【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于光电，更具体地说，特别涉及基于视觉舒适度的led显示器背光亮度控制系统及方法。
技术介绍
1、随着显示技术的不断发展，led显示器在人们的生活和工作中得到了广泛应用。然而，传统的led显示器在亮度控制方面往往存在一些不足。
2、当前，多数led显示器的背光亮度调节较为单一，通常仅依据简单的环境光检测进行粗略调节，难以全面考虑用户的视觉舒适度、个人偏好以及实际使用场景等多种因素。这可能导致显示效果不佳，如亮度过高或过低，影响用户的视觉体验，甚至可能对用户的眼睛造成伤害。
3、此外，现有技术中在环境光检测的精度和准确性方面也有待提升，无法精确地反映实际环境光状况。对于用户偏好的考虑也较为欠缺，不能很好地满足用户的个性化需求。同时，对于显示场景的适应性也不够灵活，难以应对复杂多变的实际使用情况。
4、在散热方面，传统系统也可能存在效率不高的问题，影响显示器的性能和寿命。而在智能化和学习能力方面，现有技术也表现不足，无法根据用户的使用习惯和环境变化进行自适应的优化和调整。
5、因此，为了解决现有led显示器在背光亮度控制方面存在的上述问题，开发一种能够综合考虑多种因素、实现精准亮度调节、提升视觉舒适度、具备良好散热性能和智能学习能力的led显示器背光亮度控制系统显得尤为重要。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于视觉舒适度的led显示器背光亮度控制系统及方法，以解决上述的问题。
2、基于视觉舒适
3、其中，系统组成子系统由环境光检测子系统、视觉舒适度评估子系统、用户偏好输入子系统、数据处理与分析子系统、亮度调节控制子系统、信号传输子系统、反馈子系统组成；
4、新兴技术子系统由人工智能学习子系统、眼球追踪子系统、量子点色彩优化子系统、无线通信与云连接子系统、脑电波监测子系统、自适应场景识别子系统、纳米材料散热管理子系统组成；
5、环境光检测子系统、用户偏好输入子系统、眼球追踪子系统、脑电波监测子系统和自适应场景识别子系统分别通过信号传输子系统将检测到的数据或输入信息传递给数据处理与分析子系统，人工智能学习子系统与数据处理与分析子系统相连接，量子点色彩优化子系统与亮度调节控制子系统连接，无线通信与云连接子系统与数据处理与分析子系统连接，纳米材料散热管理子系统与led显示器的相关部分连接，反馈子系统则与各个子系统相连，将系统运行状态和效果等信息反馈给其他子系统。
6、优选的，环境光检测子系统通过多个高精度光传感器采集环境光信息，其光强检测公式为l＝k1 i1+k2i2+...+kn*in，其中l表示总光强，i1、i2...in为各传感器检测值，k1、k2...kn为相应权重系数。
7、优选的，视觉舒适度评估子系统根据环境光、显示内容等因素计算舒适度指数，算法公式为c＝f(a,b,d...)，其中c表示舒适度指数，a为环境光参数，b为显示内容特征参数，d等为其他相关参数。
8、优选的，用户偏好输入子系统支持多种输入方式，包括触摸屏输入、语音输入和蓝牙设备输入。
9、优选的，眼球追踪子系统的追踪精度误差不超过0.5度。
10、优选的，脑电波监测子系统采用1-10hz频段的脑电波进行监测分析。
11、优选的，自适应场景识别子系统能够识别至少10种常见场景模式。
12、优选的，纳米材料散热管理子系统的散热效率提升比例不低于30％。
13、优选的，反馈子系统实时反馈的数据包括亮度调节前后的亮度值对比以及各子系统的运行状态信息。
14、本专利技术要解决的另一项技术问题是提供基于视觉舒适度的led显示器背光亮度控制方法，包括以下步骤：
15、s1：启动基于视觉舒适度的led显示器背光亮度控制系统；
16、s2：环境光检测子系统通过多个高精度光传感器实时采集环境光信息，并根据光强检测公式计算总光强；
17、s3：视觉舒适度评估子系统依据环境光、显示内容等因素，利用算法公式计算舒适度指数；
18、s4：用户通过用户偏好输入子系统的触摸屏输入、语音输入或蓝牙设备输入等方式输入个人偏好信息；
19、s5：眼球追踪子系统开始工作，以不超过0.5度的追踪精度进行眼球追踪；
20、s6：脑电波监测子系统采用1-10hz频段的脑电波进行监测分析；
21、s7：自适应场景识别子系统识别当前场景模式，若为至少10种常见场景模式中的一种，则进行相应处理；
22、s8：纳米材料散热管理子系统确保散热效率提升比例不低于30％；
23、s9：数据处理与分析子系统接收环境光检测子系统、用户偏好输入子系统、眼球追踪子系统、脑电波监测子系统和自适应场景识别子系统传来的数据以及用户偏好信息等，进行综合分析处理；
24、s10：人工智能学习子系统基于分析结果进行学习和优化策略；
25、s11：量子点色彩优化子系统与亮度调节控制子系统协同工作，根据需要调节亮度和色彩；
26、s12：反馈子系统实时反馈亮度调节前后的亮度值对比以及各子系统的运行状态信息；
27、s13：系统持续运行，根据实际情况不断重复以上步骤进行动态调整。
28、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
29、1、高度个性化：通过用户偏好输入子系统支持多种输入方式，能更好地满足用户的个性化需求，提升用户体验。
30、2、精准环境感知：环境光检测子系统利用多个高精度光传感器和特定公式采集环境光信息，实现对环境光的精确检测，为亮度调节提供准确依据。
31、3、科学评估舒适度：视觉舒适度评估子系统根据多种因素计算舒适度指数，使亮度调节更符合人体视觉舒适需求。
32、4、高精度眼球追踪：眼球追踪子系统具有较高的追踪精度，有助于更好地根据用户视线进行针对性的亮度调节。
33、5、脑电波监测辅助：脑电波监测子系统可通过特定频段监测分析，为系统提供更多用户状态信息，辅助进行更合理的亮度调节。
34、6、自适应场景识别：能够识别多种常见场景模式，自动适应不同场景需求，提供更适宜的显示效果。
35、7、高效散热：纳米材料散热管理子系统散热效率提升明显，保障了系统的稳定运行和使用寿命。
36、8、实时反馈与监控：反馈子系统实时反馈关键数据，方便系统和用户及时了解运行状态和效果，便于调整和维护。
37、9、智能学习与优化：人工智能学习子系统能不断学习和优化亮度调节策略，提升系统的智能水平和适应性。
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1.基于视觉舒适度的LED显示器背光亮度控制系统，其特征在于，包括七个系统组成子系统和七个新兴技术子系统；
2.如权利要求1所述基于视觉舒适度的LED显示器背光亮度控制系统，其特征在于，环境光检测子系统通过多个高精度光传感器采集环境光信息，其光强检测公式为L＝k1 I1+k2I2+...+kn*In，其中L表示总光强，I1、I2...In为各传感器检测值，k1、k2...kn为相应权重系数。
3.如权利要求1所述基于视觉舒适度的LED显示器背光亮度控制系统，其特征在于，视觉舒适度评估子系统根据环境光、显示内容等因素计算舒适度指数，算法公式为C＝f(A,B,D...)，其中C表示舒适度指数，A为环境光参数，B为显示内容特征参数，D等为其他相关参数。
4.如权利要求1所述基于视觉舒适度的LED显示器背光亮度控制系统，其特征在于，用户偏好输入子系统支持多种输入方式，包括触摸屏输入、语音输入和蓝牙设备输入。
5.如权利要求1所述基于视觉舒适度的LED显示器背光亮度控制系统，其特征在于，眼球追踪子系统的追踪精度误差不超过0.5度。
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