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龙图腾网获悉良业科技集团股份有限公司申请的专利基于深度学习的智慧绿色景观照明自适应控制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：CN120354888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510839312.X，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于深度学习的智慧绿色景观照明自适应控制方法及系统是由唐雪文设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智慧绿色景观照明自适应控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的智慧绿色景观照明自适应控制方法及系统，涉及照明控制技术领域，包括通过环境传感器采集参数，采用并行残差网络融合特征，构建分层自适应神经网络生成照明场景，利用分组协同学习网络计算最优控制策略，实现照明调节。本发明能够根据环境变化自动调整照明参数，提高视觉舒适度，降低能源消耗，实现景观照明的智能化和绿色化。

本发明授权基于深度学习的智慧绿色景观照明自适应控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的智慧绿色景观照明自适应控制方法，其特征在于，包括： 通过环境传感器采集目标区域的光照强度、人流密度、气象数据，获得环境参数数据； 对环境参数数据进行标准化预处理，采用并行残差网络融合空间时序特征得到多模态特征，包括： 对环境参数数据进行预处理和标准化，获得标准化环境数据； 将标准化环境数据输入至并行残差网络的空间特征提取分支，通过金字塔型卷积结构获得空间特征，同时将标准化环境数据输入至并行残差网络的时序特征提取分支，通过因果卷积结构获得时序特征，根据注意力权重将空间特征和时序特征进行融合，生成多模态非线性特征； 利用双向映射对多模态特征进行迁移学习，基于动态关联矩阵确定因子数量并通过变分推断和核密度估计生成环境特征向量； 基于环境特征向量构建分层自适应神经网络，根据区域照度分布规律与照明单元间的光通量叠加关系进行场景生成，通过光通量分布与人体视觉响应特性的匹配度计算视觉舒适度，采用动态规划算法迭代优化生成照明场景参数，包括： 基于环境特征向量构建分层自适应神经网络，通过特征相关性矩阵动态调整神经网络中各层节点的权重系数，将所述环境特征向量映射转换得到场景特征表示； 利用所述场景特征表示构建光通量空间分布函数，根据所述光通量空间分布函数计算目标区域内各照明单元的初始光通量分布，并结合照明单元的空间三维坐标、发光方向、遮挡系数计算照明单元之间的光通量叠加系数，将所述初始光通量分布与所述光通量叠加系数进行组合运算生成目标区域光通量分布图； 从所述目标区域光通量分布图提取光谱能量分布特征，根据预先确定的人体视锥细胞的光谱响应曲线计算暗适应阈值和明适应阈值，建立视觉舒适度评价函数，对所述光谱能量分布特征进行匹配度计算得到视觉舒适度参数； 将所述视觉舒适度参数映射为状态转移概率，构建照明场景参数的状态转移矩阵，通过所述状态转移矩阵对照明场景参数进行动态规划迭代计算，生成最优照明场景参数； 将照明场景参数输入分组协同学习网络，根据照明单元的空间分布关系划分控制组，采用组内局部竞争和组间全局协作的优化机制，结合能耗动态预测模型计算最优控制策略； 基于最优控制策略生成照明设备的调节指令，执行照明调节。

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