成都磐达科技有限公司杨红学获国家专利权
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龙图腾网获悉成都磐达科技有限公司申请的专利一种基于AI感知的全直流照明方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120076125B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510541237.9,技术领域涉及:H05B47/105;该发明授权一种基于AI感知的全直流照明方法及系统是由杨红学设计研发完成,并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于AI感知的全直流照明方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于AI感知的全直流照明方法及系统装置,属于照明控制领域,所述方法包括:通过部署不同类型的传感器采集环境数据,并将所述不同类型的传感器采集到的环境数据发送到边缘网关;对接收到的环境数据进行预处理,并对预处理后的环境数据进行融合处理,得到融合后的环境状态向量,并将环境状态向量发送到云端;云端通过云端部署的动态优化目标调光策略,计算得到调光最优电流;将调光最优电流下发到终端执行层,根据接调光最优电流生成调光指令,调整灯具的状态。本发明解决了现有照明控制策略难以同时满足多重需求的问题。
本发明授权一种基于AI感知的全直流照明方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于AI感知的全直流照明方法,其特征在于,所述全直流照明方法包括, S100、通过部署不同类型的传感器采集环境数据,并将所述不同类型的传感器采集到的环境数据发送到边缘网关; 所述不同类型的传感器包括: 光照传感器、人在传感器、温度传感器以及色温光谱传感器 S200、边缘网关对接收到的环境数据进行预处理,并对经过预处理后的环境数据进行融合处理,得到融合后的环境状态向量,并将所述环境状态向量发送到云端; S300、云端根据接收到的环境状态向量,通过云端部署的动态优化目标调光策略,计算得到调光最优电流; S400、云端将调光最优电流下发到终端执行层, 终端执行层根据接调光最优电流生成调光指令,调整灯具的状态; 述对经过预处理后的环境数据进行融合处理包括: 通过基于贝叶斯推断的融合算法对环境数据进行融合处理,所述基于贝叶斯推断的融合算法包括如下步骤: S210、基于经过预处理的传感器数据,根据不同类型的传感器,定义环境状态向量,用于描述在某个时刻下的传感器采集到的真实环境, 并构建每个类型传感器的观测模型; S220、通过时空对齐处理不同类型传感器的环境数据的时间戳差异,然后根据光照传感器组的数据进行加权平均,得到一个综合的观测值, 时空对齐通过对采样频率不同的环境数据进行对齐,使得不同的环境数据在相同的时间点上具有数据值, 所述时空对齐通过线性插值方法来实现,通过给定一个传感器Zi,在不同时间戳tk的采样并记录数据值Zitk,将这些数据对齐到任意时间点t上; S230、通过贝叶斯定理融合来自不同类型的传感器的环境数据,结合不同传感器观测模型的观测值以及先前的环境状态向量Xt-1计算得到当前的环境状态向量Xt; 所述环境状态向量由下式表示: , 其中,为环境状态向量,为光照强度,Lux;为温度,℃;为人员存在性,二值:0表示无人,1表示有人;为光色干扰系数,无量纲,用于描述光源色温的偏差程度; 所述光照传感器的观测模型如下式所示: , 其中,为光照传感器的观测值,为真实光照强度,为光照测量误差,表示光照传感器的观测误差服从正态分布,其均值为0,为光照传感器的噪声方差; 所述温度传感器的观测模型如下式所示: , 其中,为温度传感器的观测值,为真实温度,为温度测量误差,表示温度测量误差服从正态分布,其均值为0,方差为,为温度传感器的噪声方差; 所述人在传感器的观测模型如下式所示: , 其中,为人在传感器的观测值,表示传感器测量到的人是否存在,为真实人员存在性状态,为误检误差,表示传感器错误地将一个状态误检测为另一个状态,为异或操作,用于表示误检的情况,即如果和不一致会返回错误的观测值; 所述色温光谱传感器的观测模型如下式所示: , 其中,为色温光谱传感器的观测值,为真实光色干扰系数,表示时刻t下的实际光色干扰程度,为色温光谱测量误差; 所述基于贝叶斯推断的融合算法还包括: 传感器动态权重调整策略,根据传感器观测值与先前环境状态向量估计之间的差异决定传感器数据的可靠性及其对最终状态估计的影响, 当差异大时,则减小该传感器的权重, 当差异小时,则增大该传感器的权重, 通过下式计算得到权重: , 其中,为时刻t更新后的权重,为与第j个变量相关的方差,λ为灵敏度系数,为时刻t由第j个传感器或观测模型测得的观测值,表示关于第j个变量的当前测量数据,为时刻t-1对第j个变量的先前估计值。
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