【技术实现步骤摘要】
本申请涉及灯光控制领域，尤其涉及一种光学图像识别的灯光控制方法及系统。
技术介绍
1、现有技术中，光学图像识别技术已经得到了广泛应用。光学图像识别技术利用计算机视觉和图像处理算法，能够对图像数据进行高效、准确的识别和分析，实现人脸识别、情感识别等功能。同时，光学图像识别技术结合了深度学习和机器学习等先进算法，能够从图像数据中提取出丰富的特征信息，为灯光控制提供了更加准确、智能的依据。
2、传统的光学图像识别技术往往只能对图像进行简单的识别和分析，无法充分利用音频信号等多模态数据进行综合分析。此外，现有技术在光线控制方面往往只能通过手动设置参数或简单的自动调节来实现，缺乏对场景氛围和人群情绪的智能感知和调控能力。因此，现有技术无法满足对场景光照效果的个性化需求，无法充分提升观众的观影或演出体验。
技术实现思路
1、本申请提供了一种光学图像识别的灯光控制方法及系统，用于光学图像识别的灯光控制的效率及准确率。
2、第一方面，本申请提供了一种光学图像识别的灯光控制方法，所述光学图像识别的灯光控制方法包括：采集目标场景的音频信号，提取所述音频信号的时域特征以及频域特征，同时，采集所述目标场景的图像数据，提取所述图像数据的人脸图像；
3、基于所述人脸图像，对所述时域特征以及所述频域特征进行人群情绪识别，得到人群情绪标签；
4、对所述目标场景进行场景氛围识别，得到场景氛围数据，同时，通过预置的离散相位相干空间算法对所述目标场景进行场景光线亮度分布数
5、对所述光线亮度分布数据进行光强差异区域识别，得到多个光强差异区域；
6、通过所述人群情绪标签，分别对每个所述光强差异区域进行灯光调整参数匹配，得到初始调整参数；
7、基于所述人脸图像进行光照避让区域标定，得到多个光照避让区域，并通过多个所述光照避让区域对所述初始调整参数进行修正，得到目标调整参数，并通过所述目标调整参数对所述目标场景进行灯光控制。
8、结合第一方面，在本申请第一方面的第一种实现方式中，所述基于所述人脸图像，对所述时域特征以及所述频域特征进行人群情绪识别，得到人群情绪标签，包括：
9、对所述人脸图像进行人脸局部区域分割，得到多个人脸局部区域；
10、分别对每个所述人脸局部区域进行局部亮度差异分析，得到局部亮度差异数据；
11、通过所述局部亮度差异数据对多个所述人脸局部区域进行haar特征提取，得到haar特征集合；
12、对多个所述人脸局部区域进行积分图像计算，得到积分图像像素数据；
13、将所述积分图像像素数据输入预置的级联分类器进行人脸框识别，得到多个人脸框；
14、对多个所述人脸框进行人群情绪识别，得到所述人群情绪标签。
15、结合第一方面，在本申请第一方面的第二种实现方式中，所述对多个所述人脸框进行人群情绪识别，得到所述人群情绪标签，包括：
16、分别对每个所述人脸框进行人脸关键点标定，得到每个所述人脸框的人脸关键点集；
17、分别对每个所述人脸框的人脸关键点集进行关键点框架构建，得到每个所述人脸框的关键点框架；
18、对每个所述人脸框的关键点框架进行情绪特征提取，得到每个所述人脸框的情绪特征；
19、通过每个所述人脸框的情绪特征分别对每个所述人脸框进行情绪识别，得到每个所述人脸框对应的情绪；
20、对每个所述人脸框进行人脸位置关系提取，得到人脸位置关系数据；
21、对每个所述人脸框对应的情绪进行情绪关联关系识别，得到情绪关联关系；
22、基于所述人脸位置关系数据以及所述情绪关联关系进行人群情绪识别，得到所述人群情绪标签。
23、结合第一方面，在本申请第一方面的第三种实现方式中，所述对所述目标场景进行场景氛围识别，得到场景氛围数据，同时，通过预置的离散相位相干空间算法对所述目标场景进行场景光线亮度分布数据计算，得到光线亮度分布数据，包括：
24、对所述目标场景进行实时视频流采集，得到实时视频流数据；
25、对所述实时视频流数据进行氛围信息提取，得到所述场景氛围数据；
26、通过预置的光照传感器对所述目标场景进行光照强度信号采集，得到光照强度信号；
27、通过所述离散相位相干空间算法对所述光照强度信号进行场景光线亮度分布数据计算，得到光线亮度分布数据。
28、结合第一方面，在本申请第一方面的第四种实现方式中，所述通过所述离散相位相干空间算法对所述光照强度信号进行场景光线亮度分布数据计算，得到光线亮度分布数据，包括：
29、通过所述离散相位相干空间算法对所述光照强度信号进行表面相位数据分析，得到表面相位数据集；
30、基于预置的参考光束，对所述表面相位数据集进行相干叠加处理，得到叠加干涉图；
31、对所述叠加干涉图进行辐射场信息分析，得到辐射场数据；
32、基于所述辐射场数据对所述目标场景进行场景辐射场重构，得到场景辐射场；
33、对所述场景辐射场进行多角度亮度提取，得到所述场景辐射场的多角度亮度数据；
34、基于所述多角度亮度数据对所述光照强度信号进行场景光线亮度分布数据计算，得到光线亮度分布数据。
35、结合第一方面，在本申请第一方面的第五种实现方式中，所述通过所述人群情绪标签，分别对每个所述光强差异区域进行灯光调整参数匹配，得到初始调整参数，包括：
36、通过所述人群情绪标签，分别对每个所述光强差异区域进行情绪标签匹配，得到每个所述光强差异区域的区域标签；
37、分别对每个所述光强差异区域的区域标签进行情绪状态识别，得到每个所述光强差异区域的情绪状态数据；
38、基于每个所述光强差异区域的情绪状态数据匹配每个所述光强差异区域的灯光照射模式；
39、对每个所述光强差异区域的灯光照射模式进行照射强度标定，得到每个所述光强差异区域的照射强度；
40、基于每个所述光强差异区域的照射强度，分别对每个所述光强差异区域进行光照色温匹配，得到每个所述光强差异区域的光照色温；
41、基于每个所述光强差异区域的照射强度以及每个所述光强差异区域的光照色温进行灯光调整参数匹配，得到初始调整参数。
42、结合第一方面，在本申请第一方面的第六种实现方式中，所述基于所述人脸图像进行光照避让区域标定，得到多个光照避让区域，并通过多个所述光照避让区域对所述初始调整参数进行修正，得到目标调整参数，并通过所述目标调整参数对所述目标场景进行灯光控制，包括：
43、基于所述目标场景，对所述人脸图像进行人脸位置坐标转换，得到人脸位置坐标集；
44、对所述人脸位置坐标集进行身体区域分析，得到多个身体区域；
45、基于多个所述身体区域进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述光学图像识别的灯光控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述基于所述人脸图像，对所述时域特征以及所述频域特征进行人群情绪识别，得到人群情绪标签，包括：
3.根据权利要求2所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述对多个所述人脸框进行人群情绪识别，得到所述人群情绪标签，包括：
4.根据权利要求1所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述对所述目标场景进行场景氛围识别，得到场景氛围数据，同时，通过预置的离散相位相干空间算法对所述目标场景进行场景光线亮度分布数据计算，得到光线亮度分布数据，包括：
5.根据权利要求4所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述通过所述离散相位相干空间算法对所述光照强度信号进行场景光线亮度分布数据计算，得到光线亮度分布数据，包括：
6.根据权利要求1所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述通过所述人群情绪标签，分别对每个所述光强差异区域进行灯光调整参数匹配，得到初始调整参数
7.根据权利要求1所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述基于所述人脸图像进行光照避让区域标定，得到多个光照避让区域，并通过多个所述光照避让区域对所述初始调整参数进行修正，得到目标调整参数，并通过所述目标调整参数对所述目标场景进行灯光控制，包括：
8.一种光学图像识别的灯光控制系统，其特征在于，所述光学图像识别的灯光控制系统包括：
9.一种光学图像识别的灯光控制设备，其特征在于，所述光学图像识别的灯光控制设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的光学图像识别的灯光控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述光学图像识别的灯光控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述基于所述人脸图像，对所述时域特征以及所述频域特征进行人群情绪识别，得到人群情绪标签，包括：
3.根据权利要求2所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述对多个所述人脸框进行人群情绪识别，得到所述人群情绪标签，包括：
4.根据权利要求1所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述对所述目标场景进行场景氛围识别，得到场景氛围数据，同时，通过预置的离散相位相干空间算法对所述目标场景进行场景光线亮度分布数据计算，得到光线亮度分布数据，包括：
5.根据权利要求4所述的光学图像识别的灯光控制方法，其特征在于，所述通过所述离散相位相干空间算法对所述光照强度信号进行场景光线亮度分布数据计算，得到光线亮度分布数据，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴东伟，吴华东，李月桂，
申请(专利权)人：深圳市华电照明有限公司，
类型：发明
国别省市：
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