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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院

摘要：本申请涉及照明控制技术领域，公开了一种夜间施工照明中的照明参数检测方法以及装置。所述方法包括：对夜间施工现场进行多目标跟踪和施工场景图像提取，得到多个施工目标场景图像；对所述多个施工目标场景图像进行场景亮度特征提取和特征融合，得到场景融合亮度特征；通过多目标优化算法对所述场景融合亮度特征进行夜间照明需求预测，生成初始照明配置参数；基于所述初始照明配置参数对所述夜间施工现场进行照明控制和反馈参数采集，得到多个施工目标反馈数据；通过深度强化学习算法，根据所述多个施工目标反馈数据对所述初始照明配置参数进行反馈优化计算，得到目标照明配置参数，进而提高了夜间施工现场照明的参数配置准确率。

主权项：1.一种夜间施工照明中的照明参数检测方法，其特征在于，所述夜间施工照明中的照明参数检测方法包括：对夜间施工现场进行多目标跟踪和施工场景图像提取，得到多个施工目标场景图像；具体包括：在夜间施工现场部署高分辨率摄像头，并通过所述高分辨率摄像头对所述夜间施工现场进行视频流采集，得到施工现场视频流；基于预设的时间间隔，对所述施工现场视频流进行关键帧提取，得到施工现场关键帧；通过目标检测算法对所述施工现场关键帧进行施工目标识别，得到多个施工目标，所述施工目标包括：施工机械和多个工作人员；基于卡尔曼滤波的多目标跟踪算法定义所述施工现场视频流中每个施工目标的状态变量和测量变量，并建立每个施工目标的状态转移模型；根据所述状态变量和所述测量变量建立每个施工目标的观测模型；通过所述状态转移模型对所述施工现场视频流进行位置跟踪估计，得到位置跟踪预测数据；通过所述观测模型对所述施工现场视频流进行位置跟踪检测，得到位置跟踪真实数据；对所述位置跟踪预测数据和所述位置跟踪真实数据进行比较和状态更新，得到位置跟踪状态差；根据所述位置跟踪状态差，对所述施工现场视频流中的多个施工目标进行场景变化识别，得到每个施工目标的场景变化信息；根据每个施工目标的场景变化信息对所述施工现场视频流进行施工场景图像分割，得到多个施工目标场景图像；对所述多个施工目标场景图像进行场景亮度特征提取和特征融合，得到场景融合亮度特征；具体包括：对多个施工目标场景图像进行亮度变化区域识别，得到每个施工目标场景图像的多个目标亮度变化区域；对所述多个目标亮度变化区域进行场景亮度分析，得到每个目标亮度变化区域的像素亮度值集合；分别对每个目标亮度变化区域的像素亮度值集合进行聚类分析，得到每个施工目标场景图像的多个场景局部亮度特征；对所述多个施工目标场景图像进行场景全局亮度特征识别，得到每个施工目标场景图像的场景全局亮度特征；对所述场景局部亮度特征和所述多个场景局部亮度特征进行特征融合，得到每个施工目标场景图像的场景融合亮度特征；通过多目标优化算法对所述场景融合亮度特征进行夜间照明需求预测，生成初始照明配置参数；具体包括：分别对每个施工目标场景图像的场景融合亮度特征进行特征编码，得到每个施工目标场景图像的融合亮度特征向量；将每个施工目标场景图像的融合亮度特征向量输入夜间照明需求预测模型，所述夜间照明需求预测模型包括：多头注意力机制层、双层门限循环网络和单层门限循环网络；通过所述多头注意力机制层对每个施工目标场景图像的融合亮度特征向量进行注意力机制加权融合，得到目标亮度特征向量；通过所述双层门限循环网络对所述目标亮度特征向量进行隐藏特征提取，得到隐藏亮度特征向量；通过所述单层门限循环网络对所述隐藏亮度特征向量进行夜间照明需求预测，得到多个照明配置参数值；通过多目标优化算法对所述多个照明配置参数值进行多目标优化分析，生成初始照明配置参数；基于所述初始照明配置参数对所述夜间施工现场进行照明控制和反馈参数采集，得到多个施工目标反馈数据；通过深度强化学习算法，根据所述多个施工目标反馈数据对所述初始照明配置参数进行反馈优化计算，得到目标照明配置参数；具体包括：创建每个施工目标的智能体，所述智能体包括输入层、多个隐藏层以及输出层；对所述多个施工目标反馈数据进行特征编码，得到每个施工目标的反馈编码向量；将每个施工目标的反馈编码向量输入所述智能体，并通过所述智能体进行参数执行策略分析，得到每个智能体的初始参数执行策略；对每个智能体进行奖励数据计算，得到每个智能体的奖励参数；基于每个智能体的奖励参数对每个智能体进行策略梯度分析，确定每个智能体的策略梯度；通过所述策略梯度对每个智能体的奖励参数进行策略更新参数，得到每个智能体对应的策略更新参数；基于每个智能体对应的策略更新参数对每个智能体对应的初始动作执行策略进行策略更新，生成每个智能体对应的目标参数执行策略；对每个智能体的目标参数执行策略进行综合分析，生成综合参数执行策略，并根据所述综合参数执行策略对所述初始照明配置参数进行反馈参数调整，得到目标照明配置参数。

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