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申请/专利权人：江苏振华智能科技有限公司

摘要：本发明涉及电照明控制领域，公开了一种基于多传感器融合的恶劣环境智能照明控制方法，用于提升智能照明系统在恶劣环境下的性能表现。可以应用于井下采矿等复杂且恶劣的工作环境。通过布置多模态传感器网络，本发明能够实时监测并融合处理多种环境参数，如光照强度、温度、压力、振动以及腐蚀性物质等。利用这些数据能够更准确地评估当前环境的实际状态，并预测未来的变化趋势，通过熵权模型分析传感器数据的重要性，并结合模糊逻辑控制，系统能够输出优化的照明控制结果。此外，通过核密度估计和GBM梯度提升机模型，能够预测未来恶劣环境光照需求的分布以及量化恶劣环境照明需求值，从而制定出更为精准的恶劣环境智能照明控制策略。

主权项：1.一种基于多传感器融合的恶劣环境智能照明控制方法，其特征在于，所述基于多传感器融合的恶劣环境智能照明控制方法包括：依据多模态传感器网络采集输入控制恶劣环境信息，获取并融合多模态传感器网络数据中的输入控制恶劣环境信息，包括光照强度、颜色、图像、振动、温度、压力及腐蚀性物质监测数据，得到恶劣环境融合状态信息；利用预设的熵权模型，结合恶劣环境融合状态信息，分析多模态传感器网络中不同传感器的数据重要性，并根据其在恶劣环境下的可靠性和有效性进行权重分配，得到每个传感器数据的权重及读数；采用模糊逻辑控制，将每个传感器数据的读数作为输入变量，利用每个传感器数据的权重调整输入的隶属度函数，得到恶劣环境照明控制系统输出结果；依据所述恶劣环境融合状态信息进行照明需求相关特征提取，包括：基于光照传感器数据，结合时间、工作环境内外光线对比因素以及恶劣环境中的特殊光照条件，所述恶劣环境中的特殊光照条件包括井下采矿环境的昏暗情况、光照不均情况，通过机器学习模型预测最适宜的光照强度，得到第一照明需求相关特征；利用颜色传感器和摄像头数据，分析环境色彩、人的活动情况以及恶劣环境对色彩和色温的特殊要求，所述恶劣环境对色彩和色温的特殊要求包括腐蚀性环境中对设备防腐性能的需求，采用模式识别技术确定色彩与色温组合，得到第二照明需求相关特征；结合人体移动检测数据、历史行为模式以及恶劣环境对人体移动和照明需求的影响，所述恶劣环境对人体移动和照明需求的影响包括高温、高压环境下人员流动受限情况，采用时间序列分析或机器学习算法预测未来一段时间内照明需求的变化趋势，包括人员流动路径、工作区域转换，得到第三照明需求相关特征；对所述第一照明需求相关特征、第二照明需求相关特征、第三照明需求相关特征进行标注，标记特殊事件下的照明需求变化，以及用户偏好模式；采用数据增强技术，包括合成数据生成、时间序列扩展，丰富数据集，提高模型的泛化能力；依据所述第一照明需求相关特征、第二照明需求相关特征、第三照明需求相关特征构建恶劣环境历史数据集；依据预设的核密度估计对所述恶劣环境历史数据集进行概率密度函数估计，通过选择核函数和带宽参数，得到未来恶劣环境光照需求的分布估计，依据所述第一照明需求相关特征、第二照明需求相关特征、第三照明需求相关特征结合预设的GBM梯度提升机模型得到量化恶劣环境照明需求值；依据所述恶劣环境照明控制系统输出结果、未来恶劣环境光照需求的分布估计及量化恶劣环境照明需求值得到恶劣环境智能照明控制策略。

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