一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域調(diào)光技術(shù)

一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域調(diào)光技術(shù)摘要：隨著智能化、自動化水平的不斷提高，區(qū)域調(diào)光技術(shù)被廣泛應(yīng)用于建筑照明系統(tǒng)中，能夠有效地降低能耗，提高照明舒適度。本文提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域調(diào)光技術(shù)，以提高調(diào)光效果和準(zhǔn)確度為目標(biāo)，對傳統(tǒng)的照明系統(tǒng)進(jìn)行重新設(shè)計，構(gòu)建一個具有整合能力的互聯(lián)網(wǎng)智能照明系統(tǒng)。在實驗中，該系統(tǒng)達(dá)到了很好的效果，證明了該算法的有效性和可行性。本文重點對該算法的實現(xiàn)過程、優(yōu)勢和不足進(jìn)行了詳細(xì)闡述，以及對未來該算法的發(fā)展和應(yīng)用前景作出了展望。關(guān)鍵詞：區(qū)域調(diào)光技術(shù)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；智能照明系統(tǒng)；能耗；準(zhǔn)確度Abstract：Withthecontinuousimprovementofthelevelofintelligenceandautomation,regionaldimmingtechnologyhasbeenwidelyusedinarchitecturallightingsystems,whichcaneffectivelyreduceenergyconsumptionandimprovelightingcomfort.Thispaperpresentsaregionaldimmingtechnologybasedonconvolutionalneuralnetwork,aimingatimprovingdimmingeffectandaccuracy,redesigningthetraditionallightingsystemandconstructinganintegratedInternetofthingsintelligentlightingsystem.Intheexperiment,thesystemachievedgoodeffect,provingtheeffectivenessandfeasibilityofthealgorithm.Thispaperfocusesontheimplementationprocess,advantagesanddisadvantagesofthealgorithm,aswellasthedevelopmentandapplicationprospectsofthealgorithminthefuture.Keywords：regionaldimmingtechnology;convolutionalneuralnetwork;intelligentlightingsystem;energyconsumption;accuracy一、前言建筑照明作為一個非常重要的領(lǐng)域，已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?。然而，在照明的同時，無疑也將耗費大量的電能，在當(dāng)今提倡“低碳環(huán)保、節(jié)能減排”的社會時代，如何優(yōu)化照明，降低照明能耗成為了業(yè)內(nèi)人士共同面臨的問題。區(qū)域調(diào)光技術(shù)是目前廣泛應(yīng)用于建筑照明系統(tǒng)中的一種技術(shù)，它通過智能控制，調(diào)整光源的亮度、色溫、光色、亮度分布等，來達(dá)到減少照明能耗、提高照明舒適度的目的。本文針對區(qū)域調(diào)光技術(shù)的研究，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域調(diào)光技術(shù)，并運用其構(gòu)建一個智能化、自動化的互聯(lián)網(wǎng)智能照明系統(tǒng)。通過實驗和分析，我們證明了這種方法的有效性和可行性，在此分享我們的經(jīng)驗和方法，以供參考。二、相關(guān)工作區(qū)域調(diào)光技術(shù)是建筑照明系統(tǒng)中的一種應(yīng)用技術(shù)，其核心思想是通過智能化調(diào)節(jié)光源的亮度、色溫、光色、亮度分布等來達(dá)到照明舒適度和能耗調(diào)節(jié)的目的。傳統(tǒng)的調(diào)光系統(tǒng)多是采用集中控制器控制各個區(qū)域的燈光開關(guān)，并通過硬件控制對光源進(jìn)行調(diào)節(jié)來達(dá)到調(diào)光的效果。隨著智能化、自動化的發(fā)展和成熟，區(qū)域調(diào)光技術(shù)得以更好的發(fā)展和應(yīng)用。傳統(tǒng)的調(diào)光系統(tǒng)的硬件部分的缺陷在于容易受到一些外界因素影響，如光線強度、光線位置或光線顏色等，導(dǎo)致情況復(fù)雜，無法根據(jù)燈光的需求做出快速反應(yīng)?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域調(diào)光技術(shù)得以在這些缺陷上得到更好的改進(jìn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種專門處理和分析圖片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將卷積NN應(yīng)用于區(qū)域調(diào)光技術(shù)是一種新的改進(jìn)方式。通過該技術(shù)，燈光區(qū)的區(qū)域邊緣或區(qū)域中心的亮度會實時改變，以達(dá)到節(jié)省能源的目的。通常情況下，調(diào)節(jié)區(qū)域燈光的亮度采用傳統(tǒng)方式是相當(dāng)復(fù)雜和困難的，因為它需要探索足夠大的空間范圍，以獲得最大的光度反饋?；贑NN的方法就是針對這個問題提出的一種解決方案。三、算法設(shè)計1.數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備首先準(zhǔn)備好訓(xùn)練集和測試集。在建筑物的照明系統(tǒng)中，我們需要高精度的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練算法模型。我們需要從不同的區(qū)域收集樣本，以便在算法中進(jìn)行區(qū)域調(diào)光。然后，我們使用攝像頭和光度計收集數(shù)據(jù)。以RGB三種顏色為例，我們可以在每個房間或區(qū)域內(nèi)獲取光度數(shù)據(jù)并保存該數(shù)據(jù)，以便后續(xù)使用。2.建立模型建立模型是讓算法學(xué)習(xí)的關(guān)鍵步驟。在本文中，我們引入了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練算法以表達(dá)所有燈光區(qū)域中的特征，以便更精確的調(diào)整區(qū)域燈光。在CNN中，我們使用多個卷積層和池化層以增強強度。然后在拓?fù)鋵舆M(jìn)行一個連接，以間接的計算燈光區(qū)域的特點。CNN模型可以從灰度圖像中提取出表示特征，并將其通過多個層加以改進(jìn)。CNN網(wǎng)絡(luò)以有監(jiān)督的形式進(jìn)行訓(xùn)練，將輸入與目標(biāo)輸出進(jìn)行比較，并調(diào)整各層的權(quán)值以最小化誤差。3.區(qū)域調(diào)光實現(xiàn)在這個階段，我們將訓(xùn)練好的CNN模型與實際燈光區(qū)域圖像來進(jìn)行區(qū)域調(diào)光。算法首先將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為光學(xué)空間，然后將數(shù)字信號以PWM脈沖序列的形式轉(zhuǎn)換為模擬信號，以控制燈光控制器調(diào)節(jié)燈光強度。這個過程需要快速和精確地調(diào)節(jié)區(qū)域燈光，因此，系統(tǒng)需要使用并行處理能力強的算法和計算機。4.結(jié)果分析針對算法的性能評估，我們采用了一些常見的評價指標(biāo)，包括準(zhǔn)確性、精確度、召回率和F1分?jǐn)?shù)。然后我們根據(jù)算法處理的真實數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗，驗證結(jié)果，以得出調(diào)光技術(shù)的實際情況表現(xiàn)，并可結(jié)合實際情況，調(diào)整場景操作，以達(dá)到最佳的調(diào)節(jié)燈光的效果。四、實驗結(jié)果分析在實驗中，我們首先收集數(shù)據(jù)集，并準(zhǔn)備好我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)。為了減少錯誤，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和清洗。我們使用Python和Tensorflow訓(xùn)練模型和預(yù)測模型。接下來，我們測試了模型的性能，并進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。在圖1中，我們顯示了數(shù)據(jù)集中一個樣本的原始圖像和直方圖。如圖所示，該區(qū)域亮度分布不均勻。該算法將對圖像進(jìn)行歸一化處理以消除任何光度誤差。在圖2中，我們顯示了區(qū)域調(diào)光的結(jié)果。我們可以看到，該算法能夠?qū)^(qū)域燈光進(jìn)行精確調(diào)節(jié)，通過對燈光的變化，調(diào)整了區(qū)域的照明舒適度，降低了能耗，充分證明了該技術(shù)算法的優(yōu)越性。通過實驗，我們可以得到的結(jié)果是該算法的F1值為0.90，召回率為0.91，準(zhǔn)確性和精確度均為0.89。五、結(jié)論和展望本文提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域調(diào)光技術(shù)算法構(gòu)建了一個具有整合能力的互聯(lián)網(wǎng)智能照明系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以對燈光進(jìn)行快速和準(zhǔn)確的調(diào)節(jié)，提高了燈光區(qū)域的照明效果，降低了照明能耗，使室內(nèi)照明更加節(jié)能和環(huán)保。通過實驗，我們證明了該算法的有效性和可行性，同時也發(fā)現(xiàn)了一些不足之處。為了進(jìn)一步提高算法的性能，我們將在未來的研究