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摘要：一种段码闪烁屏分区显示方法，涉及段码闪烁屏显示技术领域，构建段码闪烁屏反馈管理平台，获取预设范围内各个段码闪烁屏的多源异构数据并标记采集时刻，设置采集周期；构建样本数据库，获取各个段码闪烁屏的预估光照条件数据时序序列和预估位置相关数据时序序列；获取各个段码闪烁屏在当前采集周期内各个时刻的预设显示参数数据以及预设综合满意度等级，并判断预设综合满意度等级是否符合要求，根据判断结果对段码闪烁屏的预设显示参数数据进行自适应调节操作；对各个段码闪烁屏的多源异构数据进行实时监测，并根据实时监测结果进行段码闪烁屏的实时监测和控制，提高段码闪烁屏显示参数的科学性和准确性。

主权项：1.一种段码闪烁屏分区显示方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：构建段码闪烁屏反馈管理平台，获取预设范围内各个段码闪烁屏的多源异构数据并标记采集时刻，设置采集周期；构建段码闪烁屏反馈管理平台，获取预设范围内各个段码闪烁屏的多源异构数据的过程包括：构建段码闪烁屏反馈管理平台，所述段码闪烁屏反馈管理平台与预设范围内的各个段码闪烁屏通信连接，用于采集各个段码闪烁屏的多源异构数据，所述多源异构数据包括显示参数数据、光照条件数据、位置相关数据和用户反馈数据；步骤s2：构建样本数据库，在段码闪烁屏反馈管理平台上构建光照条件预估模型和位置相关预估模型，获取各个段码闪烁屏的预估光照条件数据时序序列和预估位置相关数据时序序列，包括：基于深度学习构建光照条件预估模型，获取目标区域内各个段码闪烁屏若干历史采集周期内的历史多源异构数据，根据所述历史多源异构数据构建样本数据库，从样本数据库中提取出历史光照条件数据和历史位置相关数据，将所述历史光照条件数据作为训练集以及测试集，将所述训练集输入到所述光照条件预估模型中进行训练，直至损失函数训练平稳，并保存模型参数，通过测试集对所述光照条件预估模型进行测试，直至符合预设要求，输出所述光照条件预估模型；同理，基于深度学习构建位置相关预估模型，将所述历史位置相关数据作为位置相关预估模型的训练数据，利用所述训练数据对位置相关预估模型进行训练，获取完成训练的位置相关预估模型；根据光照条件预估模型和位置相关预估模型输出当前采集周期内各个段码闪烁屏的预估光照条件数据和预估位置相关数据；对各个段码闪烁屏中预估光照条件数据和预估位置相关数据进行时间特征的提取，生成预估光照条件数据时序序列和预估位置相关数据时序序列；步骤s3：根据预估光照条件数据时序序列、预估位置相关数据时序序列以及样本数据库，获取各个段码闪烁屏在当前采集周期内各个时刻的预设显示参数数据以及预设综合满意度等级，并判断预设综合满意度等级是否符合要求，根据判断结果对段码闪烁屏的预设显示参数数据进行自适应调节操作，包括：将段码闪烁屏当前采集周期内某一时刻的预估光照条件数据和预估位置相关数据时作为判读数据，将样本数据库中的历史光照条件数据和历史位置相关数据与判读数据进行相似性匹配，获取第一相似集，获取第一相似集中的历史光照条件数据和历史位置相关数据的采集时刻对应的历史显示参数数据和历史用户反馈数据，从所述历史用户反馈数据中提取综合满意度等级，获取所述历史显示参数数据对应的综合满意度等级，筛选出综合满意度等级最高的历史显示参数数据作为段码闪烁屏在当前采集周期所述某一时刻的预设显示参数数据，同时将所述预设显示参数数据对应的综合满意度等级标记为预设综合满意度等级，以此类推，获取各个段码闪烁屏在当前采集周期内各个时刻的预设显示参数数据和预设综合满意度等级；设置综合满意度等级阈值，将各个段码闪烁屏在当前采集周期内各个时刻的预设综合满意度等级与综合满意度等级阈值进行比较，若存在段码闪烁屏的预设综合满意度等级小于综合满意度等级阈值，则进行段码闪烁屏的预设显示参数数据自适应调节操作；步骤s4：对各个段码闪烁屏的多源异构数据进行实时监测，并根据实时监测结果进行段码闪烁屏的实时监测和控制。

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