领域的多模态灯光控制系统,用户可以享受到智能、个性化的照明体验,提高生活品质,节约能源。该系统在智能家居、商业照明、娱乐场所、城市照明和艺术装置等领域都有着广泛的应用潜力。

2、传统灯光控制系统缺乏行业数据驱动的优化,缺乏对大量历史数据和性能指标的分析数据,无法持续优化。系统自动化不足,工作效率低,对操作人员专业度要求高、复杂操作的便捷性局限了灯光控制系统的应用场景和现场灯光效果。同时可扩展性和兼容性受限,行业产品缺少适配ai技术的产品升级。

3、而在人工方面,灯光控制人员注意力无法长时间保持高效集中,长时间工作造成效率下降。且灯光控制人员受限于专业及经验影响,操作控制设备效率参差不齐。在应对突发事件时,无法保证最优方法处置。同时设计与控制人员视线无法监测舞台全局。...

【技术保护点】

1.一种基于增强学习的灯光形状自适应切割系统,其特征在于,所述系统包括:

2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述增强学习模块包括:

3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述状态参数包括:目标形状的几何特征(例如多边形的顶点坐标、角度、面积等)、光斑的几何参数(包括光斑的宽度、高度和旋转角度)、刀片的位置与旋转角度、以及光斑与目标形状之间的匹配度。

4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述图像处理模块包括:

5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述反馈模块包括:

6.一种基于增强学习的灯光形状自适应切割方...

【技术特征摘要】

1.一种基于增强学习的灯光形状自适应切割系统,其特征在于,所述系统包括:

2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述增强学习模块包括:

3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述状态参数包括:目标形状的几何特征(例如多边形的顶点坐标、角度、面积等)、光斑的几何参数(包括光斑的宽度、高度和旋转角度)、刀片的位置与旋转角度、以及光斑与目标形状之间的匹配度。

4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述图像处理模块包括:

5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述反馈模块包括:

6.一种基于增强学习的灯光形状自适...

【专利技术属性】
技术研发人员:马悦田悠悠
申请(专利权)人:上海润澜照明设计有限公司
类型:发明
国别省市:

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