【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光导照明控制系统，更具体地说，涉及一种基于云服务器的光导照明控制系统及其使用方法。
技术介绍
1、光导照明系统是新型的节能系统，利用采光罩高效采集自然光线导入系统内重新分配，实现由自然光带来的特殊照明效果，包括采光区、导光区和漫射区。
2、现有技术公开号为cn214580866u的文献提供一种基于光导的照明系统，该装置通过采光模块，用于采集室外自然光线和感应室外自然光线强度，并通过光导纤维将所述室外自然光线传输到漫射模块，用于将接收到的室外自然光线向室内漫射，用于实时监测室内的最大光亮度范围，并将该范围反馈给所述采光模块和所述漫射模块，所述采光模块包括采光罩、光强感应装置和采光调节装置，用于采集室外自然光线，同时将紫外线过滤掉，用于感应室外自然光线强度，用于根据所述光强感应装置感应到的室外光线强度大小和所述反馈调光模块监测的室内最大光亮度范围，来对所述采光罩采集的室外自然光线大小进行调节。
3、上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷：该装置在使用的过程中，进行采光的过程中，不能根据光线的方向及强弱进行高效的采集。
4、针对上述中的相关技术中，专利技术人认为在进行光导照明过程中，需要对自然光源的位置或强度等跟随调节调节，从而对获取的光线进行充分的采集。
5、鉴于此，我们提出一种基于云服务器的光导照明控制系统。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本申请的目的在
3、2.技术方案
4、本申请技术方案提供了一种基于云服务器的光导照明控制系统，包括采集光导光线数据，收集光线数据包含不同季节及天气下的数据；
5、光导光线数据预处理，对光导光线数据进行图像的清洗、标准化、裁剪以及光线强度的标定和归一化的处理；
6、建立光导光线模型并训练，利用光导光线数据进行建立光导光线模型并利用数据集进行训练；
7、光导光线模型优化和验证，通过验证集对光导光线模型进行性能验证，根据结果进行优化；
8、光导光线模型部署，将训练好的光导光线模型集成到光线监测装置的系统中，通过摄像头捕获图像；
9、执行设备，根据光导光线模型预测的光线强度或最佳光线获取方向来控制集光设备的移动，以获得最大的光线。
10、通过采用上述技术方案，通过光导光线模型的设置，在进行光导照明过程中，可以对自然光源的位置或强度等进行跟随调节，从而对获取的光线进行充分的采集。
11、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述采集光导光线数据，还包含相应的光线强度或亮度涵盖晴天、阴天、雨天等不同天气条件下的光线变化。
12、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述光导光线数据预处理，去除图像中的噪声、无关信息或其他干扰包含降噪操作，确保所有图像在相同的尺度上，通过将像素值缩放到一个标准的范围内，对于光线强度的数据，标定是确保测量值与实际光线强度之间有一定关系，进行归一化处理可以将不同范围的光线强度数据映射到一个标准范围，以便模型更好地学习它们的模式。
13、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述建立光导光线模型并训练，选择卷积神经网络构架，训练过程中，立光导光线模型将学习如何根据摄像头捕获的图像来预测光线强度或预测最佳光线获取的方向。
14、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述光导光线模型优化和验证，k折交叉验证，将数据集分成k个子集，光导光线模型会被训练k次，每次使用其中一个折作为验证集，其余的折作为训练集，最后，得到k个模型的性能指标，将每个样本作为验证集，其余的样本作为训练集，重复这一过程直到每个样本都被用作过验证集；
15、分层k折交叉验证，确保每个折中的类别分布与整个数据集中的类别分布相似，通过分析模型中各个特征对输出的贡献程度，了解光导光线模型对不同特征的关注程度；
16、通过可视化神经网络中各层的激活值，可以直观地了解光导光线模型对不同特征的响应，对于卷积神经网络等视觉任务中的图像解释非常有用，在cnn等模型中，每个卷积层生成的特征图捕捉了输入图像的不同抽象层次的信息，通过可视化这些特征图，理解光导光线模型在图像处理中学到的特征；
17、检测模型对抗性样本的性能，即光导光线模型在输入稍微变化的情况下是否产生了不合理的预测，帮助评估光导光线模型的鲁棒性，并发现模型的弱点。
18、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述执行设备，包括
19、底座；
20、固定柱，所述固定柱固定设置于底座中部；
21、连接筒，所述连接筒通过移动组件滑动设置于固定柱外壁；
22、防护罩，所述防护罩呈透明结构设置，且通过调整组件设置于连接筒外侧；
23、采光板，所述采光板设置于防护罩内部，设置有两个，且呈倾斜结构设置。
24、3.有益效果
25、本申请技术方案中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
26、1.本申请通过光导光线模型的设置，在进行光导照明过程中，可以对自然光源的位置或强度等进行跟随调节，从而对获取的光线进行充分的采集。
27、2.本申请通过移动组件的设置可以通过带动块的带动进行防护罩的调整，从而让采光板进行不同角度的调整，增加调整采集的角度及范围。
28、3.本申请通过调整组件的设置，可以让采光板进行转动，从而适应光线光源的变化，使其可以进行充分的采光。
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1.一种基于云服务器的光导照明控制系统，其特征在于：包含：
2.根据权利要求1所述的基于云服务器的光导照明控制系统，其特征在于：所述采集光导光线数据，还包含相应的光线强度或亮度涵盖晴天、阴天、雨天等不同天气条件下的光线变化。
3.根据权利要求1所述的基于云服务器的光导照明控制系统，其特征在于：所述光导光线数据预处理，去除图像中的噪声、无关信息或其他干扰包含降噪操作，确保所有图像在相同的尺度上，通过将像素值缩放到一个标准的范围内，对于光线强度的数据，标定是确保测量值与实际光线强度之间有一定关系，进行归一化处理可以将不同范围的光线强度数据映射到一个标准范围，以便模型更好地学习它们的模式。
4.根据权利要求1所述的基于云服务器的光导照明控制系统，其特征在于：所述建立光导光线模型并训练，选择卷积神经网络构架，训练过程中，立光导光线模型将学习如何根据摄像头捕获的图像来预测光线强度或预测最佳光线获取的方向。
5.根据权利要求1所述的基于云服务器的光导照明控制系统，其特征在于：所述光导光线模型优化和验证，k折交叉验证，将数据集分成k个子集，光导光
6.根据权利要求1所述的基于云服务器的光导照明控制系统，其特征在于：所述执行设备，包括
...【技术特征摘要】
1.一种基于云服务器的光导照明控制系统，其特征在于：包含：
2.根据权利要求1所述的基于云服务器的光导照明控制系统，其特征在于：所述采集光导光线数据，还包含相应的光线强度或亮度涵盖晴天、阴天、雨天等不同天气条件下的光线变化。
3.根据权利要求1所述的基于云服务器的光导照明控制系统，其特征在于：所述光导光线数据预处理，去除图像中的噪声、无关信息或其他干扰包含降噪操作，确保所有图像在相同的尺度上，通过将像素值缩放到一个标准的范围内，对于光线强度的数据，标定是确保测量值与实际光线强度之间有一定关系，进行归一化处理可以将不同范围的光线强度数据映射到一个标准范围，以便模型更好地学习它们的模式。
4.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：骆娜娜，
申请(专利权)人：安徽丰龙信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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