[发明专利]基于光照度聚类和支持向量机的灯光控制方法及设备

说明书

本发明实施例提供了一种基于光照度聚类和支持向量机的灯光控制方法及设备。所述方法包括：获取光照度、时刻、声音强度及红外信号，采用K‑means算法对光照度进行聚类，采用高斯核函数将时刻,声音强度,红外信号,聚类后的光照度映射至高维空间，得到高维空间特征向量；将高维空间特征向量作为输入，使用支持向量机中的序列最小优化算法SMO对模型进行训练，得到有效的支持向量机模型。采用有效的支持向量机模型对实时获取的高维空间数据进行预测，根据预测结果对灯组发出开启或关闭指令。本发明可以确保在合适的场合和时间开启或关闭灯光，不需要对灯光的开启或关闭进行人力检查，节约了经济成本，适用的场合也较为宽泛。

技术领域

本发明实施例涉及照明灯控制技术领域，尤其涉及一种基于光照度聚类和支持向量机的灯光控制方法及设备。

背景技术

室内照明用电是电能消耗的重要原因之一。为了节省能源、提高便利，现代楼宇中已经普遍使用了自动感应灯光。

其中，老式的自动感应灯光多采用声音传感器和光照传感器，当用户晚上回家时，声音传感器探测到人的脚步声然后打开走廊的灯光。但该方法的不足在于，声音传感器的开关阈值难以把控。如果把声音的阈值调低，那么隔壁楼栋偶然发出的声音、小孩在小区里的叫声、狗吠等都可能会导致灯光打开，浪费电能；反之，如果把声音的阈值调大，有可能人已经走进了走廊，但是因为脚步声不够大而而不能触发灯光开启。因此有很多人都有在晚上“用力跺脚”来打开走廊灯的经历。此外，现在有部分楼宇采用了光照度传感器和人体红外模块来做灯光控制。其优势是不用人“跺脚”也能探测到人体，比起声音传感的方法会更加安静。

以上两种方法，虽然都能实现自动开关，但是基本都只用于楼道、走廊。主要是因为声音传感器、红外传感器无法准确的识别人是否一直待在一个地方。比如人们在看书、厨房做菜、看电视时发出的声音是细微的，人体的移动也是不明显的。声音传感器只能通过声音的阈值判断是否有人，红外传感器只能通过探测温度的变化来发现人，如果一个人呆着不动，那么声音传感器和红外传感器都是探测不到人的。因此，开发一种基于光照度聚类和支持向量机的灯光控制方法，可以有效克服上述相关技术中的缺陷。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明实施例提供了一种基于光照度聚类和支持向量机的灯光控制方法及设备。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于光照度聚类和支持向量机的灯光控制方法及设备。所述方法包括：获取光照度、时刻、声音强度及红外信号，采用K-means算法对光照度进行聚类，采用高斯核函数将时刻,声音强度,红外信号,聚类后的光照度映射至高维空间，得到高维空间特征向量；将高维空间特征向量作为输入，使用支持向量机中的序列最小优化算法SMO对模型进行训练，得到有效的支持向量机模型。采用有效的支持向量机模型对实时获取的高维空间数据进行预测，根据预测结果对灯组发出开启或关闭指令。

在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于光照度聚类和支持向量机的灯光控制方法，所述采用K-means算法对光照度进行聚类，包括：统计所有光照度，找出中位数最多的前k个数据，将其初始化为聚类的初始质心；遍历所有数据，计算出其它光照度到k个初始质心的距离，将各个光照度划分至距离最近的初始质心所在的簇中；将每个簇中所有光照度的中间值作为该簇的新质心，重复遍历所有光照度，计算每个光照度距离每个新质心的距离，并根据最近距离将每个光照度划分到新的簇中，再将每个新的簇中所有光照度的中间值作为每个簇的新质心，重复以上计算，直至新质心不再发生变化。

在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于光照度聚类和支持向量机的灯光控制方法，所述高斯核函数对应的分类决策函数为：

其中，z为核函数中心；σ为函数的宽度参数,控制了函数的径向作用范围。