[发明专利]一种户外媒体灯光自动识别系统在审
| 申请号： | 201811651834.3 | 申请日： | 2018-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN109727293A | 公开（公告）日： | 2019-05-07 |
| 发明（设计）人： | 谢世明 | 申请（专利权）人： | 广东博媒广告传播有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/90 | 分类号： | G06T7/90 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 528000 广东省佛山市桂城街道南平西路*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种户外媒体灯光自动识别系统，包括射灯检测模块、射灯光照识别模块、射灯故障判断模块，射灯检测模块基于CNN卷积神经网络的GoogleTensorFlow深度学习系统，通过深度学习获取射灯物体模型，自动检测图片中射灯数量和射灯位置；射灯光照识别模块通过色域值分布模型可识别到独立的射灯是否亮灯，进而实现检测图片的光亮色度识别射灯是否开启；射灯故障判断模块通过系统摄像头定时拍图用射灯光照识别模块检测相关位置的射灯是否亮灯，如果判断有不亮灯的故障，向后台输出故障警告，及时反馈给维护人员。本系统能自动智能识别射灯是否正常亮灯，当射灯不亮时，能自动生成报告消息通知用户，大大降低了户外广告媒体灯光日常维护人工成本。 | ||
| 搜索关键词： | 射灯 亮灯 灯光照 故障判断模块 自动识别系统 户外媒体 检测模块 灯光 户外广告媒体 卷积神经网络 摄像头 报告消息 分布模型 模块检测 人工成本 日常维护 色度识别 输出故障 通知用户 物体模型 学习系统 自动检测 自动生成 自动智能 可识别 色域 图用 后台 反馈 检测 警告 图片 维护 学习 | ||
【主权项】：
1.一种户外媒体灯光自动识别系统，其特征在于：包括射灯检测模块（1）、射灯光照识别模块（2）、射灯故障判断模块（3），其中所述射灯检测模块（1）：基于CNN卷积神经网络的GoogleTensorFlow深度学习系统，在白天非亮灯时间段，通过摄像头定时拍图作为户外媒体射灯照片，训练深度学习系统学习识别射灯物体，深度学习系统通过深度学习获取射灯物体模型，自动检测图片中射灯数量和射灯位置；所述射灯光照识别模块（2）：在夜晚亮灯时间段，利用摄像头拍图若干张亮灯图片，通过若干张亮灯图片分析建立户外媒体用射灯的色域值模型分布，生成色域值分布模型；通过色域值分布模型可识别到独立的射灯是否亮灯，进而实现检测图片的光亮色度识别射灯是否开启；所述射灯故障判断模块（3）：系统分析户外媒体的白天图片通过射灯检测模块判断媒体部署的射灯数量和射灯位置，通过系统摄像头定时拍图用射灯光照识别模块检测相关位置的射灯是否亮灯，如果判断有不亮灯的故障，向后台输出故障警告，及时反馈给维护人员。
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