【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及投影仪控制，具体为一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法及系统。
技术介绍
1、投影仪，又称投影机，是一种可以将图像或视频信号投射到幕布或其他平面上的设备。它通过不同的接口与计算机、vcd、dvd、bd等相连接，从而播放相应的视频或图像内容，被广泛应用于家庭、办公室、学校和娱乐场所，是现代多媒体展示的重要工具。而投影仪的投放亮度，即“light out”，是投影机的主要技术指标之一，它描述了单位时间内光源辐射产生视觉响应强弱的能力，通常以光通量来表示，单位是流明。一般来说，投影机的亮度越高，投射到屏幕上的图像越明亮，但过高的亮度也可能导致人眼疲劳。
2、大多数投影仪都提供菜单设置功能，传统投影仪投放亮度的控制方法一般是通过菜单设置，用户可以通过菜单中的亮度、对比度、色彩等选项来调节画面亮度。这种方法简单直接，适用于大多数投影仪。此外，由于投影仪的画面亮度与投影距离和屏幕大小密切相关，在光源亮度一定的情况下，适当减小投影距离或增大屏幕面积可以提高画面亮度。但这种方法受到使用环境的限制，需要根据实际情况进行调整。
3、随着技术的发展，一些高端投影仪已经采用了亮度自适应控制方法，以提高画面的观看效果和舒适度。其原理是通过内置的环境光传感器实时监测环境光线的变化，并结合投影机的硬件性能和软件算法，根据投影画面的内容和环境光线的变化，自动调整投影机的亮度、对比度和色彩等参数，以达到最佳的观看效果。
4、然而，在实际投影过程中，由于现有的投影仪投放亮度自适应控制方法通常是对画面整体亮
5、因此，急需对此缺点进行改进，本专利技术则是针对现有的技术及不足予以研究改良，提供有一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一方面，提供了一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，包括以下步骤：
4、s1、深度学习模型构建：
5、设计一种结合了多任务学习和卷积神经网络(cnn)的混合架构，用于学习环境光线与投影画面亮度之间的复杂关系，以及画面内部各区域亮度调节的最佳策略，并将设计出的深度学习模型架构应用于投影仪；
6、s2、环境光感知与数据采集：
7、利用投影仪内置的环境光传感器实时监测投影环境的光线变化，收集当前环境下的光照强度、色温等参数，同时通过投影仪的图像传感器捕捉投影画面的图像数据，图像数据包括但不限于画面各区域的亮度分布、色彩信息；
8、s3、局部亮度调节算法实现：
9、区域划分：将投影画面划分为若干区域，且每个区域均可独立进行亮度调节，同时区域划分可根据画面内容、亮度分布等因素动态调整；
10、亮度评估：利用深度学习模型分析每个区域的亮度水平、对比度、色彩等信息，评估当前亮度设置是否合适；
11、策略生成：根据评估结果和深度学习模型的预测，为每个区域生成个性化的亮度调节策略，包括提高或降低亮度、调整对比度、优化色彩等；
12、s4、实时亮度调节与反馈：
13、将局部亮度调节策略应用于投影画面，实时调整各区域的亮度水平，并再次利用图像传感器捕捉调节后的画面数据，评估亮度调节的效果，若效果不佳，则根据反馈信息调整深度学习模型或局部亮度调节策略，进行迭代优化；
14、s5、用户交互与个性化设置：
15、提供用户交互界面，允许用户根据个人喜好和需求调整亮度调节的灵敏度、范围等参数，并结合用户的使用历史和偏好数据，为用户提供个性化的亮度调节建议和内容推荐。
16、进一步的，所述步骤s1中，深度学习模型构建具体包括以下子步骤：
17、s11、数据集构建：通过环境光传感器收集不同光照条件下的环境光线数据(包括亮度、色温等)，对应每个环境光线数据点，捕获投影画面的图像数据(图像应包含足够的分辨率以允许区域划分，并包含亮度、对比度、色彩等关键信息)，并为每个投影画面生成标签；
18、s12、深度学习模型架构设计：包括输入层、特征提取层、融合层、多任务学习层和输出层；
19、s13、损失函数与优化：
20、损失函数：设计包含多个部分的损失函数，分别对应于全局亮度调节和区域亮度调节的预测误差，使用均方误差(mse)和结构相似性指数(ssim)来评估预测值与真实值之间的差异；
21、优化算法：选择一种适合该问题的优化算法，如adam、rmsprop等，来训练模型，并在训练过程中，监控损失函数的变化情况，根据需要进行模型调参和早期停止等操作；
22、s14、模型训练与评估：
23、使用收集到的数据集对模型进行训练，确保模型能够学习到环境光线与投影画面亮度之间的复杂关系，并生成有效的亮度调节策略；
24、在训练过程中，使用验证集来评估模型的性能，并在训练完成后使用测试集来验证模型的泛化能力；对模型的性能进行评估时，不仅要关注亮度调节的准确性，还要关注调节后的画面质量、色彩保真度等方面。
25、进一步的，所述步骤s11中，标签通过人工标注或基于专家系统的自动标注来生成，且标签包括各区域的期望亮度值、亮度调节量以及其他与亮度调节相关的指标。
26、进一步的，所述步骤s12中，输入层、特征提取层、融合层、多任务学习层和输出层的设计详情如下：
27、1)输入层
28、环境光线输入：接受来自环境光传感器的数值数据，并进行预处理(如归一化)；
29、投影画面输入：接受投影画面的图像数据，包括单通道灰度图、多通道彩色图，将图像被裁剪到合适的尺寸，并进行数据增强(如随机裁剪、旋转等)，以提高模型的泛化能力；
30、2)特征提取层
31、环境光线特征提取：使用全连接层(对于简单的环境光线数据)或简单的卷积层(如果环境光线数据以图像形式提供)来提取环境光线的特征；
32、投影画面特征提取：使用若干卷积层、池化层和激活函数(如relu)来提取投影画面的特征，所述特征能够捕捉到画面中的亮度分布、纹理、边缘本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述步骤S11中，标签通过人工标注或基于专家系统的自动标注来生成，且标签包括各区域的期望亮度值、亮度调节量以及其他与亮度调节相关的指标。
4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述步骤S12中，输入层、特征提取层、融合层、多任务学习层和输出层的设计详情如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述注意力机制具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述步骤S4中，实时亮度调节的实现依托于投影仪的硬件支持以及算法处理能力，具体是通过调整投影仪的硬件参数来进行局部亮度的调节。
7.根据权利
8.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述算法处理能力具体包括：
9.一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制系统，应用于如权利要求1-8任一项所述的基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述步骤s11中，标签通过人工标注或基于专家系统的自动标注来生成，且标签包括各区域的期望亮度值、亮度调节量以及其他与亮度调节相关的指标。
4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述步骤s12中，输入层、特征提取层、融合层、多任务学习层和输出层的设计详情如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的投影仪投放亮度自适应控制方法，其特征在于，所述注意力机制具体包...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈育添，林冰，蔡灿，
申请(专利权)人：深圳市中视云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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