基于天空模型的公共场所照明智能控制

公共场所照明具有全天候、多应用、能耗大的特点;掌握任意时间的天空亮度分布情况是充分利用自然光、实现智能照明的基础;基于国际照明委员会(CIE)给出的天空亮度计算公式,建立自然光对公共照明区域产生的天空照度模型;引入数学和光学相关原理建立公共场所人造光和自然光的混合模型;利用改进蚁群算法求解模型,得出最佳的灯具亮度组合,实现舒适和及节能的综合最优;最后,选择典型的大跨度带天窗建筑物为采光对象完成仿真实验,实验结果验证该策略的有效性。     

基于单片机的节能调光控制器

该文的项目背景是智能节能控制系统的创新项目,其研究的主要目的:在充分利用自然光的前提下,优化智能控制电能输出,调节灯光,补偿亮度,达到节能,恒定照度和享受自然光照效果。针对以上要求:提出一种基于单片机的节能调光控制器,在其中嵌入了智能控制程序,通过计算当前照度和预定照度的差值,来调节灯的亮度补偿照度,有效的实现绿色照明。     

地铁车厢灯光自适应控制研究

解决地铁节电问题一直是国内外大力研究的课题。而行驶在高架以及地面段的地铁列车具有天然的采光资源——自然光。根据这一现状,提出一种自适应调节车厢内灯具照度的方法,来达到节约地铁车厢内照明用电的目的。针对自然光随机性高,变化频率快,以及地铁运行时外界环境干扰大的问题,提出采用数字滤波器结合模糊控制的方法,将经巴特沃斯低通滤波器滤除高频干扰的车厢内照度信号传输给模糊控制器,通过模糊控制器的逻辑推理判断处理,实现了地铁车厢灯光自适应地调节车厢内灯具的照度,节约了地铁车厢照明用电。     

智能照明控制技术之体育馆应用浅析

为了追求节能、环保、高效、安全的照明,智能照明控制系统在体育馆照明中的应用日益受到人们的重视.主要分析了智能照明控制系统Dynalite在南京工业大学体育馆照明设计中的应用.通过应用软件分别对水平面照度、垂直面照度、照度均匀度进行计算,其结果与实测值基本相符,且满足各比赛项目对照度标准的要求.     

基于ZigBee网络和自适应PSD算法的路灯分布式节能控制方法

当前照明系统缺乏分布式路灯动态化控制,浪费大量能源,为此,提出了基于ZigBee网络和自适应PSD算法的路灯分布式节能控制方法。通过ZigBee网络通信连接系统传感器、控制中心和照明终端,协调设备通信功能,实现信息快速传输储存。利用神经网络处理信号数据,提高系统信号检测和处理效率。在此基础上,利用自适应PSD算法识别路灯信号动态特征,进行自适应信号检测,调节信号数据偏差,精确检测数据结果,增强系统节能控制稳定程度,实现路灯分布式节能控制。由实验结果可知,研究方法将分布式路灯检测精准度提高到99%,熔池宽度稳定在3.5W/mm,具有良好的检测精准度和控制稳定性,可以对路灯进行节能控制。     

恒照度调光的LED驱动器设计

随着照明技术的不断发展以及能源的日益紧张,绿色照明成为主要的研究方向。本文针对传统照明能效低、耗电量大等问题,设计了LED恒照度调光驱动器。系统使用恒流LED控制芯片NCL30160作为LED光源驱动电路,采用TSL2561光照度传感器采集室内光照度,通过处理器相应算法进行闭环控制,实现室内的恒照度调光。该算法实现了PWM波形平滑变化,避免因PWM突变造成闪光。同时,系统增加了人体运动控制,实现无人、有人时的不同调光方案,使设计进一步节能和智能化。     

ZigBee＋GPRS的LED路灯监控系统

将ZigBee技术和GPRS移动通信技术相结合,设计了一种基于ZigBee＋GPRS的LED路灯照明远程监控系统。系统采用两级双网组网模型和簇-链型网络拓扑结构,通过网络化、智能化控制,实现了灯具的遥测、遥控。此外,提出了一种应用于路灯照明的亮度自适应节能控制算法,该算法可根据时段、环境亮度和人员活动情况改变PWM信号的占空比,自动调节LED的亮度,充分利用LED的可控性,实现最佳照度控制,达到节能目的。     

智能家用情景照明系统的分析与设计

为了使照明系统的智能化控制更加满足人们的多样化需求,设计了一款以语音控制为基础的智能家用情景照明系统,并以此为例分析基于LD3320的语音控制系统。智能家用情景照明系统以STC11L08XE为核心、以语音信号作为操作指令,可实现自动调光模式和情景模式两种模式的转换。自动调光模式综合考虑自然光亮度和用户实际需求,采用脉冲宽度调制(PWM)技术动态设置灯组的照度,充分利用自然光节约能源,达到当前环境下最舒适的室内照度。情景模式则根据情景需求设置灯光亮度和颜色,从而营造氛围、提高用户生活品质。仿真结果表明,该系统与市场上大部分光照系统相比,造价低廉、实用性强。该系统但仍存在集成度不高的问题,未来发展考虑硬件模块化。     

智能公用室内照明系统的设计

分析比较了已有的几种智能照明系统方案,将检测单元阵列引入智能公用室内照明系统的设计中,从而实现了可精确定位使用者位置及检测此位置的自然光水平,进而实现照明灯的精确控制,实现了真正的智能照明。实际应用验证了本文所述方法的可行性,根据室内自然光及使用者情况自动进行智能照明控制可达到节能目的,且方便操作管理,具有很好的应用前景。     

基于决策树算法的园区照明系统能耗优化控制方法

针对园区照明系统能耗数据缺失、区域能耗难以控制的问题,助力企业节能、减排,提出了一种基于决策树算法的园区照明系统能耗优化控制方法。预处理园区照明系统能耗数据,通过属性选择统一能耗数据属性值,采用基于马氏距离的k均值填充法填补能耗数据缺失值;选取C4.5决策树搭建园区照明系统能耗回归预测模型,预测获取园区照明系统总能耗,构建园区照明系统能耗控制目标函数,衡量照度及照明设备亮度二者跟随时间推移产生的规律,以此判断园区照明系统设备的下一时刻亮度,实现对园区照明系统的能耗优化控制。实验结果表明,所提方法可有效填补缺失能耗数据,并精准预测园区照明系统能耗值,预测精度高达99.16%;优化控制后的年度耗电量相比上一年度缩减两倍,优化控制效果优秀。     

Interactive Lighting Design with Hierarchical Light Representation

Lighting design plays a crucial role in indoor lighting design, computer cinematograph and many other applications. Computer‐assisted lighting design aims to find a lighting configuration that best approximates the illumination effect specified by designers. In this paper, we present an automatic approach for lighting design, in which discrete and continuous optimization of the lighting configuration, including the number, intensity, and position of lights, are achieved. Our lighting design algorithm consists of two major steps. The first step estimates an initial lighting configuration by light sampling and clustering. The initial light clusters are then recursively merged to form a light hierarchy. The second step optimizes the lighting configuration by alternatively selecting a light cut on the light hierarchy to determine the number of representative lights and optimizing the lighting parameters using the simplex method. To speed up the optimization computation, only illumination at scene vertices that are important to rendering are sampled and taken into account in the optimization. Using the proposed approach, we develop a lighting design system that can compute appropriate lighting configurations to generate the illumination effects iteratively painted and modified by a designer interactively.     

一种利用人脸对称性的光照归一化方法

光照归一化在光照鲁棒的人脸识别中被广泛使用.许多现有光照归一化方法将人脸图像视为自然图像,而忽略了人脸这一类特定物体的先验属性,因此很难从一幅具有侧光的人脸图像中恢复阴影区域中的人脸信息.提出了利用人脸对称性先验的光照归一化方法,在能量最小化框架下,对人脸图像的阴影区域进行光照归一化时参考其对称非阴影区域中的人脸结构信息,同时提出了无阴影信度图将二元最优化问题简化为一元最优化问题,以降低光照归一化方法的计算代价.在合成阴影和真实阴影人脸图像上的实验表明,利用人脸对称性的光照归一化方法能有效恢复图像阴影区域中的人脸特征,并对人脸误配准和非对称几何归一化具有一定的鲁棒性.     

基于无线网络控制的智能照明系统

根据节能环保、智能家居的需求,采用LED灯和TI的SoC芯片CC2431设计了一套基于ZigBee无线网络控制的智能照明系统。该系统可在兼容已有调光模式的基础上,利用照度值来精细调节局部照度,从而实现简单的照明定位控制。文中详细阐述了系统各个模块的软硬件设计方法。经实际室内测试表明:该系统性能良好,操控简便,而且更加人性化。     

室内照明智能控制技术研究与仿真

研究室内照明亮度调节优化问题,由于室内照明系统中,根据需要亮度各有不同。针对实际照度需求,为了能自动调整亮度,达到提高工作效率和节能的目的,提出建立遗传算法的室内灯具亮度调节精确模型。构建了以最小化照度误差和能量消耗的适应度函数,优化使亮度需求达到照度值。将灯具亮度调节分为场景切换和特定场景下灯具亮度微调两种模式,用不同场景灯具,对特定场景下需求亮度的调节进行了仿真,结果证明改进方法可以按不同照度需求时获得优化亮度。     

Face recognition under varying illumination based on a 2D face shape model

This paper proposes a novel illumination compensation algorithm, which can compensate for the uneven illuminations on human faces and reconstruct face images in normal lighting conditions. A simple yet effective local contrast enhancement method, namely block-based histogram equalization (BHE), is first proposed. The resulting image processed using BHE is then compared with the original face image processed using histogram equalization (HE) to estimate the category of its light source. In our scheme, we divide the light source for a human face into 65 categories. Based on the category identified, a corresponding lighting compensation model is used to reconstruct an image that will visually be under normal illumination. In order to eliminate the influence of uneven illumination while retaining the shape information about a human face, a 2D face shape model is used. Experimental results show that, with the use of principal component analysis for face recognition, the recognition rate can be improved by 53.3% to 62.6% when our proposed algorithm for lighting compensation is used.     

基于形变模型的红外人脸鲁棒识别*

针对人脸识别中的光照、表情和遮挡变化三大难题,引进热红外人脸克服光照变化,并且采用融合局部形变模型的人脸分类方法克服表情和遮挡变化。该方法将热红外测试人脸看成人脸库的线性组合,并用形变模型表示,通过 最小优化求解组合系数,根据系数的稀疏性进行人脸识别。为了进一步提高算法的鲁棒性,采用人脸分片加权的策略。在Equinox人脸库上通过大量实验表明：基于红外光的人脸识别性能明显高于可见光对光照变化的影响;融合局部形变模型的人脸识别方法可以有效地提高识别率且克服红外人脸识别中的眼镜干扰与表情变化问题。