【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及一种亮度预测方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
1、随着社会的发展，人们生活水平的不断提高，显示设备也逐渐渗入生活的方方面面，而显示设备各项参数中亮度参数是尤为的重要指标，在背光模组的设计中，工程师们需要根据亮度指标来评估和设计一个初步的光学方案，在没有类似的参考方案时，很难准确的推算出该光学方案的实际亮度是多少，难以在产品设计初期给出准确的成本估计，使得后续需要反复多次的设计和生产，导致背光模组设计周期长和效率低的问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种亮度预测方法、装置、电子设备以及存储介质，以解决现有相关技术在背光模组设计过程中所存在周期长和效率低的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种亮度预测方法，包括：
3、获取待预测背光模组对应的背光模组配置数据；
4、从所述背光模组配置数据中提取待预测因素信息；
5、通过亮度预测模型对所述待预测因素信息进行预测，得到所述待预测背光模组对应的亮度预测信息。
6、可选的，所述通过亮度预测模型对所述待预测因素信息进行预测，包括：
7、获取预设的背光亮度数据；
8、从所述背光亮度数据中提取亮度因素信息；
9、采用所述亮度因素信息对预设模型进行训练，获得模型误差信息；
10、依据所述模型误差信息对所述亮度因素信息进行调整，得到目标亮度因素信息；
11、采用所述目标亮度因素信息对所述预设
12、通过所述亮度预测模型对所述待预测因素信息进行预测。
13、可选的，所述采用所述第一样本训练集和所述第一样本测试集对预设模型进行训练，获得模型误差信息，包括：
14、采用所述第一样本训练集对预设模型进行训练，得到第一训练误差值；
15、在所述第一训练误差值属于预设训练误差值范围内的情况下，将所述预测模型确定为第一模型；
16、采用所述第一样本测试集对所述第一模型进行误差测试，得到第一测试误差值；
17、依据所述第一测试误差值，生成所述模型误差信息。
18、可选的，所述依据所述模型误差信息对所述亮度因素信息进行调整，得到目标亮度因素信息，包括：
19、从所述模型误差信息中提取第一测试误差值；
20、确定所述第一测试误差值是否属于预设测试误差值范围内；
21、在所述第一测试误差值不属于所述预设测试误差值范围内的情况下，对所述亮度因素信息进行降维调整，得到目标亮度因素信息。
22、可选的，所述对所述亮度因素信息进行降维调整，得到目标亮度因素信息，包括：
23、依据所述亮度因素信息，确定主要因素数量和次要因素数量，所述主要因素数量为所述亮度因素信息中包含主要因素信息的数量，所述次要因素数量为所述亮度因素信息中包含次要因素信息的数量；
24、在所述次要因素数量不为零的情况下，将所述亮度因素信息中的至少一个次要因素信息进行移除，得到所述目标亮度因素信息；
25、在所述次要因素数量为零的情况下，将所述亮度因素信息中的至少一个主要因素信息进行移除，得到所述目标亮度因素信息。
26、可选的，所述采用所述目标亮度因素信息对所述预设模型进行训练，得到亮度预测模型，包括：
27、依据所述目标亮度因素信息，生成第二样本训练集和第二样本测试集；
28、采用所述第二样本训练集对所述预设模型进行训练，得到第二训练误差值；
29、在所述第二训练误差值属于预设训练误差值范围内的情况下，将所述预测模型确定为第二模型；
30、采用所述第二样本测试集对所述第二模型进行误差测试，得到第二测试误差值；
31、在所述第二测试误差值属于所述预设测试误差值范围内的情况下，则将所述第二模型确定为所述亮度预测模型。
32、可选的，所述采用所述目标亮度因素信息对所述预设模型进行训练，得到亮度预测模型，还包括：
33、在所述第二测试误差值不属于所述预设测试误差值范围内的情况下，依据所述第二测试误差值，对所述模型误差信息进行更新，得到更新后的模型误差信息；
34、基于所述更新后的模型误差信息，返回执行所述依据所述模型误差信息对所述亮度因素信息进行调整的步骤。
35、可选的，还包括：
36、获取待预测背光模组对应的背光模组配置数据；
37、从所述背光模组配置数据中提取待预测因素信息；
38、通过所述亮度预测模型对所述待预测因素信息进行预测，得到所述待预测背光模组对应的亮度预测信息。
39、第二方面，本申请提供了一种亮度预测装置，包括：
40、获取模块，用于获取预设的背光亮度数据；
41、提取模块，用于从所述背光亮度数据中提取亮度因素信息；
42、第一训练模块，用于采用所述亮度因素信息对预设模型进行训练，获得模型误差信息；
43、调整模块，用于依据所述模型误差信息对所述亮度因素信息进行调整，得到目标亮度因素信息；
44、第二训练模块，用于采用所述目标亮度因素信息对所述预设模型进行训练，得到亮度预测模型。
45、第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
46、存储器，用于存放计算机程序；
47、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一项所述的亮度预测方法。
48、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的亮度预测方法。
49、本申请实施例通过获取待预测背光模组对应的背光模组配置数据，并从背光模组配置数据中提取待预测因素信息，随后通过亮度预测模型对待预测因素信息进行预测，得到待预测背光模组对应的亮度预测信息，从而可以利用该亮度预测模型对背光模组进行亮度预测，进而解决了现有相关技术在背光模组设计过程中所存在周期长和效率低的问题，能够有效缩短背光模组的设计周期并提高效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种亮度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过亮度预测模型对所述待预测因素信息进行预测，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述亮度因素信息对预设模型进行训练，获得模型误差信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述第一样本训练集和所述第一样本测试集对预设模型进行训练，获得模型误差信息，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述模型误差信息对所述亮度因素信息进行调整，得到目标亮度因素信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述亮度因素信息进行降维调整，得到目标亮度因素信息，包括：
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述采用所述目标亮度因素信息对所述预设模型进行训练，得到亮度预测模型，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述采用所述目标亮度因素信息对所述预设模型进行训练，得到亮度预测模型，还包括：
9.一种亮度预测装置，其特征
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的亮度预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种亮度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过亮度预测模型对所述待预测因素信息进行预测，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述亮度因素信息对预设模型进行训练，获得模型误差信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述第一样本训练集和所述第一样本测试集对预设模型进行训练，获得模型误差信息，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述模型误差信息对所述亮度因素信息进行调整，得到目标亮度因素信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述亮度因素信息进行降维调整，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴志涛，侯亚荣，李见会，
申请(专利权)人：深圳创维显示科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。