幼儿园一体教室情景式自适应照明控制装置

本申请为申请号201910287213.X、申请日2019年04月03日、发明名称“幼儿园一体教室情景式自适应照明系统、控制装置及控制方法”专利的分案申请。

技术领域

本发明专利属于智能照明领域，具体涉及幼儿园一体教室情景式自适应照明控制装置。

背景技术

在幼儿园的教育活动中，环境作为一种隐性课程，在开发幼儿智力、促进幼儿个性方面，越来越引起人们的重视。环境是重要的教育资源，应通过环境的创设和利用，有效促进幼儿的发展，其中，照明环境就是教育活动环境的一个重要组成部分。

幼儿园主要针对的3-6岁小朋友，他们还处在身体发育阶段，最重要的是眼睛也在发育当中，如果幼儿园在灯光上的设计不够合理，就可能会造成光污染，对孩子的眼睛造成一定的损伤，因此一般在进行幼儿园装修设计时都会强调避免出现太刺眼的灯光。

随着社会投入的加大，目前，很多幼儿园的教室是按融活动室、寝室、盥洗室等一体化多用途室进行设计或改造的。相比过去单一的活动、教学教室用途，新的一体教室具有玩、学融合的功能特点，因此，在环境设计特别是照明控制上，出现了与传统教室照明设计不同的需求。

传统的幼儿园教室照明系统在实际运行过程中，仅能通过简单的几个开关对灯进行控制。这些灯的布置一般是按桌面的照度要求进行优化设计的，假定的应用场景也是教室各主要区域全亮或全灭。

随着智能照明技术的出现与发展，独立、调光的灯控手段已经非常容易获取和实现。因此，近年来，在多地的教室照明设计规范中均有规定，要求有条件的学校宜结合天然采光选用智能照明控制系统来实现恒照度控制和调光控制。例如，四川省的中小学校及幼儿园教室照明设计标准DB51/T-2015中，就明确指出，有条件的教室，按教室功能设置照明情况、天然采光状况和教室工作模式宜采取分区、分组、自动调光控制措施，还要按该教室照度要求结合天然采光选用智能控制系统实现自动调光。

幼儿园教室通过将阳光直接引入室内，可以改善室内的封闭感和压迫感，同时还要借助人工光对自然光进行补充，从而使室内空间看起来更加的亲切自然。相比于传统的开关式控制，室内随光色变换呈现出的多样色彩也能给孩子带来更多的乐趣。同时，在幼儿园照明中，室内光色的设计也是孩子们进行沟通的重要元素，比如，幼儿在学习表演时，需要类似于舞台的照明环境，在演示区需要比普通场景下更多的立面照度，以增强识别功能、提高演示或表演的沟通效果。这样，才能使孩子在使用的过程中体验室内空间的美感，更大限度的让孩子获得认同，改变孩子的生活方式和孩子的生活质量。

除了通常意义上的环境光线亮度，智能的灯控需要考虑不同照明条件的照明效果。影响人视觉的环境照明因素有很多方面，除了照度水平、照度分布，还有颜色显现、光影光色等。人眼有两个功能，一是感光功能，即光线经眼的光学系统抵达眼底在视网膜上形成物象；二是视觉信号处理功能，即视网膜将物象的光能转换并加工成神经冲动，经由神经节细胞将冲动传入人眼，从而产生视觉和非视觉效应。人眼视网膜上的第三类感光细胞即本征感光视网膜神经结细胞被发现后，已被证明它可以通过对进入人眼的可见光辐射产生一系列化学生物反应来控制人的生理节律、生物钟和人眼瞳孔大小，从而对人的生理、心理等产生影响。

照明的色温也对幼儿的认知、感受有很大影响。传统已有设计中，根据幼儿园特点，普通活动室、音体活动室、医务保健室、隔离室及办公用房一般采用目光色光源的灯具照明，其余场所如休息区、卫生间则采用白炽灯等低色温照明。借鉴传统的照明规律，一体教室中，幼儿的睡觉休息区，灯光应该设置的比较温馨，不刺眼；而教室学习区、游乐区的灯光要明亮实用，不能太暗也不能太亮；孩子用的卫生间灯光也要温暖、柔和；教室在整体上，则要避免光污染和强光线。这些照明需求，对于传统的开关式控制而言，很难实现，而基于离线设置的在线检测和自动调节，则能有效地在幼儿园教室中实现照明环境的智能调节。

目前，针对传统的教室照明，已经出现很多自动控制的方案。在这些已有的教室照明方案中，有的关注夜间人工光源照明时课桌的照度分布，如专利号为2017109662294的中国发明专利申请，用摄像仪检测人数，并根据各分区人数的不同来调节照度；而专利号为2014107085532的中国发明专利申请，在多媒体教室灯中根据投影仪是否使用来进行灯光和窗帘的控制。这些控制方案都主要针对晚上照明需求特点对某个目标如照度进行智能灯控，但幼儿园一体教室照明是一个复杂的系统，它主要面向幼儿在教室白天时间段的补光照明，而照明本身又与人的心理、生理活动紧密相关。根据幼儿园一体教室各功能分区、以及各种活动场景对照明的多方面要求，需要一个综合考虑照度、照度分布、冷暖色温等多种指标的智能调控系统。

发明专利内容

目前，还没有专门面向幼儿园一体教室的智能灯控系统。针对现有幼儿园一体教室中各功能分区及活动场景对照明环境的多样化需求，本发明的目的在于，提供一种幼儿园一体教室情景式自适应照明控制装置，离线状态下，根据幼儿特点建立活动区、演示区、休息区、饮水区、玩具区、盥洗区等6个功能区中不同活动场景下色温、照度、照度梯度及照度均匀度的光色评分函数，通过样本采集获得教室内可调光灯组不同驱动电流组合下各测试点的色温与照度，建立调光照明分布表；在线应用时，基于教室图像和人体传感器信号并结合当前时间特征识别出教室内当前活动模式如听课、游戏、手工、演示、就餐及午休等，各测试点根据位置选用各自的光色评分函数并计算色温、照度、照度均匀度和照度梯度4个因素的评分值，基于总评分值，多目标优化算法对可调光灯组各LED串的驱动电流值进行寻优，寻优结果被传送给驱动器后改变灯组出光，实现适合一体教室内各种活动的智能照明。

本发明的技术解决方案是，提供一种以下结构的幼儿园一体教室情景式自适应照明控制装置，其包括控制单元、用户接口单元，控制单元又包括输入模块、光色处理模块、图像处理模块、照明优化处理模块、调光映射模块、输出模块和存储模块，且控制单元被配置为：

基于幼儿园一体教室的功能模型，将其划分为活动区、演示区、休息区、饮水区、玩具区、盥洗区等6个功能区，根据各功能区的使用特性，在存储模块中建立教室内各功能区被照面在不同场景下的光色评分函数；

输入模块从系统的光色传感单元、图像采集单元和人体检测单元分别获取幼儿园一体教室多个测试点的色温与照度信号、教室场景图像和预设区域的人员在位信号，

基于所述色温与照度信号，光色处理模块获取教室各区域的色温值、照度值、照度梯度值及照度均匀度值，

图像处理模块基于用训练图像集训练出的场景检测器，针对所述场景图像及该图像对应的所述人员在位信号，提取图像特征及人员位置特征，并根据所述图像特征、人员位置特征及当前时间特征，识别所述图像的照明场景，

调光映射模块通过改变教室内可调光灯组内的各LED串的驱动电流值，并记录其对应的各LED串组合发光照明时各功能区测试点的色温值、照度值，来获得各LED串的调光照明分布表，

基于所述调光照明分布表、光色评分函数和所识别出的照明场景，照明优化处理模块通过多目标优化算法，在可调光灯组各LED串驱动电流值的可取值空间范围内，对其进行寻优，并将寻优结果经调光映射模块和输出模块传送给对应LED串的驱动器，其中，寻优过程中对各LED串驱动电流组合的评分基于所述驱动电流组合对应出光及当前自然光混合照明的总光照。

作为优选，所述总光照的计算处理过程为：

首先，针对所述个体的n路驱动电流参数值，查找调光照明分布表获取其对应组合单独发光时m个测试点各点的第一色温值、第一照度值，同时，通过对各测试点光色传感模块检测信号的处理获得其位置上当前自然光的第二色温值、第二照度值；接着，基于色温到色坐标的转换关系式，将所述第一、第二色温值转换为第一、第二xyz色坐标，同时基于光色传感模块的照度到亮度转换比例，将所述第一、第二照度值转换为第一、第二亮度；并将所述第一xyz色坐标、第一亮度转换为第一XYZ三刺激值，将所述第二xyz色坐标、第二亮度转换为第二XYZ三刺激值，将第一、第二XYZ三刺激值种的X、Y、Z三刺激值分别相加后获得总XYZ三刺激值；将总XYZ三刺激值转换为总xyz色坐标，并进一步转换为总色温，同时，将第一、第二照度相加得到总照度；最后，根据所述总照度、总色温值以及计算出的照度梯度、照度均匀度值，根据所识别出的照明场景的光色评分函数，计算所述个体的各因素评分值。

作为优选，所述光色评分函数包括照度、照度梯度及照度均匀度评分函数，且采用如下定义：

对于照度，其评分函数为，

其中，E为当前照度，bE、cE为当前场景下根据统计所获得的、覆盖了设定比例人数的期望照度值的区间的下限值与上限值，aE、dE则分别为当前场景下另两个预设下限值与上限值；

对于照度均匀度，其评分函数为，

其中，U为当前照度均匀度，bU是按标准所设定的参考值，aU是一个预设的下限值；

对于照度梯度，其评分函数为，

其中，d为当前照度梯度，D是所设定的参考值，σ是一个预设的宽度值。

作为优选，所述光色评分函数包括色温评分函数，且采用如下定义：

对于色温，当其最多人期望值属于中高色温时，其评分函数为，

当色温最多人期望值属于中低色温时，其评分函数为，

其中，W为当前色温，bW、cW为当前场景下根据统计所获得的、覆盖了设定比例人数的中高期望色温区间的下限值与上限值，aW、dW则分别为当前场景下另两个预设下限值与上限值，hW为当前场景下根据统计所获得的、覆盖了设定比例人数的中低期望色温区间的上限值。

作为优选，所述场景包括听课、游戏、手工及就餐等场景，所述光色评分函数定义还采用如下规则：

对于活动区：所述照度评分函数最高评分值对应的照度取值区间除了手工场景被限定在500～700Lx之间，其他场景则被限定在300～500Lx之间；在听课场景中，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间被限定在4500～6000K之间；在手工场景中，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间被限定在3700～4500K之间；在游戏场景中，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中低期望色温区间设定且其上限值被限定在4000K以下；在就餐场景中，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中低期望色温区间设定且其上限值被限定在3300K以下；

对于饮水区：所述照度评分函数最高评分值对应的照度取值区间被限定在200～300Lx之间，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间被限定在3700～4500K之间；

对于玩具区，所述照度评分函数最高评分值对应的照度取值区间被限定在300～500Lx之间，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中低期望色温区间设定且其上限值被限定在4000K以下。

作为优选，所述场景包括演示、午休等场景，所述光色评分函数定义还采用如下规则：

对于休息区，午休场景下，在午休时间段的入睡与起床时间范围内，所述照度评分函数最高评分值对应的照度取值区间被限定在100～150Lx之间，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中高期望色温区间设定且被限定在3300～3700K之间；

对于演示区，在演示场景下：所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中低期望色温区间设定且其上限值被限定在4000K以下；所述照度包括水平照度及垂直照度，所述照度评分函数最高评分值对应的水平照度取值区间被限定在500～750Lx之间，且所述照度评分值f

其中，EB为当前水平照度与垂直照度比值，aEB、bEB、cEB、dEB则分别为四个预设值，并且，bEB与cEB的取值在教学类演示时均比表演类演示时小。

作为优选，所述光色评分函数定义还采用如下规则：

对于活动区：

对于色温，在阴雨天，所述色温区间的下限值、上限值均减小300～500K；在晴天，所述色温区间的下限值、上限值均增大300～500K，

对于照度，还要根据待评分照度参数与当前日光的相似度，对搜索空间内进化群体中的各个体的所述总评分值f进行调整：

f′＝f·(1+η)，

η＝α·sim(e，enow)，

其中，α为设定系数，e为待评分的照度与最大照度的比值即相对照度；enow为从天气预报服务器所获得的天气预报中当前时刻日光相对照度，所述日光相对照度为当前日光亮度与正午日光亮度的比值，相似度函数sim(，)采用以第二个参数为中心的正态分布函数或三角形分布函数且其分布的幅度根据第一个参数的取值范围进行设定，η为调整系数，f和f’分别为调整前后的评分值。

作为优选，所述调光照明分布表的每条记录中，包括可调光灯组的n路LED串驱动电流值，以及其对应的经光色处理模块对光色传感单元内m个光色传感模块的测试点信号处理后所获取的色温、照度值，

所述控制单元还被配置为：

通过调光映射模块和输出模块以步进改变的方式向可调光灯组发出调光信号，对变化后的光环境进行检测并获取所述测试点处的色温、照度值，不断重复直至所记录的样本覆盖各LED串驱动电流的取值区间；

在所述多目标优化算法的处理过程中，首先，进行初始化，确定n路LED串驱动电流参数进行编码的策略，并确定其各自取值区间；其次，针对搜索空间内进化群体中的各个体，基于其n路驱动电流参数值，查找调光照明分布表获取其对应人工光在各测试点的色温、照度值，计算所述人工光与当前自然光混合照明的总光照对应在各测试点的色温、照度值，根据所识别出的照明场景的光色评分函数，基于计算出的所述各测试点的色温、照度值分别计算色温评分值f

作为优选，所述图像采集单元可包括一个或多个悬挂在教室天花顶下的图像采集模块，

所述场景检测器可利用线性核函数的支持向量机即SVM作为不同照明场景的类器，针对各种照明场景类别，基于各目标区域的特征特别是人体活动或位置特征、及当前时间特征来训练分类器；其中，以教室内图像中各特定区域内人员位置、聚集状态，以及相关传感器数据的特征值来构成SVM的特征向量。

作为优选，所述图像采集模块的摄像头可采用广角镜头或采用多个摄像头分别针对不同目标区域进行图像采集；

所述特征向量的特征可以是一个时间点的静态图像特征，也可以是多幅连续图像中检测到的人体移动特征；

所述场景检测器包括多个识别模块，所述多个识别模块中的一个识别模块对应教室一个局部区域的人体检测。

作为优选，所述调光照明分布表还可用一个BP神经网络替代表示，所述BP神经网络的输入量为n路LED串驱动电流值，输出量为经光色处理模块对光色传感单元内m个光色传感模块的测试点信号处理后所获取的色温、照度值共2m个参数，

所述BP神经网络的模型为：

隐含层第j个节点输出为

输出层第p个节点输出为

其中，f()函数取为sigmoid函数，w

作为优选，所述可调光灯组包括高色温、低色温两种LED串且每串LED各对应一个驱动电流通道，所述调光照明分布表为一个双通道电流值(i1，i2)组合至各测试点色温、照度值的映射表，

在所述多目标优化算法的处理过程中，对于进化群体中的各个体所对应的双通道电流值(i01，i02)组合，通过在所述映射表中进行插值查找来获取各测试点色温、照度值；

所述灯组通过驱动器调节其内部各LED串的驱动电流值，且所述多目标优化算法的寻优结果为LED串驱动电流的PWM波占空比数值。

采用本发明方案，与现有技术相比，具有以下优点：本发明通过建立基于幼儿园一体教室功能分区及幼儿光照需求特点的各分区不同活动场景光色评分函数，以及教室内由条形灯、射灯组成的可调光灯组的调光照明分布表，对可调光灯组内驱动电流的各种组合进行评价，由于光色评分函数能根据教室内不同活动场景进行调整，使得通过多目标优化处理寻获的优化解能满足不同活动场景如听课、游戏、手工、演示、就餐及午休等对照明的不同要求，提高了照明控制的针对性、优化了照明效果，为一体教室提供了更有效的照明环境。同时，本发明针对不同天气状况能对教室照明的照度和色温进行优化，为教室营造了自然、舒适的光照环境，提升了幼儿的空间感受。

附图说明

图1为幼儿园一体教室情景式自适应照明控制装置与幼儿园一体教室情景式自适应照明系统的组成结构图；

图2为控制单元的组成框图；

图3为幼儿园一体教室照明环境示意图；

图4a为幼儿园一体教室功能分区示意图；

图4b为幼儿园一体教室内灯组及检测点分布示意图；

图5为垂直照度监测点示意图；

图6a为有课桌听课场景示意图；

图6b为无课桌听课场景示意图；

图6c为手工与就餐场景示意图；

图6d为游戏场景示意图；

图7a为照度评分函数示意图；

图7b为照度均匀度评分函数示意图；

图7c为中高色温评分函数示意图；

图7d为中低色温评分函数示意图；

图7e为照度梯度评分函数示意图；

图7f为水平照度与垂直照度比评分函数示意图；

图8为情景式自适应照明优化流程图；

图9为幼儿园一体教室情景式自适应照明控制方法工作流程图。

其中：

2000幼儿园一体教室情景式自适应照明系统，100控制单元，200用户接口单元，300光色传感单元，400图像采集单元，500人体检测单元，600条形灯，700射灯，800盥洗室灯，900服务器，1000幼儿园一体教室情景式自适应照明控制装置，

110输入模块，120光色处理模块，130图像处理模块，140照明优化处理模块，150调光映射模块，160输出模块，170存储模块，

310/320光色传感模块，410图像采集模块，510/520人体检测模块，610/710驱动器，620/720 LED串，

11窗户，12隔板，13门，14投影布，15课桌，16椅子，17窗帘

Z1活动区，Z2演示区，Z3休息区，Z4饮水区，Z5玩具区，Z6盥洗区。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细描述，但本发明并不仅仅限于这些实施例。本发明涵盖任何在本发明的精神和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。

在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。需说明的是，附图均采用较为简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。

实施例1

结合图1、图9所示，本发明中幼儿园一体教室情景式自适应照明控制方法，包括以下步骤：

S1、初始化，在控制单元中建立调光照明分布模型、光色评分模型，

在幼儿园一体教室内设置由均采用LED灯的条形灯、射灯组成的可调光灯组，每个所述LED灯具有至少一个色温、亮度可调的LED串，

基于幼儿园一体教室的功能模型，将其划分为活动区、演示区、休息区、饮水区、玩具区、盥洗区等6个功能区，根据各功能区的使用特性，建立教室内各功能区被照面在听课、游戏、手工、演示、就餐及午休等不同场景下色温、照度、照度梯度及照度均匀度的光色评分函数，所述光色评分函数作为光色评分模型；

所述调光照明分布模型为可调光灯组所有n路LED串驱动电流值到教室各测试点处色温值、照度值的对应关系，所述测试点为光色传感单元内m个光色传感模块的测试位置，

S2、通过控制单元的输出模块以步进改变的方式向可调光灯组的各LED串发出调光信号，对调光变化后的各照明环境采集信号样本，提取调光信号中n路LED串驱动电流值，采集并处理获取各测试点处的色温、照度值，并将所述电流、色温、照度值记录和保存在调光照明分布模型中，

同时，在不同场景的各种照明环境下，由专家根据幼儿活动特点对照明条件进行评分，将所述评分经统计后分别调整不同照明场景下色温、照度的光色评分函数；

S3、在线控制时，基于用训练图像集训练出的场景检测器，针对当前教室场景图像及该图像对应的人员在位信号，提取图像特征及人员位置特征，并根据所述图像特征、人员位置特征及当前时间特征，识别当前照明场景；

S4、采用多目标优化算法对各LED串的电流参数进行寻优，

首先，确定将各LED串的驱动电流参数进行编解码的策略，并确定其各自取值区间，

确定优化计算中种群规模、交叉概率、变异概率等参数；

S5、随机产生初始种群；

S6、针对搜索空间内进化群体中的各个体，解码得到n路LED串驱动电流参数，根据所述电流参数，通过多维插值查找调光照明分布模型获取其对应人工光在各测试点的色温、照度值，并计算所述人工光与当前自然光混合照明的总光照对应在各测试点的色温、照度值，根据所识别出的照明场景的光色评分函数，基于计算出的所述各测试点的色温、照度值分别计算色温评分值f

S7、基于所述总评分值，进行交叉遗传和变异操作，更新进化群体；

S8、转至步骤S6，反复迭代，直至搜索结束后，输出Pareto优化解；

S9、调光映射模块经输出模块将寻优结果传送给各对应LED串的驱动器，由驱动器通过改变LED串的驱动电流来进行调光。

实施例2

如图1、图2所示，幼儿园一体教室情景式自适应照明控制装置1000，其包括控制单元100、用户接口单元200。用户接口单元200包括含按键的操作面板和显示屏，用来进行参数输入和手动控制操作。控制单元100包括输入模块110、光色处理模块120、图像处理模块130、照明优化处理模块140、调光映射模块150、输出模块160和存储模块170。

其中，输入模块110通过用户接口单元200、光色传感单元300、图像采集单元400和人体检测单元500，分别获取设置参数与用户操作指令、各测试点的色温与照度信号、教室场景图像和预设区域的人员在位信号。

结合图2所示，光色处理模块120包括照度检测器和色温检测器，基于从输入模块110输入的色温与照度信号，光色处理模块120中的色温检测器处理后得到教室各区域的色温值，而照度检测器则处理获得照度值、并进而求得沿窗户平行线各列测试点的照度梯度、照度均匀度值。

图像处理模块130中包括一个基于用训练图像集训练出的场景检测器，场景检测器针对图像采集单元所采集的当前教室场景图像提取图像特征，根据所述图像特征，并结合根据人体检测单元所检测到人员在位信号识别出的人员位置特征及当前时间特征，来识别当前的照明场景。

结合图1、图4a所示，基于幼儿园一体教室的功能模型，将其划分为活动区Z1、演示区Z2、休息区Z3、饮水区Z4、玩具区Z5、盥洗区Z6等6个功能区，根据各功能区的使用特性，在存储模块170中建立教室内各功能区被照面在听课、游戏、手工、演示、就餐及午休等不同场景下色温、照度、照度梯度及照度均匀度的光色评分函数。

其中，如图4a所示，矩形状的一体教室中，左侧有两个门13面向过道，右侧有窗户11采光，在左下角有饮水区Z4，左上部则有相邻的建构区或玩具区Z5、及盥洗区Z6；其他大块区域则分别为活动区Z1和休息区Z3，其中，在活动区靠近休息区的一侧被划分为演示区Z2，演示区Z2与休息区Z3之间通过家具或隔板12分隔。

调光映射模块150通过改变教室内由条形灯600、射灯700等组成的可调光灯组内的各LED串的驱动电流值，并记录其对应的各LED串组合发光照明时各功能区测试点的色温值、照度值、照度均匀度和照度梯度值，来获得各LED串的调光照明分布表；将所述调光照明分布表和光色评分函数保持在存储模块中。通过调光照明分布表、光色评分函数，就可以对可调光灯组中各LED串不同取值组合进行评分值计算。

由此，基于所述调光照明分布表、光色评分函数和所识别出的照明场景，照明优化处理模块140通过多目标优化算法，在可调光灯组各LED串驱动电流值的可取值空间范围内，对其进行寻优，并将寻优结果经调光映射模块和输出模块传送给对应LED串的驱动器。其中，多目标包括对当前照明场景的色温、照度、照度均匀度和照度梯度等4个评分指标，寻优过程中对各LED串驱动电流组合的评分基于对所述驱动电流组合对应出光及当前自然光混合照明的总光照的评价。

结合图1、图3所示，调光映射模块150通过输出模块160向可调光灯组输出调光指令，在指令中调光参数集包括各LED串的驱动电流值。作为优选，可调光灯组共有n路LED串。

结合图4a、图4b所示，这些LED串发光后，在活动区Z1、演示区Z2、休息区Z3、饮水区Z4、玩具区Z5等的被照面上的光照被分布在m个测试点的光色传感模块310所检测，传感信号经光色处理模块120处理后获得各测试点处的色温、照度值。

幼儿主要是白天在幼儿园接受培养，幼儿园一体教室的照明主要面向白天自然光的补光照明。白天，自然光从窗户11入射，在经过窗帘17的遮挡后进入到室内。一般而言，在天气晴朗时，自然光比可调光灯组发出的人工光要亮，因此，在一体教室内，窗口侧区域的照度明显比靠门13的一侧要强。对于进深比较大的一体教室，如果不控制好照度的分布，很容易造成窗口侧亮度远远大于内侧亮度的问题，在这种空间中，幼儿容易受到空间压抑的情绪影响。为避免这种现象对幼儿发育的影响，应尽量让教室空间的照度分布均匀、减小照度的梯度变化。

为此，在对一体教室的照度进行自适应控制时，在对照度分布进行优化的过程中，补充了一个照度梯度的评分指标。所述照度梯度为沿窗户平行线各列测试点的照度梯度值，即将与窗户平行各列线上的测试点求取其照度均值；之后，从窗口相邻一列往内侧，逐列将本列的照度均值与窗口侧方向相邻列的照度均值进行差分。

如图4b所示，在一体教室内，主要人工光源为按行列分布的条形灯600，在演示区，还有射灯700。所述条形灯600和射灯700均采用LED灯，通过驱动器改变内部LED串的驱动电流来改变亮度、色温。其中，所述条形灯600可以采用矩形的面板灯，光线比无散光片的日光灯更为柔和，射灯700主要为演示区的表演类或教学类演示提供立面的垂直照度，增强演示效果。

光色传感单元包括对一般照度进行检测即进行水平照度检测的光色传感模块310、以及对垂直照度进行检测的光色传感模块320。结合图4b和图5所示，进行垂直照度检测的光色传感模块320固定在隔板12上，图5是，作为俯视方向示意图的图4a的、正视方向视图。

作为优选，光色传感模块310可以设置在被照面地面，或者通过支架悬挂在灯组各条形灯600的灯罩上。当悬挂设置时，光色传感模块可采用硅光电池作为传感器并用聚焦镜头对准目标被照面，对目标被照面的反射光强感信号进行检测，光色处理模块还通过实验来进行反射光强大小与目标被照面照度大小的标定并根据标定关系在线进行被照面测点照度的检测。

如图4b所示，作为优选，玩具区Z5采用开放式空间布置，与活动区采用相同光源，而盥洗区Z6采用相对独立的盥洗室灯800。

作为优选，盥洗室灯800也采用可调光的LED灯，并由驱动器接受控制单元的调光指令来改变LED串的电流；其中，调光指令的传感信号来自安装在盥洗室灯800附近的、从属于人体检测单元500的人体检测模块520。

在调光照明分布表中，每条记录都包括可调光灯组的n路LED串驱动电流值，以及其对应的经光色处理模块对光色传感单元内m个光色传感模块的测试点信号处理后所获取的色温、照度值。

在无背景光状态下，通过调光映射模块和输出模块以步进改变的方式向可调光灯组发出调光信号，对变化后的光环境进行检测并获取所述测试点处的色温、照度值，不断重复直至所记录的样本覆盖各LED串驱动电流的取值区间。

作为优选，所述调光照明分布表还可以用一个BP神经网络表示，以实现对各种驱动电流组合对应光色的估测。在调光映射模块中的BP神经网络，分别从输入模块接收m个光色传感模块的测试点信号处理后所获取的色温与照度值、以及对应于所述色温与照度值的发送给可调光灯组的n路LED串驱动电流参数。在调光映射模块以步进改变的方式向可调光灯组发出调光信号或其他调光操作时，采集不同光环境下神经网络的输入输出量组合成的训练样本集；并用所述训练样本集离线训练所述神经网络，调整神经网络的连接权值。

在多目标优化处理过程中，将待评价的n路LED串驱动电流值组合传送给经训练的BP神经网络，由其将所述电流值组合映射为各测试点的色温、照度值并输出，由照明优化处理模块基于光色评分函数计算其评分值。

作为优选，所述BP神经网络的模型为：

隐含层第j个节点输出为

输出层第p个节点输出为

其中，f()函数取为sigmoid函数，w

基于调光照明分布表，控制单元被配置为进行如下处理：

在多目标优化算法的处理过程中，首先，进行初始化，确定n路LED串驱动电流参数进行编码的策略，并确定其各自取值区间；其次，针对搜索空间内进化群体中的各个体，基于其n路驱动电流参数值，查找调光照明分布表获取其对应人工光在各测试点的色温、照度值，计算所述人工光与当前自然光混合照明的总光照对应在各测试点的色温、照度值，根据所识别出的照明场景的光色评分函数，基于计算出的所述各测试点的色温、照度值分别计算色温评分值f

其中，所述总光照的计算处理过程为：首先，针对所述个体的n路驱动电流参数值，查找调光照明分布表获取其对应组合单独发光时m个测试点各点的第一色温值、第一照度值，同时，通过对各测试点光色传感模块检测信号的处理获得其位置上当前自然光的第二色温值、第二照度值；接着，基于色温到色坐标的转换关系式，将所述第一、第二色温值转换为第一、第二xyz色坐标，同时基于光色传感模块的照度到亮度转换比例，将所述第一、第二照度值转换为第一、第二亮度；并将所述第一xyz色坐标、第一亮度转换为第一XYZ三刺激值，将所述第二xyz色坐标、第二亮度转换为第二XYZ三刺激值，将第一、第二XYZ三刺激值种的X、Y、Z三刺激值分别相加后获得总XYZ三刺激值；将总XYZ三刺激值转换为总xyz色坐标，并进一步转换为总色温，同时，将第一、第二照度相加得到总照度；最后，根据所述总照度、总色温值以及计算出的照度梯度、照度均匀度值，根据所识别出的照明场景的光色评分函数，计算所述个体的各因素评分值。

作为优选，将查找得出的照度按同比例变换到亮度，以计算三刺激值。

对于一体教室的活动区、演示区、休息区、饮水区、玩具区、盥洗区等不同功能区，在听课、游戏、手工、演示、就餐及午休等不同场景下，理想的照明条件有所不同。例如，对于活动区而言，在手工场景下需要更高的照度，其他场景则可以用一般照度；在色温方面，听课时需要集中注意力，则选用中高色温，而在手工、游戏和就餐场景下，则可以选用依次降低的色温，以营造轻松的氛围。对饮水区而言，则可以采用中等色温的较低照度。对玩具区而言，照度和色温都要适中。在休息区，为了促进幼儿的睡意或者从睡眠中觉醒，不能直接把灯打开，而是模拟早晚时分自然光的光照，将照度和色温都设置得较低。对演示区而言，为保证演示效果，需要提高区域照度；而且，区别于其他功能区，演示区需要更多的立面照度，以增强识别功能。

为此，需要照明控制装置能自动识别场景，并根据场景来调节各功能区域内光色传感模块测试点的光色评分函数组成。

结合4b所示，图像采集单元400包括一个或多个悬挂在教室天花顶下的图像采集模块410。作为优选，图像采集模块410的摄像头可以采用广角镜头，也可以采用多个摄像头分别针对不同目标区域进行图像采集。

采集教室内听课、游戏、手工、演示、就餐及午休等各种照明场景下的样本图像，由这些样本图像组成训练图像集对场景检测器进行训练。

作为优选，场景检测器可以利用线性核函数的支持向量机即SVM作为不同照明场景的类器。针对各种照明场景类别，基于各目标区域的特征特别是人体活动或位置特征、及当前时间特征来训练分类器。以教室内图像中各特定区域内人员位置、聚集状态，以及相关传感器数据的特征值来构成SVM的特征向量。

训练图像集来自从广角图像中分割出的分区图像或者针对各不同目标区域所采集的区域图像本身。针对训练图像集的每个样本进行照明场景的标识，基于训练图像集对未经训练的识别部进行训练。

结合图4b及图6a、图6b、图6c、图6d所示，具体的照明场景识别根据该场景的人员分布特性、人体活动特征进行定义。例如，针对演示场景，其场景特征是幼儿坐在活动区排列整齐的椅子上，演示区则有老师或者幼儿在做教学演示或表演，此时，基于场景检测器可以识别活动区就坐幼儿占总人数比例的图像特征，而演示区除了图像特征还可以基于人体检测模块510检测到一个或几个人的活动。

对于听课场景，如图6a、图6b所示，幼儿在排列整齐的椅子上就坐，但根据学习内容的不同，可能是如图6a所示的有课桌听课，也可能是如图6b所示的无课桌听课。

对于手工、就餐场景，将检测到如图6c所示的就坐特征，在这种图像场景特征下，可以根据当前时间是否属于就餐时间段来进一步进行最终判断。

对于游戏场景，则可以检测到类似于图6d所示的，在活动区内有一大块完整的空白区域，幼儿也并无整齐排列。

午休场景，则可以主要根据预设的时间段，并辅助以活动区范围的图像检测来进行识别。

作为优选，所述特征向量的特征可以是一个时间点的静态图像特征，也可以是多幅连续图像中检测到的人体移动特征。例如，演示场景中演示者在演示区的移动。

作为优选，所述训练图像集的样本图像还可以留一部分作为验证集，以对训练后的场景检测器进行验证。

作为优选，场景检测器包括多个识别模块，所述多个识别模块中的一个识别模块对应教室一个局部区域的人体检测，每个识别模块对应一个分类器，如演示区域可以单独进行检测，并能将此区域的图像特征作为演示场景判断的主要依据。

由训练图像集训练出场景检测器后，获取一体教室的图像及该图像对应的传感数据，提取图像特征及人体传感数据的特征值，根据所述图像特征、传感数据的特征值以及当前时间特征，确定所述图像的照明场景。

在场景检测的基础上，根据幼儿园一体教室对照明的多样化需求，定义了各种光色评分函数。

对于照度，如图7a所示，其评分函数为，

其中，E为当前照度，bE、cE为当前场景下根据统计所获得的、覆盖了设定比例人数的期望照度值的区间的下限值与上限值，aE、dE则分别为当前场景下另两个预设下限值与上限值。作为优选，所述设定比例取为0.85～0.95之间的一个值。

对于照度均匀度，如图7b所示，其评分函数为，

其中，U为当前照度均匀度，bU是按标准所设定的参考值，aU是一个预设的下限值；

照度均匀度取为教室内目标被照面最小照度与平均照度的比值，根据一般标准，bU取值为0.7或更高，aU在0.55到0.6之间取值。

对于照度梯度，如图7e所示，其评分函数为，

其中，d为当前照度梯度，D是所设定的参考值，σ是一个预设的宽度值。

作为优选，D在5～20Lx/米之间取值。

作为优选，D取值为15Lx/米。

对于色温，当其最多人期望值属于中高色温时，如图7c所示，其评分函数为，

当色温最多人期望值属于中低色温时，如图7d所示，其评分函数为，

其中，W为当前色温，bW、cW为当前场景下根据统计所获得的、覆盖了设定比例人数的中高期望色温区间的下限值与上限值，aW、dW则分别为当前场景下另两个预设下限值与上限值，hW为当前场景下根据统计所获得的、覆盖了设定比例人数的中低期望色温区间的上限值；其中，所述设定比例在0.85～0.95之间取值。

作为优选，基于当前所识别场景对光色评分函数进行调节：

对于活动区：所述照度评分函数最高评分值对应的照度取值区间除了手工场景被限定在500～700Lx之间，其他场景则被限定在300～500Lx之间；在听课场景中，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间被限定在4500～6000K之间；在手工场景中，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间被限定在3700～4500K之间；在游戏场景中，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中低期望色温区间设定且其上限值被限定在4000K以下；在就餐场景中，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中低期望色温区间设定且其上限值被限定在3300K以下；

对于饮水区：所述照度评分函数最高评分值对应的照度取值区间被限定在200～300Lx之间，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间被限定在3700～4500K之间；

对于玩具区，所述照度评分函数最高评分值对应的照度取值区间被限定在300～500Lx之间，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中低期望色温区间设定且其上限值被限定在4000K以下；

对于休息区，午休场景下，在午休时间段的入睡与起床时间范围内，所述照度评分函数最高评分值对应的照度取值区间被限定在100～150Lx之间，所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中高期望色温区间设定且被限定在3300～3700K之间；

对于演示区，在演示场景下：所述色温评分函数最高评分值对应的色温取值区间按中低期望色温区间设定且其上限值被限定在4000K以下。所述照度包括水平照度及垂直照度，所述照度评分函数最高评分值对应的水平照度取值区间被限定在500～750Lx之间，且所述照度评分值f

其中，EB为当前水平照度与垂直照度比值，aEB、bEB、cEB、dEB则分别为四个预设值；作为优选，aEB、dEB取值分别为0.5、2.0。

并且，由于教学类演示需要更多垂直照度，以使得幼儿能识别清楚教师的手势、动作等肢体语言，bEB与cEB的取值均在教学类演示时比表演类演示时小。作为优选，教学类演示时，bEB、cEB在0.85～1.1之间取值；表演类演示时，bEB、cEB在1.2～1.5之间取值。

作为优选，教学类演示相比表演类演示，其图像特征为，在演示区的人体展开面积更大。

作为优选，还可以在场景类别中增加演示区的投影场景，此时，可以检测到投影布14被拉下。对于投影场景，光色评分函数调整为，从投影布到教室后排，照度评分函数最高评分值对应的照度取值区间的上、下限值均逐步增大。

作为优选，对于活动区，所述光色评分函数定义还采用如下规则进行调整：

对于色温，在阴雨天，所述色温区间的下限值、上限值均减小300～500K；在晴天，所述色温区间的下限值、上限值均增大300～500K，

对于照度，还要根据待评分照度参数与当前日光的相似度，对搜索空间内进化群体中的各个体的所述总评分值f进行调整：

f′＝f·(1+η)，

η＝α·sim(e，enow)，

其中，α为设定系数，e为待评分的照度与最大照度的比值即相对照度；enow为从天气预报服务器900所获得的天气预报中当前时刻日光相对照度，所述日光相对照度为当前日光亮度与正午日光亮度的比值，相似度函数sim(，)采用以第二个参数为中心的正态分布函数或三角形分布函数且其分布的幅度根据第一个参数的取值范围进行设定，η为调整系数，f和f’分别为调整前后的评分值。

作为优选，在利用本发明方案进行照明自动优化控制时，不同场景之间的照明切换之间用步进方式过渡，如就餐，与前后场景之间的切换以各LED串驱动电流在一设定时间渐变的方式完成。

实施例3

本实施例提供幼儿园一体教室情景式自适应照明系统。如图1所示，幼儿园一体教室情景式自适应照明系统2000，其包括用户接口单元200、光色传感单元300、图像采集单元400、人体检测单元500、可调光灯组和服务器900，以及与用户接口单元200、光色传感单元300、图像采集单元400、人体检测单元500、可调光灯组和服务器900均相连的控制单元100。

其中，用户接口单元200包括显示屏和操作面板，用来键入参数和发起操作；光色传感单元300包括多个光色传感模块，并被用来检测光的照度、色温等光色参数；图像采集单元400用来采集一体教室内的场景图像；人体检测单元500用来对一体教室内预设区域的人体信息进行检测。

可调光灯组由条形灯600、射灯700等组成，它们各包括多个LED灯，所述LED灯具有至少一个色温、亮度可调的LED串620/720，并且每个LED灯均通过一个驱动器610/710来调节其内部LED串的驱动电流。其中，射灯700布置在演示区。

控制单元100包括输入模块110、光色处理模块120、图像处理模块130、照明优化处理模块140、调光映射模块150、输出模块160和存储模块170。控制单元100被配置为进行如下处理：

基于幼儿园一体教室的功能模型，将其划分为活动区、演示区、休息区、饮水区、玩具区、盥洗区等6个功能区，根据各功能区的使用特性，在存储模块中建立教室中各功能区被照面在听课、游戏、手工、演示、就餐及午休等不同场景下色温、照度、照度梯度及照度均匀度的光色评分函数；

输入模块通过用户接口单元接收设定参数和用户操作指令，还从光色传感单元、图像采集单元和人体检测单元分别获取幼儿园一体教室多个测试点的色温与照度信号、教室场景图像和预设区域的人员在位信号，

基于所述色温与照度信号，光色处理模块获取教室各区域的色温值、照度值、照度梯度值及照度均匀度值，

图像处理模块基于用训练图像集训练出的场景检测器，针对所述场景图像及该图像对应的所述人员在位信号，提取图像特征及人员位置特征，并根据所述图像特征、人员位置特征及当前时间特征，识别所述图像的照明场景，

调光映射模块通过改变教室内可调光灯组的各LED串的驱动电流值，并记录其对应的各LED串组合发光照明时各功能区测试点的色温值、照度值，来获得各LED串的调光照明分布表，并将所述调光照明分布表保持在存储模块中，

基于所述调光照明分布表、光色评分函数和所识别出的照明场景，照明优化处理模块通过多目标优化算法，在可调光灯组各LED串驱动电流值的可取值空间范围内，对其进行寻优，并将寻优结果经调光映射模块和输出模块传送给对应LED串的驱动器，所述驱动器通过改变LED串的驱动电流来进行调光，其中，寻优过程中对各LED串驱动电流组合的评分基于所述驱动电流组合对应出光及当前自然光混合照明的总光照。

作为优选，所述可调光灯组包括高色温、低色温两种LED串且每串LED各对应一个驱动电流通道，所述调光照明分布表为一个双通道电流值(i1，i2)组合至各测试点色温、照度值的映射表，

在所述多目标优化算法的处理过程中，对于进化群体中的各个体所对应的双通道电流值(i01，i02)组合，通过在所述映射表中进行插值查找来获取各测试点色温、照度值；

所述灯组通过驱动器调节其内部各LED串的驱动电流值，且所述多目标优化算法的寻优结果为LED串驱动电流的PWM波占空比数值。

作为优选，本系统还包括一个开度可调窗帘，控制单元还通过输出模块向所述开度可调窗帘发出开度调节指令，使得窗帘改变入射自然光的光通量。

作为优选，控制单元通过服务器获取天气预报，并基于预设数据，根据室外亮度调节窗帘开度，使得临近窗口的活动区区域获得适合的照度。

作为优选，本系统还包括一个盥洗室灯800，在所述盥洗室灯800附近设有一个连接到控制单元的盥洗室人体检测模块520，控制单元还根据所述盥洗室人体检测模块的传感信号向盥洗室灯发出调光指令；

作为优选，根据控制单元的调光指令，盥洗室灯在一设定时间内没有检测到人体信号时，调低亮度使得盥洗室照度保持在维持照度；当检测到人体信号时，将亮度调高到200～300Lx。

作为优选，每个所述射灯还包括至少一个倾角可调的照射角度调节模块，所述倾角通过改变照射角度调节模块的驱动电流来调节，所述调光映射模块在改变各LED串驱动电流的同时还改变所述倾角。

结合图1、图8所示，作为优选，所述多目标优化算法按如下步骤进行处理：

S1、建立一体教室内可调光灯组的调光照明分布表、为各功能分区的光色传感测试点建立在听课、游戏、手工、演示、就餐及午休等不同场景下色温、照度、照度梯度及照度均匀度的光色评分函数，

针对可调光灯组的n路驱动电流值，建立总体评价函数F，

其中，f

S2、初始化进化种群规模、交叉概率、变异概率等参数，确定可调光灯组的n路驱动电流参数的取值区间和编码策略以及每代群体中被全局Pareto最优解替换的个数N

S3、世代数k＝0，对当前待寻优驱动电流集合，随机产生初始种群P(0)；

S4、令k＝k+1；如果达到结束条件，转第S11，否则接下一步；

S5、将本代群体P(k-1)中所有个体解码得到n路驱动电流值，根据所述电流值通过多维插值查找调光照明分布表获得其对应人工光在各测试点处的色温、照度值，然后根据所述色温、照度值，计算所述人工光与当前自然光混合照明的总光照对应在各测试点的色温、照度值，根据所识别出的照明场景的光色评分函数，基于计算出的所述各测试点的色温、照度值分别计算色温评分值f

S6、如果PT

S7、对P’(k)中的个体进行交叉和变异操作，产生群体P’‘(k)；

S8、对于P’‘(k)中PT

S9、将P’“(k)中非PT

S10、转步骤S4；

S11、优化结束，基于最后得到的Pareto最优解集，选出总体评价函数F值最优的解，保存并输出最优解。

以上，说明了本发明的几个实施方式，但这些实施方式是作为例子而提示的方式，并没有限定发明的范围。这些实施方式可以通过其他的各种方式实施，在不脱离发明的主旨的范围内，能够进行各种省略、置换、组合、变更。这些实施方式或其变形包含于发明的范围或主旨，并同样地包含于权利要求书记载的发明及其等同的范围内。