一种学习光照环境智能调节方法与流程

本发明涉及智能照明领域，具体涉及一种学习光照环境智能调节方法。

背景技术：

1、现有技术的学习照明方案通常由光敏传感器检测环境总光强，再按检测值统一调高或调低灯光亮度，或按预设时刻定时通断。这类方案将环境总光强作为唯一调节依据，无法区分目标学习表面与透过窗户或屏幕进入的杂光分量，杂光被计入有效照明后引起照度误判，目标表面照度偏离所需值；这类方案也不感知学习者的行为与情绪，照度与色温固定或仅随总光强粗调，无法匹配阅读、书写、休息等不同学习情形的差异化照度需求，更无法随学习者情绪状态调整色温。此外，单一光敏粗调的学习照明在环境光反复波动时输出反复震荡，照度难以稳定收敛。

技术实现思路

1、本发明提出一种学习光照环境智能调节方法，包括：

2、s1、采集学习区域的环境光信号与图像信号，基于图像信号确定学习者的位置并依据学习者的位置确定目标光照区域；

3、s2、基于图像信号识别学习者的动作类型与情绪状态，依据动作类型与情绪状态确定光照模式，光照模式包含目标照度值与色温目标值；

4、s3、基于环境光信号确定目标光照区域的环境杂光分量，依据光照模式确定与当前学习情形对应的目标照度值，依据目标照度值与环境杂光分量确定补偿光强，输出用于驱动光源的光强调节信号，使目标光照区域的实际照度达到目标照度值，其中，学习情形是指由当前识别的动作类型与所识别的情绪状态构成的组合；

5、s4、依据光照模式输出色温调节信号以调节光源的色温；上述s1至s4循环执行。

6、进一步地，基于图像信号识别学习者的动作类型与情绪状态，依据动作类型与情绪状态确定光照模式，具体包括：将图像信号输入预先训练的行为识别模型，由行为识别模型输出学习者的动作类型；从图像信号中提取人脸区域，由人脸区域提取情绪特征，依据情绪特征识别学习者的情绪状态；依据动作类型确定光照模式中的目标照度值，依据情绪状态确定光照模式中的色温目标值；判定情绪状态是否属于负向情绪状态；当判定为属于负向情绪状态时，将色温目标值向暖色区间偏移，并降低目标照度值；将经确定、经偏移或经降低后的目标照度值与色温目标值组合，构成光照模式。

7、进一步地，在s2与s3之间还包括：基于s2所依据的图像信号，进一步执行以下操作：从图像信号中提取人脸区域与头部姿态；判定人脸区域是否提取成功；当判定为提取成功时，由人脸区域与头部姿态提取眨眼频率、闭眼时长占比与观看距离三项特征，将三项特征归一化后加权求和，生成用眼负荷指数；当判定为提取失败时，由头部姿态提取头部前倾角，将头部前倾角与观看距离替代眨眼频率与闭眼时长占比进行归一化加权求和，生成用眼负荷指数；将生成的用眼负荷指数留存，供s3中确定补偿光强之前的校验处理读取。

8、进一步地，基于环境光信号确定目标光照区域的环境杂光分量，具体包括：获取在学习区域内布置的各照度采集点所采集的照度值；依据照度叠加关系，将每一照度采集点的照度值分解为光源贡献分量与环境杂光分量；读取目标光照区域所覆盖的照度采集点；将所覆盖的照度采集点的环境杂光分量，作为目标光照区域的环境杂光分量。

9、进一步地，依据目标照度值与环境杂光分量确定补偿光强，具体包括：读取目标照度值与目标光照区域的环境杂光分量；依据照度叠加关系，由目标照度值减去环境杂光分量，计算光源对目标光照区域所需提供的实际光照贡献，其中，实际光照贡献随环境杂光分量的增大而减小、随环境杂光分量的减小而增大；依据所需提供的实际光照贡献与光源的当前输出，计算补偿光强，以使目标光照区域内光源的实际光照贡献与环境杂光分量叠加后的总照度收敛于目标照度值。

10、进一步地，输出用于驱动光源的光强调节信号，具体包括：获取目标光照区域的实际照度；计算实际照度与目标照度值之间的偏差；生成占空比可调的开关驱动信号作为光强调节信号，依据计算所得的偏差对占空比执行闭环迭代更新，以调节光源的导通电流。

11、进一步地，在s3中依据光照模式确定与当前学习情形对应的目标照度值之后、依据目标照度值与环境杂光分量确定补偿光强之前，进一步执行以下操作：读取当前识别的动作类型对应的照度下限阈值与照度上限阈值；判定目标照度值是否低于照度下限阈值，当判定为低于时，将目标照度值设定为照度下限阈值；读取所留存的用眼负荷指数；判定用眼负荷指数是否超过预设的负荷阈值，当判定为超过时，将目标照度值提升至照度上限阈值，并向使用者所持的提示装置输出提示信号；将经设定或经提升后的目标照度值，作为s3中确定补偿光强的输入。

12、进一步地，依据光照模式输出色温调节信号以调节光源的色温，具体包括：读取光照模式中的色温目标值；依据色温目标值生成色温调节信号；将色温调节信号分配至多路恒流通道；经各恒流通道驱动对应的多色发光单元发光，混光得到色温目标值对应的色温；对恒流通道执行伽马校正，使所得色温连续可调。

13、进一步地，在每一轮循环执行s1之前，均执行以下操作：通过红外探测监测学习区域内的学习者的存在状态，获得存在状态信号；依据存在状态信号，判定学习者是否持续未被检测到超过预设时长；当判定为持续未被检测到超过预设时长时，关闭光源并停止执行s1至s4，在停止期间持续通过红外探测监测学习者的存在状态；当重新检测到学习者时，恢复执行s1至s4。

14、进一步地，在每一轮循环的s4执行完毕后，均进一步执行以下操作：记录该轮循环中s3所输出的用于驱动光源的光强调节信号随时间的变化，并累计学习时段时长；判定学习时段是否结束；当判定为学习时段结束时，依据所记录的光强调节信号变化与累计的学习时段时长，生成使用记录数据，将使用记录数据存储至云端服务器，依据存储于云端服务器的使用记录数据，更新动作类型及情绪状态与光照模式之间的映射关系，并将更新后的映射关系下发；将下发的映射关系，作为下一学习时段中依据动作类型与情绪状态确定光照模式的依据。

15、本发明基于图像信号确定学习者的位置并依据学习者的位置确定目标光照区域，导致照度判定对象由整个学习区域收敛为学习者实际所在的学习表面，从而有效缓解了区域外光环境对判定结果的干扰；基于图像信号识别学习者的动作类型与情绪状态并确定光照模式，导致照度与色温的取值随学习行为与情绪状态同步更新，从而显著提高了光环境与学习情形的匹配程度；依据目标照度值与环境杂光分量确定补偿光强，导致光源贡献分量反向跟随环境杂光分量变化，从而使叠加后的总照度在环境光波动下收敛于目标照度值；依据光照模式输出色温调节信号以调节光源的色温，导致色温随情绪状态调整，从而改善了学习光环境的视觉舒适度；上述s1至s4循环执行，导致各环节持续往复，从而使光环境持续跟随学习状态的变化。

1.一种学习光照环境智能调节方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的学习光照环境智能调节方法，其特征在于，基于图像信号识别学习者的动作类型与情绪状态，依据动作类型与情绪状态确定光照模式，具体包括：将图像信号输入预先训练的行为识别模型，由行为识别模型输出学习者的动作类型；从图像信号中提取人脸区域，由人脸区域提取情绪特征，依据情绪特征识别学习者的情绪状态；依据动作类型确定光照模式中的目标照度值，依据情绪状态确定光照模式中的色温目标值；判定情绪状态是否属于负向情绪状态；当判定为属于负向情绪状态时，将色温目标值向暖色区间偏移，并降低目标照度值；将经确定、经偏移或经降低后的目标照度值与色温目标值组合，构成光照模式。

3.根据权利要求1所述的学习光照环境智能调节方法，其特征在于，在s2与s3之间还包括：基于s2所依据的图像信号，进一步执行以下操作：从图像信号中提取人脸区域与头部姿态；判定人脸区域是否提取成功；当判定为提取成功时，由人脸区域与头部姿态提取眨眼频率、闭眼时长占比与观看距离三项特征，将三项特征归一化后加权求和，生成用眼负荷指数；当判定为提取失败时，由头部姿态提取头部前倾角，将头部前倾角与观看距离替代眨眼频率与闭眼时长占比进行归一化加权求和，生成用眼负荷指数；将生成的用眼负荷指数留存，供s3中确定补偿光强之前的校验处理读取。

4.根据权利要求1所述的学习光照环境智能调节方法，其特征在于，基于环境光信号确定目标光照区域的环境杂光分量，具体包括：获取在学习区域内布置的各照度采集点所采集的照度值；依据照度叠加关系，将每一照度采集点的照度值分解为光源贡献分量与环境杂光分量；读取目标光照区域所覆盖的照度采集点；将所覆盖的照度采集点的环境杂光分量，作为目标光照区域的环境杂光分量。

5.根据权利要求1所述的学习光照环境智能调节方法，其特征在于，依据目标照度值与环境杂光分量确定补偿光强，具体包括：读取目标照度值与目标光照区域的环境杂光分量；依据照度叠加关系，由目标照度值减去环境杂光分量，计算光源对目标光照区域所需提供的实际光照贡献，其中，实际光照贡献随环境杂光分量的增大而减小、随环境杂光分量的减小而增大；依据所需提供的实际光照贡献与光源的当前输出，计算补偿光强，以使目标光照区域内光源的实际光照贡献与环境杂光分量叠加后的总照度收敛于目标照度值。

6.根据权利要求1所述的学习光照环境智能调节方法，其特征在于，输出用于驱动光源的光强调节信号，具体包括：获取目标光照区域的实际照度；计算实际照度与目标照度值之间的偏差；生成占空比可调的开关驱动信号作为光强调节信号，依据计算所得的偏差对占空比执行闭环迭代更新，以调节光源的导通电流。

7.根据权利要求3所述的学习光照环境智能调节方法，其特征在于，在s3中依据光照模式确定与当前学习情形对应的目标照度值之后、依据目标照度值与环境杂光分量确定补偿光强之前，进一步执行以下操作：读取当前识别的动作类型对应的照度下限阈值与照度上限阈值；判定目标照度值是否低于照度下限阈值，当判定为低于时，将目标照度值设定为照度下限阈值；读取所留存的用眼负荷指数；判定用眼负荷指数是否超过预设的负荷阈值，当判定为超过时，将目标照度值提升至照度上限阈值，并向使用者所持的提示装置输出提示信号；将经设定或经提升后的目标照度值，作为s3中确定补偿光强的输入。

8.根据权利要求1所述的学习光照环境智能调节方法，其特征在于，依据光照模式输出色温调节信号以调节光源的色温，具体包括：读取光照模式中的色温目标值；依据色温目标值生成色温调节信号；将色温调节信号分配至多路恒流通道；经各恒流通道驱动对应的多色发光单元发光，混光得到色温目标值对应的色温；对恒流通道执行伽马校正，使所得色温连续可调。

9.根据权利要求1所述的学习光照环境智能调节方法，其特征在于，在每一轮循环执行s1之前，均执行以下操作：通过红外探测监测学习区域内的学习者的存在状态，获得存在状态信号；依据存在状态信号，判定学习者是否持续未被检测到超过预设时长；当判定为持续未被检测到超过预设时长时，关闭光源并停止执行s1至s4，在停止期间持续通过红外探测监测学习者的存在状态；当重新检测到学习者时，恢复执行s1至s4。

10.根据权利要求1所述的学习光照环境智能调节方法，其特征在于，在每一轮循环的s4执行完毕后，均进一步执行以下操作：记录该轮循环中s3所输出的用于驱动光源的光强调节信号随时间的变化，并累计学习时段时长；判定学习时段是否结束；当判定为学习时段结束时，依据所记录的光强调节信号变化与累计的学习时段时长，生成使用记录数据，将使用记录数据存储至云端服务器，依据存储于云端服务器的使用记录数据，更新动作类型及情绪状态与光照模式之间的映射关系，并将更新后的映射关系下发；将下发的映射关系，作为下一学习时段中依据动作类型与情绪状态确定光照模式的依据。