基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法转让专利
申请号 : CN201811343929.9
文献号 : CN109874197B
文献日 : 2021-03-12
发明人 : 邹细勇 , 张维特 , 李子印
申请人 : 中国计量大学
摘要 :
权利要求 :
1.基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法,包含以下步骤:S1、根据使用需求将商务酒店房间分为多个区域,以商务酒店行业照明标准或通用要求为参考,对商务酒店照明环境进行数学建模,并建立评价函数f对各区域照度、照度均匀度达标程度进行评分;
S2、针对商务酒店照明的照明场景使用需求,对评价函数f进行补充,从而建立评价函数F;
S3、获取分布在商务酒店房间各区域中的灯具的光分布模型,采用粒子群优化算法,基于F评价函数分值对客房内各灯具的照明参数进行优化,并将优化结果转换和存储为照明场景所对应的灯具调控参数;
S4、在照明控制器中,由训练图像集训练出场景检测器,获取商务酒店房间的图像及该图像对应的传感数据,提取图像特征及传感数据的特征值,根据所述图像特征及传感数据的特征值,确定所述图像的照明场景辨识;
S5、基于照明控制器内用来调节和驱动房间内LED灯组的集控主机,按步骤S4所述照明场景辨识的照明场景所对应的灯具调控参数分别调节LED灯组内各LED灯的驱动电流,打开相应场景;
所述步骤S3中所述优化的具体步骤如下:T1、随机生成粒子群初始集合X(1)N*n,其元素xij(1),i=1,2,...N,j=1,2,...n;n为客房内待优化灯具个数即粒子群维数,N为粒子群规模;每个元素xij(1)表示房间内灯具j的i组粒子初始照明参数调制值,根据光分布模型对第i组粒子对应的所有n个灯具计算酒店房间各区域在每个灯具按当前照明参数调制值进行照明时的照度分布,并采用评价函数F评价第i组粒子所对应的照明效果;
分别获取各粒子组照明参数调制值向量的初始评分值,作为自身历史最优解的初始评分值并记录照明参数调制值向量;
同时,记录所有N组粒子初始评分值中的最大值作为群体历史最优解的初始评分值并记录该照明参数调制值向量,令更新次数k=1;
T2、在粒子群优化过程中,每个元素xij()都对应一个改变值vij(),改变值vij()表示相应灯具j的在其照明参数调制值xij()的基础上还需进行vij()的改变,为保证其有效性,vij()取值区间不应大于xij()可能取到的最大值的10%;若改变后的xij()大于xij()可能取到的最大值,则xij()仍然取其最大值;
随机生成集合V(k)N*n,其各元素分别表示合集X(k)N*n中各元素需作出的改变值,并采用下式对V(k)N*n及X(k)N*n进行多次更新:vij(k+1)=wvij(k)+c1r1(Pij(k)-xij(k))+c2r2(Gj(k)-xij(k))xij(k+1)=xij(k)+vij(k+1)其中,k为当前更新次数;Pij(k)代表第i组粒子数据在第k次更新时的自身历史最优解所对应的第i个具体照明参数调制值,通过比较更新后各组照明参数调制值与其自身历史最优解两者的评分值获得,若更新后的评分值大于其自身历史最优解的评分值,则将更新后的照明参数调制值作为新的自身历史最优解进行记录;
Gj(k)代表第j个具体照明参数调制值在第k次更新时的粒子群体历史最优解,通过比较更新后的各组照明参数调制值与群体历史最优解的评分值获得;
c1,c2为常数,r1,r2为均匀分布在区间(0,1)之间的随机数;w为权重系数;wmax,wmin分别为权重系数最大值和最小值,X(k+1)N*n及V(k+1)N*n表示对X(k)N*n及V(k)N*n的第k次优化更新;
K表示最大更新次数,当k等于K时结束更新,并输出Gj(k)中记录的群体历史最优解的照明参数调制值,作为灯具调控参数输出。
2.如权利要求1所述的基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法,其特征在于,所述的步骤S1包括:根据商务酒店客房使用频率将商务酒店客房划分为三个区域——工作区域、临近区域和背景区域,其中,床面、写字台和沙发用户使用较多的区域,定义为工作区域;其它用户使用到,但并不会长时间逗留的区域,列为工作平面临近区域;床面与洗手间墙壁之间的区域及窗台所在位置,则列入背景区域;
同时,将各区域照度和区域照度均匀度作为主要指标,建立评价函数f:f=w1×u(E1)+w2×u(E2)+w3×u(E3)+w4×u(U1)+w5×u(U2)其中,E1为工作平面水平照度,E2为工作平面临近区域照度,E3为背景区域照度,U1为工作平面照度均匀度,U2为工作平面临近区域照度均匀度;w1、w2、w3、w4、w5分别为各项指标的权重系数;u()表示针对各项指标,根据灯具光分布模型获得的计算值与参考值两者之间的接近程度,对于E1、E2、E3而言当计算值等于参考值时u()=1;
评价函数f建立完成后,采用层次分析法对各权重系数w1、w2、w3、w4、w5进行赋值,具体步骤如下:
首先,根据权重系数个数n建立判断矩阵AN*n,并使用区间[1,9]中的两个整数的比对矩阵进行填充,各元素数值大小代表相应行权值项所对应指标相比于相应列权值项所对应指标的重要程度,其数值是主观评价结果,或是通过样本调查所得的统计结果;
然后,将矩阵AN*n代入几何平均方程中,确定各权重系数具体数值,几何平均方程如下:其中,aij为矩阵AN*n的元素。
3.如权利要求2所述的基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法,其特征在于,所述的步骤S2包括:依据酒店灯具全开照明场景使用需求对步骤S1中的评价函数f进行补充,补充内容如下:
以灯具照明节能为优化目标,对评价函数f进行补充,要求在各工作区域保证照度和照度均匀度指标的同时,灯具能耗降至最低,若房间内共有n盏灯具,则新的评价函数F1表示为:
式中,P(i)为第i盏灯具的功率消耗。
4.如权利要求2所述的基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法,其特征在于,所述的步骤S2包括:依据酒店办公照明场景使用需求对步骤S1中的评价函数f进行补充,补充内容如下:
针对办公场景,要求写字台的照度和光照照度均匀度尽量满足参考条件,此时新的评价函数F2表示为:
式中,E11表示写字台区域内的桌面水平照度,U11表示写字台区域内的桌面照度均匀度,q1、q2、k1、k2、k3为相应项的权重系数,其数值由层次分析法获得,P(i)为第i盏灯具的功率消耗。
5.如权利要求2所述的基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法,其特征在于,所述的步骤S2包括:依据酒店会客照明场景使用需求对步骤S1中的评价函数f进行补充,补充内容如下:
针对会客场景,要求区域内整体亮度和照度均匀度更加接近,统一设定各区域内照度参考值为一固定值,照度均匀度参考值为一固定值,新的评价函数F3表示为:式中,k1、k2为相应项的权重系数,其数值由层次分析法获得,P(i)为第i盏灯具的功率消耗。
6.如权利要求2所述的基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法,其特征在于,所述的步骤S2包括:依据酒店娱乐照明场景使用需求对步骤S1中的评价函数f进行补充,补充内容如下:
针对娱乐场景,要求背景及邻近区域照明亮度较低,此时新的评价函数F4表示为:式中,E12表示工作区域内写字台外的水平照度,q1、q2、q3、k1、k2、k3为相应项的权重系数,其数值由层次分析法获得,P(i)为第i盏灯具的功率消耗。
7.如权利要求2所述的基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法,其特征在于,所述的步骤S2包括:依据酒店休闲阅读照明场景使用需求对步骤S1中的评价函数f进行补充,补充内容如下:
针对休闲阅读场景,要求床头附近的m盏灯具亮度较高,此时新的评价函数F5表示为:式中,It分别代表床头附近第t盏灯具的亮度,qt表示其相应权重系数;k1、k2、k3为相应项的权重系数,各权重系数的值由层次分析法获得,P(i)为第i盏灯具的功率消耗。
8.如权利要求1所述的基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法,其特征在于,所述场景检测器包括多个局部检测器,所述多个局部检测器中的一个局部检测器对应一个局部区域的人体检测。
9.如权利要求1所述的基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法,其特征在于,所述根据所述图像特征及传感数据的特征值,确定所述图像的照明场景辨识具体为:根据所述图像特征及传感数据的特征值确定所述图像的一个或多个照明场景辨识;当确定的图像的照明场景辨识为多个时,确定所述图像的照明场景辨识为综合照明场景辨识。
说明书 :
基于场景自动识别的商务酒店客房照明控制方法
技术领域
背景技术
和自动化的智能照明设备有着更为浓厚的兴趣和迫切需求。智能照明设备的自动场景切换
功能、氛围渲染功能,亦是备受该行业关注。此外,在能耗方面,传统的商务酒店的照明能
耗,往往超过酒店用电总量的30%,能耗相对较高,采用智能照明系统后,通过对单灯亮度
参数的调制和整体优化,可起到较为有效的节能效果,在满足用户照明需求的同时,大大降
低酒店运营成本。目前,超过70%的星级商务酒店都已配备、使用各种智能照明设备,以期
其客户可以收获更为优越的入住体验。
用范围较广,缺少了一定的针对性,对酒店行业内的环境、布局和具体照明需求缺少必要的
研究,不能完全符合和满足商务酒店的各种特殊照明需求,亦无法完全体现智能照明系统
自身优越的照明性能。
考,对商务酒店照明环境进行数学建模,并建立评价函数对各区域照度、照度均匀度达标程
度进行评分。针对商务酒店照明的不同照明及特定使用需求,如:阅读、会客、娱乐、办公等,
对评价函数进行调整,以增强照明效果的针对性,并一定程度上降低灯具的使用能耗。然
后,引入粒子群优化算法,基于评价函数分值对客房内各灯具的照明参数进行优化,将依据
不同评价函数获得的多个优化结果转换为灯具照明场景控制参数。同时,由训练图像集训
练出各种照明场景的场景检测器。最后,在房间内安装集控主机和LED灯组,依据商务酒店
客房布局布置于商务酒店客房内,场景检测根据所采集图像特征及传感数据的特征值,确
定照明场景辨识,基于辨识出的照明场景,集控主机向灯具发送调光信号,打开相应场景,
在不改变客房布局的情况下,为使用者提供更具针对性的自动场景照明,本发明通过以下
技术方案实现。
留的区域,列为临近区域;床面与洗手间墙壁之间的区域及窗台所在位置,由于用户一般很
少使用,或在使用时对其光照要求很低,列入背景区域;洗手间包含洗手台,由于对其他区
域的影响较小,在洗手间的门关上的情况下几乎不对外界产生任何影响,故暂不列入研究
范围。
光分布模型;然后,建立评价函数f,对各区域照度、照度均匀度的计算值相对于参考值的达
标程度进行评分:
标的权重系数;u()表示在一特定照明参数配置下,各项指标的计算值与相关标准或建议
获取的参考值的接近程度,对于E1、E2、E3而言当计算值不等于参考值时u()可由下式表示:
则当计算值大于参考值时依然认为u()=1。
其数值大小代表相应行权值项所对应指标,相比于相应列权值项所对应指标的重要程度(1
为两者同样重要,小于1的分数则代表后者比前者更重要),其数值可以是主观评价结果,或
是通过样本调查所得的统计结果;再将矩阵An*n代入几何平均方程中,确定各权重系数具体
数值,几何平均方程如下:
此时新的评价函数F2可表示为:
评价函数F3表示为:
的i组粒子初始照明参数调制值,根据光分布模型对第i组粒子对应的所有n个灯具计算酒
店房间各区域在每个灯具按当前照明参数调制值进行照明时的照度分布,并采用评价函数
F1评价第i组粒子所对应的照明效果;
vij()取值区间一般不应大于xij()可能取到的最大值的10%;若改变后的xij()大于xij()
可能取到的最大值,则xij()仍然取其最大值;
历史最优解两者的评分值获得,若更新后的评分值大于其自身历史最优解的评分值,则将
更新后的照明参数调制值作为新的自身历史最优解进行记录;
化更新;
控参数。
述图像的照明场景辨识。
辨识;当确定的图像的照明场景辨识为多个时,确定所述图像的照明场景辨识为综合照明
场景辨识。
通过集控主机调节和驱动房间内的LED灯组,场景检测根据所采集图像特征及传感数据的
特征值,确定照明场景辨识,基于辨识出的照明场景,集控主机按照明场景所对应的灯具调
控参数分别调节LED灯组内各LED灯的驱动电流,打开相应照明场景。
后,集控主机依据相应场景灯具调控参数,通过改变其输出端PWM波占空比来改变LED灯组
的供电电流,从而实现预设场景的开关控制。
也可以用来进行优化处理过程中各参数的输入。
附图说明
具体实施方式
目的。
分为多个区域,其中,床面1、写字台2和沙发3是用户使用较多的区域,因而定义为工作区
域;其它部分,用户可能使用到,但并不会长时间逗留的区域,列为临近区域4;床面1与洗手
间6的墙壁之间的区域及窗台13所在位置,由于用户一般很少使用,或在使用时对其光照要
求很低,故列入背景区域5;洗手间6包含洗手台7,由于对其他区域的影响较小,在洗手间的
门关上的情况下几乎不对外界产生任何影响,故暂不列入研究范围。
同时,获取各灯具的光分布模型;然后,建立评价函数f,对各区域照度、照度均匀度的计算
值相对于参考值的达标程度进行评分:
面照度均匀度,其一般参考数值取0.7,U2为目标工作平面临近区域照度均匀度,其一般参
考数值取0.6;w1、w2、w3、w4、w5分别为各项指标的权重系数;u()表示各项指标的计算值与参
考值的接近程度,对于E1、E2、E3而言当计算值不等于参考值时u()可由下式表示:
算,否则当计算值大于参考值时依然认为u()=1。
值大小代表相应行权值项所对应指标,相比于相应列权值项所对应指标的重要程度(1为两
者同样重要,aij为第i个权值项与第j个权值项的重要性比值,如aij小于1则说明后者j比前
者i更重要)。不失一般性,矩阵An*n各元素数值采用主观评价给定,取值如下:
的重要度关系,不应由元素a12与a13的比值确定。然后,将矩阵A5*5代入几何平均方程中,确
定各权重系数具体数值,几何平均方程如下:
参数指标优化要求。依据客房使用的不同使用需求,确定节能、会客、娱乐、办公、休闲阅读
等五种场景作为优化目标场景,以期提升入住者的入住体验。对于不同场景,根据场景需求
特点分别对f进行补充建立新的总评价函数F1至F5,此时,各项指标中所引用的参考值可在
上述一般参考数值基础上进行调整,而各项指标权重系数也可以根据偏好重新赋值。
此时新的评价函数F2可表示为:
可由层次分析法获得,不失一般性,数值可分别为0.45、0.55、0.27、0.46、0.27。
值如0.6,以营造一种明亮、舒适的照明氛围,此时新的评价函数F3表示为:
0.2559、0.0999、0.2765、0.0922、0.71、0.29。
0.2559、0.2765、0.0999、0.0922、0.27、0.39、0.34、0.37、0.41、0.12。
0.3662、0.3286、0.33、0.33、0.33、0.37、0.41、0.12。
是搜索空间内一群粒子,粒子位置即为被优化指标最优值的可能取值。通过追踪粒子位置
改变,寻找粒子本身的最优解(Pbest)和群体最优解(Gbest)并根据这两项指标调整粒子自
身位置。
安放,同时,设置十六个照度观测点9,选取时应尽量保证照度观测点9位于各区域垂直中线
或水平中线位置,并做等间距分布。可以根据需要增加照度观测点。
后,根据灯具的光分布模型、灯具及观测采样点在世界坐标系中的相对位置,计算:八个可
调光LED灯8在具体的灯具参数即照明参数调制值状态下,空间中每个采样点的照度。其中,
采样点在每个所划分的区域内都设四个以上,从而可以获得各区域的照度及照度均匀度,
进而可以计算该照明参数调制值的评分值。
所对应的照明效果;
实际光通量即集合X(1)50*8中各元素xij(1)对应的照明参数调制值;
vij()取值区间一般不应大于xij()可能取到的最大值的10%;若改变后的xij()大于xij()
可能取到的最大值,则xij()仍然取其最大值;
历史最优解两者的评分值获得,若更新后的评分值大于其自身历史最优解的评分值,则将
更新后的照明参数调制值作为新的自身历史最优解进行记录;
分值大于其群体历史最优解的评分值,则将该组更新后的照明参数调制值作为新的群体历
史最优解进行记录;;
0.9和0.5。
最后的输出结果。
果,将优化结果转换和存储为照明场景灯具调控参数。
的评价值逐渐收敛,优化完成。节能场景下,所获得的群体历史最优解对应灯具a至灯具h的
照明参数调制值(光通量)为:270,663,988,1016,1020,942,954,1000(lm)。
用广角镜头的摄像头14位于房间的一角,集控主机10可对房间内的LED灯组进行调控。
区域内人员位置、动作,以及相关传感器数据的特征值来构成SVM的特征空间。
传感器如红外传感器,所述图像特征和红外传感器的值一起构成本场景的特征空间。
区域,但最后才在写字台附近停留下来。
所述图像的照明场景辨识。
辨识为综合照明场景辨识。
照该照明场景的灯具调控参数进行调控。如办公场景,其重点区域为写字台区域,则写字台
区域内的如写字台区域正上方的照明灯具按照办公场景进行灯具调控参数的调控。
照明场景辨识所对应的照明场景的灯具调控参数的加权平均值进行调控。
动电流,打开相应照明场景。
也可以用来进行优化处理过程中各参数的输入。
制面板,分别置于酒店客房门厅12和床面1右侧墙壁上。控制面板11采用触摸屏,其界面上
有自动场景控制按键,点击按键后,根据识别的照明场景,集控主机10将由LED灯8构成的
LED灯组,按照明场景所对应的灯具调控参数分别调节各LED灯的驱动电流,打开相应照明
场景。
使用。
通量与驱动电流成正比,则将不同场景优化所得的灯具调控参数映射为驱动电流PWM波的
占空比,存储于集控主机10中。根据识别的照明场景,集控主机10获取场景相应的驱动电流
PWM波占空比,改变驱动电流,分别改变可调光LED灯的供电电流,实现预设场景的切换。
参数调制值。
围之以上所述的实施方式,并不构成对该技术方案保护范围的限定。任何在上述实施方式
的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在该技术方案的保护范围之
内。