[发明专利]一种基于大数据的智慧路灯的智能调控方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的智慧路灯的智能调控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100，采集设置有路灯的路网地图的人口热力图；

S200，对人口热力图进行高斯滤波并数值化得到数值化图像，进而对数值化图像进行边缘检测得到边缘检测图；

S300，建立边缘检测图与实际地图的地理位置映射；

S400，通过边缘检测图中的边缘线将实际地图进行分区得到不同的分区域，得到分区域子图像集合，进而建立对分区域子图像集合中各个分区域子图像进行按序检测的子图像检测序列；

S500，计算路灯所在位置的光照偏差及分区阈值，当光照偏差小于分区阈值时，则打开路灯，进入S600对路灯进行智能调控；

S600，依照子图像检测序列动态地根据不同的分区域的光照偏差及分区阈值，计算优化调光输出，对分区域所对应的实际地图范围中的路灯进行调控。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧路灯的智能调控方法，其特征在于，在S100中，采集设置有路灯的路网地图的人口热力图的方法为：人口热力图的来源为高德地图、谷歌地图、或者腾讯位置服务应用程序编程接口，所述人口热力图是利用获取的手机基站定位该区域的用户数量，通过用户数量渲染地图颜色，以颜色显示一个城市中的各个地方的人员密集程度，所述路灯安装有摄像头并通过无线网络与数据中心连接。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧路灯的智能调控方法，其特征在于，在S200中，对人口热力图进行高斯滤波并数值化得到数值化图像，进而对数值化图像进行边缘检测得到边缘检测图的方法为：将人口热力图进行高斯滤波，并进行数值化将每一个像素点的数值转化为[0,255]区间的浮点数，各个像素点对应的浮点数即为其热力数值，以此得到其数值化图像，进而通过Roberts算子作为边缘检测算法识别出对数值化图像中的边缘线，进行边缘检测，得到边缘检测图。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧路灯的智能调控方法，其特征在于，在S300中，建立边缘检测图与实际地图的地理位置映射的方法为：将实际地图与边缘检测图进行重合，通过位置重合对比出边缘检测图与实际地图中的地理位置的关联映射。