基于自动控制的灯箱标识图像设计方法及系统与流程

本技术属于图像设计领域，具体的说是基于自动控制的灯箱标识图像设计方法及系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速，户外led灯箱广告、智能标识牌等视觉传媒设备在城市公共空间中广泛部署。这些设备通常具备高亮度、高对比度、色彩鲜艳等特点，以吸引行人注意力，提升广告曝光效果。然而，在实际应用中，这些设备的亮度与色彩控制往往仅依赖于预设的节能策略（如环境光感应调节），或仅考虑广告投放的商业价值（如人流量、时段），而严重忽视了灯箱照明对行人视觉安全的潜在威胁。

2、现有技术中，对于灯箱亮度的控制普遍存在以下技术缺陷：眩光评估维度单一，缺乏行人安全专项模型：现有的自动亮度调节技术通常仅基于环境光照强度进行简单的亮度反馈调节，未考虑灯箱表面反光、行人运动状态、道路环境以及色彩特性对人眼视觉的复合影响。例如，在夜间或雨天，行人视线受环境影响，对强光、高反射、高饱和度色彩的敏感度急剧上升，此时若灯箱亮度仅按环境光调高，极易造成行人瞬间眩光，导致视觉暂失，引发交通事故。未考虑色彩与视觉行为的关系：现有技术主要关注灯箱的平均亮度或功率，而忽略了色彩（尤其是高饱和度色彩）对人眼产生的额外眩光刺激。例如，大面积的高饱和度红色、蓝色或荧光色，即使亮度处于安全阈值内，其强烈的色彩对比仍可能对行人产生视觉干扰，影响其识别道路环境、判断车辆距离等关键安全行为。

3、现有技术中，眩光风险的评估往往采用固定的亮度阈值，无法根据道路类型（人行道/非机动车道/机动车道）、行人行为（步行速度、密度）、路面湿滑程度等进行动态调整。例如，在机动车道旁，即便亮度不高，若行人因躲避车辆而快速移动，或路面湿滑降低制动距离，灯箱的眩光风险会显著增加，而现有技术无法捕捉并响应这种动态变化。

4、因此，如何提供一种能够实时、多维度评估灯箱对行人眩光安全风险，并实现安全与商业价值动态平衡的灯箱标识图像控制方法，是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本技术提出了基于自动控制的灯箱标识图像设计方法及系统

2、为实现上述目的，本技术提供如下技术方案：

3、基于自动控制的灯箱标识图像设计方法及系统，其包括以下具体步骤：

4、s1：通过光照传感器实时采集灯箱所在环境的环境亮度值，生成用于调节灯箱led光源功率的初始亮度调节指令；

5、s2:通过温湿度传感器监测灯箱箱体内部的温湿度数据，进行运行工况数据分析;

6、s3:获取灯箱所在点位的评估参数，包括点位的人流量密度、目标受众画像以及广告投放时段，评估广告曝光环境与人员关注程度;

7、s4：基于设备运行工况数据、道路情况以及点位光彩眩光情况评估参数进行灯光眩光危险评估；

8、s5：根据广告曝光环境、人员关注程度以及灯光眩光危险评估结果进行亮度调节分析。

9、优选地，所述通过光照传感器实时采集灯箱所在环境的环境亮度值，生成用于调节灯箱led光源功率的初始亮度调节指令包括以下具体步骤：

10、通过光照传感器实时采集灯箱所在环境的环境亮度值，设定环境亮度与灯箱led目标显示亮度函数关系，初始亮度的对应公式为：，其中，m为灯箱光源在当前驱动条件下可达到的物理最大亮度值，a为环境采集亮度，b为参考亮度，k为比例系数，控制亮度随环境光对数变化的整体增益，决定了整条曲线的陡峭程度，b为基线偏移常数，决定了环境光趋近于零时，灯箱所维持的最低亮度基准。

11、优选地，所述通过温湿度传感器监测灯箱箱体内部的温湿度数据，进行运行工况数据分析包括以下具体步骤：

12、s21、通过灯箱内部的温湿度传感器获取灯箱箱体内部的温湿度数据，温度，监测led结温的间接表征及驱动电源的工作环境温度，相对湿度，监测箱体密封性是否失效，以及是否存在凝露风险；

13、s22、计算获取的温湿度情况与对应的安全范围的标准偏差，标准偏差的计算公式为：温湿度与对应安全范围的差值除以对应范围差值；将对应温湿度的标准偏差进行加权求和得到对应设备的故障异常。

14、优选地，所述获取灯箱所在点位的评估参数，包括点位的人流量密度、目标受众画像以及广告投放时段，评估广告曝光环境与人员关注程度包括以下具体步骤：

15、通过灯箱的视觉传感器，获取灯箱可视范围内的人员数量与通行特征，并计算出单位时间内的人流量，利用视觉传感器获取的图像数据，通过预训练的轻量级属性识别模型，提取可辨识的人群通行特征，所有特征提取均在边缘端完成，仅保留统计标签，不传输或存储原始图像，以符合隐私保护要求，通行特征包括客流方向、时段客流量、年龄段区间、男女比例和驻足率，其中，驻足时长超过预设阈值的行人被标记为关注者，关注者数量除以安全数量得到实际关注程度，在固定时间窗口内，对各特征维度的统计结果进行聚合，形成时段受众画像向量；其中，受众画像向量包括年龄段区间以及性别分布。

16、优选地，所述基于设备运行工况数据、道路情况以及点位光彩眩光情况评估参数进行灯光眩光危险评估包括以下具体步骤：

17、s41、获取行人步行平均速度参数，通过灯箱的视觉传感器，实时追踪视野内行人轨迹，计算当前检测区域内的行人平均速度；行人实际步行速度通过径向速度与方位角的几何关系计算得到，其中，行人实际步行速度计算公式为：，其中，为行人的径向速度，为方位角，为灯箱正前方相对于雷达法线的偏角；通过行人步行速度除以安全速度得到行人速度危险值；

18、s42、获取道路情况参数，通过灯箱内置的视觉传感器，并获取道路宽度，通过图像传感器获取路面三维图像情况，同时通过路面湿度传感器实时获取路面湿度，将路面湿度除以路面安全湿度得到路面的湿度缺陷值，通过路面各点相对于路面基准面的距离的平均值除以安全波动距离得到路面的波动缺陷值，并且将对应人流量的安全路面宽度除以路面宽度得到路面的宽度缺陷值，将得到的湿度缺陷值、波动缺陷值以及宽度缺陷值进行加权求和得到道路步行风险异常；

19、s43、获取灯箱上各点的色度对比度的平均值除以人眼的安全色彩对比度得到色彩对比度影响，同时灯箱上的灯光的闪烁频率以及闪烁过程中的亮度变化平均值，获取闪烁过程中的亮度变化平均值除以人眼对亮度接受的安全变化值得到亮度变化风险，通过亮度变化风险与色彩对比度影响进行加权求和得到色彩眩光风险，通过闪烁频率乘上闪烁频率影响系数并与数值1求和后乘上色彩眩光风险得到灯箱眩光风险异常；

20、s44、获取计算得到的对应设备的故障异常、行人速度危险值、道路步行风险异常以及灯箱眩光风险异常；通过对应设备的故障异常、行人速度危险值与道路步行风险异常进行加权求和后与数值1和灯箱眩光风险之和相乘得到灯光眩光危险评估结果。

21、优选地，所述根据广告曝光环境、人员关注程度以及灯光眩光危险评估结果进行亮度调节分析包括以下具体步骤：

22、s51、在当前人流量、受众匹配度和时段活跃度下，分析所希望达到的商业期望亮度，其中，商业期望亮度的计算公式为：，其中，为对应参数的占比权重，为人流量密度因子，反映当前点位潜在受众的规模；由s3输出的人流量密度经归一化处理得到，为受众匹配度因子，衡量当前灯箱播放的广告内容与点位实际受众画像的契合程度，将s3输出的受众画像向量与当前广告预设的目标受众标签向量进行余弦相似度计算，得到一个0-1之间的匹配度值，匹配度越高，说明广告内容对当前人群的吸引力越强，提升亮度可有效放大关注度，为驻足率，反映当前点位行人对灯箱广告的实际关注程度；驻足率越高，适当提升亮度可增强信息传达深度，l为初始亮度；

23、s52、将获取的灯光眩光危险评估结果以及灯箱对应的最大安全亮度情况，通过灯光眩光危险评估结果乘以眩光影响系数得到眩光影响，通过数值1与眩光影响的差值乘上灯箱对应的最大安全亮度情况得到灯光安全亮度；

24、s53、将商业期望亮度与灯光安全亮度进行对比，若商业期望亮度大于等于灯光安全亮度，则将灯组亮度调节至灯光安全亮度；若商业期望亮度小于灯光安全亮度，则将灯组亮度调节至商业期望亮度。

25、基于自动控制的灯箱标识图像设计系统，其基于上述所述基于自动控制的灯箱标识图像设计方法实现，其具体包括：

26、初始亮度调节模块，用于通过光照传感器实时采集灯箱所在环境的环境亮度值，生成用于调节灯箱led光源功率的初始亮度调节指令;

27、工况数据分析模块，用于通过温湿度传感器监测灯箱箱体内部的温湿度数据，进行运行工况数据分析;

28、信息评估模块，用于获取灯箱所在点位的评估参数，包括点位的人流量密度、目标受众画像以及广告投放时段，评估广告曝光环境与人员关注程度;

29、眩光危险评估模块，用于基于设备运行工况数据、道路情况以及点位光彩眩光情况评估参数进行灯光眩光危险评估；

30、灯光调节模块，用于根据广告曝光环境、人员关注程度以及灯光眩光危险评估结果进行亮度调节分析。

31、一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；

32、所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述基于自动控制的灯箱标识图像设计方法。

33、一种计算机可读存储介质，其特征在于，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于自动控制的灯箱标识图像设计方法。

34、与现有技术相比，本技术的有益效果是：

35、通过多传感器融合实时采集环境与运营数据，综合评估人流量、受众匹配度、道路风险及眩光危险，在保障行人视觉安全与设备稳定运行的前提下，动态优化灯箱亮度，实现商业曝光效果与公共安全防护的智能平衡。