一种智能化楼宇泛光照明控制方法及系统与流程

本发明涉及智能照明的，尤其是涉及一种智能化楼宇泛光照明控制方法及系统。

背景技术：

1、随着城市的经济发展和城市建设日趋完善，楼宇建筑群落泛光照明慢慢变成了城市照明的重要组成部分，也成了城市建筑物建设的必备元素之一，为了使建筑元素和泛光照明形成统一、协调的美观效果，泛光照明控制系统在其实现过程中起着不可或缺的作用。

2、现有的用于楼宇建筑群落的泛光照明一般使用预设置的照明策略，定时控制照明设备启动，以对建筑群落的外墙或周边环境进行照明。

3、针对上述现有技术，存在以下技术问题：预设置的照明策略一般根据经验人工设定，难以精细化的调整照明参数，即预设置的照明策略存在与实际使用环境不符的情况，从而降低泛光照明的整体照明效果，因此需要改进。

技术实现思路

1、为了优化楼宇泛光照明的效果，本技术提供一种智能化楼宇泛光照明控制方法及系统。

2、第一方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

3、一种智能化楼宇泛光照明控制方法，所述方法包括步骤：

4、获取楼宇基础数据，并根据所述楼宇基础数据构建楼宇基础三维模型；

5、获取实时环境数据并根据所述实时环境数据对所述楼宇基础三维模型进行初步渲染，以生成楼宇自然视觉三维模型，所述楼宇自然视觉三维模型用于展示楼宇在实时环境下对应的自然光照情况；

6、获取全部泛光照明设备的分布数据和各个泛光照明设备的实时状态数据，对所述楼宇自然视觉三维模型进行照明渲染，以生成照明效果三维模型；

7、基于预设置的照明需求对所述照明效果三维模型进行评分，以生成第一照明满意度数据；

8、基于预设置的公共时间轴记录历史的环境数据、照明设备的状态数据和对应的所述第一照明满意度数据，并将环境数据、照明设备的状态数据和对应的所述第一照明满意度数据进行关联，以构建初步调整数据集；

9、预设置的初步调整模型基于自学习机器算法对所述初步调整数据集进行分析，以根据环境数据生成第一调整策略，所述第一调整策略用于使照明设备根据环境变化而调整状态数据，以使得泛光照明符合预设置的照明需求，其中第一调整策略包括第一照明角度调节数据、第一亮度调节数据、第一色温调节数据和对应的能耗数据；

10、获取用户的反馈数据，并基于所述反馈数据构建用户反馈数据集，其中，用户包括楼宇的使用者、泛光照明的展示对象和楼宇附近的住户；

11、预设置的用户反馈分析模型基于机器自学习算法对所述用户反馈数据集进行分析，以生成需求调整数据，所述需求调整数据用于更新预设置的照明需求；

12、预设置的修正调整模型对更新后的照明需求与预设置的照明需求进行分析，并生成需求差异数据，所述修正调整模型基于需求差异数据生成第二调整策略，所述第二调整策略用于对照明设备进行修正调节控制，以提高楼宇泛光照明对应的用户满意度。

13、通过采用上述技术方案，通过实时收集和分析用户反馈，能够及时调整泛光照明设置，更好地满足用户需求，提升用户满意度，结合用户反馈数据，可以对泛光照明系统进行精细化管理，优化照明效果，提升楼宇的美观度和功能性，根据用户反馈和环境变化自动调整，增强了系统的适应性和灵活性，构建的用户反馈数据集为楼宇管理提供了丰富的数据支持，有助于做出更加科学和精准的决策。

14、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：在获取用户的反馈数据，并基于所述反馈数据构建用户反馈数据集这一步骤之中，包括步骤如下：

15、获取用户经过楼宇时的肢体行为数据和面部情绪数据作为用户的反馈数据；

16、获取用户的调查数据作为用户的反馈数据，其中调查数据包括用户对不同时间段的泛光照明满意度调查数据、用户对不同节日的泛光照明满意度调查数据、用户对不同场景的泛光照明满意度调查数据；

17、基于所述肢体行为数据、面部情绪数据和调查数据构建用户反馈数据集。

18、通过采用上述技术方案，通过实时收集和分析用户反馈，能够及时调整泛光照明设置，更好地满足用户需求，提升用户满意度，结合用户反馈数据，可以对泛光照明系统进行精细化管理，优化照明效果，提升楼宇的美观度和功能性，根据用户反馈和环境变化自动调整，增强了系统的适应性和灵活性，构建的用户反馈数据集为楼宇管理提供了丰富的数据支持，有助于做出更加科学和精准的决策。

19、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：在预设置的用户反馈分析模型基于机器自学习算法对所述用户反馈数据集进行分析，以生成需求调整数据，所述需求调整数据用于更新预设置的照明需求这一步骤中，包括步骤如下：

20、基于预设置的肢体分析模型对用户的所述肢体行为数据进行分析以生成第一反馈评分数据；

21、基于预设置的情绪分析模型对用户的面部情绪数据进行分析以生成第二反馈评分数据；

22、基于预设置的综合评分模型对所述第一反馈评分数据和所述第二反馈评分数据进行分析，以生成第一用户反馈数据。

23、通过采用上述技术方案，通过实时分析用户的肢体行为和面部情绪，系统能够更准确地理解用户的需求和偏好，从而提供更符合用户期望的照明效果，需求调整数据有助于照明系统更有效地分配资源。

24、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：在预设置的用户反馈分析模型基于机器自学习算法对所述用户反馈数据集进行分析，以生成需求调整数据，所述需求调整数据用于更新预设置的照明需求这一步骤中，还包括步骤如下：

25、对用户的调查数据进行归类分析，并根据归类结果构建对应的调查数据子数据集；

26、基于预设置的评分标准对不同调查数据子数据集进行分析，以生成第二用户反馈数据；

27、所述用户反馈分析模型对第一用户反馈数据和第二用户反馈数据进行分析，以生成需求调整数据，所述需求调整数据用于调整泛光照明设备以提高用户的反馈满意度。

28、通过采用上述技术方案，根据用户的反馈和环境变化自动调整，提高其在不同场景和时间段的适应性，用户反馈数据集为楼宇管理提供了丰富的数据支持，有助于做出更加科学和精准的决策，如调整照明策略以提高能效和用户满意度。

29、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：在预设置的用户反馈分析模型基于机器自学习算法对所述用户反馈数据集进行分析，以生成需求调整数据，所述需求调整数据用于更新预设置的照明需求这一步骤之后，包括步骤如下：

30、获取天气预报信息，并基于所述天气预报信息生成未来时间段对应的预测环境数据；

31、基于所述预测环境数据和更新后的照明需求生成未来时间段对应的预设照明策略，所述预设照明策略用于提前设定照明设备的控制参数，从而提高控制的及时性。

32、通过采用上述技术方案，通过预测环境变化并提前调整照明策略，可以减少能源浪费，特别是在天气变化较大时，能够及时调整照明强度，实现节能，系统能够根据环境变化自动调整照明，为用户提供更舒适的视觉体验，尤其是在室内外光线变化较大的场景中，减少因环境变化导致的照明设备频繁手动调整，降低维护成本和人力资源消耗，利用机器学习算法处理复杂的环境数据，并生成适应性强的照明策略，提高系统的智能化水平和自适应能力。

33、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述照明需求包括照明亮度阈值、墙面色温阈值和图案清晰度。

34、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述自学习机器算法包括神经网络算法和随机森林算法。

35、第二方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

36、一种智能化楼宇泛光照明控制装置，所述装置包括：。

37、第三方面，本技术的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：

38、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种智能化楼宇泛光照明控制方法的步骤。

39、第四方面，本技术的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：

40、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种智能化楼宇泛光照明控制方法的步骤。

41、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

42、1、通过实时收集和分析用户反馈，能够及时调整泛光照明设置，更好地满足用户需求，提升用户满意度，结合用户反馈数据，可以对泛光照明系统进行精细化管理，优化照明效果，提升楼宇的美观度和功能性，根据用户反馈和环境变化自动调整，增强了系统的适应性和灵活性，构建的用户反馈数据集为楼宇管理提供了丰富的数据支持，有助于做出更加科学和精准的决策；

43、2、通过实时收集和分析用户反馈，能够及时调整泛光照明设置，更好地满足用户需求，提升用户满意度，结合用户反馈数据，可以对泛光照明系统进行精细化管理，优化照明效果，提升楼宇的美观度和功能性，根据用户反馈和环境变化自动调整，增强了系统的适应性和灵活性，构建的用户反馈数据集为楼宇管理提供了丰富的数据支持，有助于做出更加科学和精准的决策；

44、3、通过实时分析用户的肢体行为和面部情绪，系统能够更准确地理解用户的需求和偏好，从而提供更符合用户期望的照明效果，需求调整数据有助于照明系统更有效地分配资源，根据用户的反馈和环境变化自动调整，提高其在不同场景和时间段的适应性，用户反馈数据集为楼宇管理提供了丰富的数据支持，有助于做出更加科学和精准的决策，如调整照明策略以提高能效和用户满意度；

45、4、通过预测环境变化并提前调整照明策略，可以减少能源浪费，特别是在天气变化较大时，能够及时调整照明强度，实现节能，系统能够根据环境变化自动调整照明，为用户提供更舒适的视觉体验，尤其是在室内外光线变化较大的场景中，减少因环境变化导致的照明设备频繁手动调整，降低维护成本和人力资源消耗，利用机器学习算法处理复杂的环境数据，并生成适应性强的照明策略，提高系统的智能化水平和自适应能力。