文献类型：期刊文章

作　　者：陈寒梅[1,2] 于春荣[1] 刘智超[3]

Chen Hanmei;Yu Chunrong;Liu Zhichao(School of Computer Science and Engineering,Cangzhou Normal University,Cangzhou 061001,China;Information and Engineering College of SPUP,Saint Paul University Philippines,Manila 3500,Philippines;School of Opto-Electronic Engineering,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130000,China)

机构地区：[1]沧州师范学院计算机科学与工程学院,河北沧州061001 [2]菲律宾圣保罗大学信息工程学院,菲律宾马尼拉3500 [3]长春理工大学光电工程学院,吉林长春130000

出　　处：《红外与激光工程》

基　　金：国家自然科学基金青年项目(61703056);吉林省优秀青年人才基金项目(20190103154 JH);沧州市重点研发计划指导项目(204102001)。

年　　份：2022

卷　　号：51

期　　号：7

起止页码：489-494

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了实现室内照明的智能控制,根据室内人员实时位置进行跟踪式照明,通过人员覆盖区域完成自适应亮度调节,达到总体节能且局部照明舒适的目的。设计了基于光纤传感网络的智能照明系统,提出了基于深度学习的照明区块化设计与人员实时定位的照明调节算法。区块化设计将照明区域划分成多个等尺寸子区域,划分尺度由光源覆盖间距决定,实现对照明区域的离散处理。再通过状态采集模块对每个子区域进行照度量化分析,将检测结果作为卷积网络输入层的控制参数导入分析模型中。结合封闭体人员定位算法实现对照明子区域定位及照度调节。实验测试了100 m2照明范围内的四种典型情况,获得了各LED对测试位置的照度权值,并测试了不同高度对照度值的影响程度。区域内在x轴方向的人员定位精度最大误差为-96 cm,在y轴方向为91 cm,均小于预设照明区块的最小单元。文中算法在LED个数递增时,收敛时间略优于ANN算法,与对应LED体量的照明空间相比,收敛时间满足应用需求,验证了其具有大范围照明智能调节的能力。

关 键 词：智能照明 光纤传感 深度学习  区块化设计  

分 类 号：TP18]