摘要
本发明提供一种基于深度学习的智慧绿色景观照明自适应控制方法及系统,涉及照明控制技术领域,包括通过环境传感器采集参数,采用并行残差网络融合特征,构建分层自适应神经网络生成照明场景,利用分组协同学习网络计算最优控制策略,实现照明调节。本发明能够根据环境变化自动调整照明参数,提高视觉舒适度,降低能源消耗,实现景观照明的智能化和绿色化。
技术关键词
照明单元
能量分布特征
增广拉格朗日
生成照明场景
光谱响应曲线
残差网络
动态预测模型
因子
舒适度
参数
视觉
时序特征
预测能耗数据
载荷
空间分布函数
矩阵
多模态特征
非线性特征
环境传感器
系统为您推荐了相关专利信息
风速预测方法
变分模态分解算法
LSTM神经网络
拉格朗日乘子法
增广拉格朗日
艉轴承
多维特征数据
多维度特征提取
多模态
润滑
LED监控电路
负载电路
线性恒流电路
采样电路
开关电路
光敏电阻控制电路
音箱功放
智能集成电路
照明单元
热释电红外传感器