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龙图腾网恭喜广东省电信规划设计院有限公司申请的专利一种基于智能照明的路灯智能控制方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114677617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210175752.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于智能照明的路灯智能控制方法及装置是由李阳德;曾超;陈志元;李智峰;冯博文设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能照明的路灯智能控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能照明的路灯智能控制方法及装置，该方法包括：通过获取目标路灯所处的目标位置信息，确定与目标路灯相关的历史流量数据，其中，历史流量数据包括多个时段的历史流量数据；基于历史流量数据训练预先构建的神经网络模型，得到目标神经网络模型；基于目标神经网络模型确定当前时段的预测流量数据；根据当前时段的预测流量数据控制目标路灯。可见，实施本发明能够根据道路的流量情况控制路灯的亮度，实现对路灯的智能控制，有利于保证路况安全，同时能够实现路灯的节能，有效的延迟路灯寿命，减少路灯电费开支，减少人工成本。

本发明授权一种基于智能照明的路灯智能控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于智能照明的路灯智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标路灯所处的目标位置信息；根据所述目标位置信息，确定与所述目标路灯相关的历史流量数据，其中，所述历史流量数据包括多个时段的历史流量数据；基于所述历史流量数据训练预先构建的神经网络模型，得到目标神经网络模型；基于所述目标神经网络模型确定当前时段的预测流量数据；根据所述当前时段的预测流量数据控制所述目标路灯；以及，所述方法还包括：提取所述历史流量数据中的特征数据，所述特征数据包括时间段信息、工作日信息、天气信息、通行流量数据中的一种或多种；根据提取出的所述历史流量数据中的特征数据生成所述历史流量数据对应的特征矩阵；所述基于所述历史流量数据训练预先构建的神经网络模型，得到目标神经网络模型，包括：基于所述历史流量数据对应的特征矩阵训练预先构建的神经网络模型，得到目标神经网络模型；以及，所述根据所述当前时段的预测流量数据控制所述目标路灯，包括：判断所述当前时段的预测流量数据是否大于或等于第一预设阈值；若所述当前时段的预测流量数据大于或等于第一预设阈值，则控制所述目标路灯的亮度在所述当前时段内处于正常亮度；若所述当前时段的预测流量数据小于第一预设阈值，则控制所述目标路灯的亮度在所述当前时段内处于最低亮度；所述控制所述目标路灯在所述当前时段内处于最低亮度之后，所述方法还包括：获取与所述目标路灯所处的目标位置信息匹配的实时视频数据；识别所述实时视频数据中的实时通行对象；判断所述实时通行对象与所述目标路灯的距离是否小于或等于第二预设阈值；当所述实时通行对象与所述目标路灯的距离小于或等于第二预设阈值时，控制所述目标路灯的亮度由最低亮度调整为正常亮度；以及，所述实时通行对象包括实时通行车辆和实时通行行人；所述判断所述实时通行对象与所述目标路灯的距离是否小于或等于第二预设阈值之后，所述方法还包括：当所述实时通行车辆与所述目标路灯的距离大于第二预设阈值时，获取所述实时通行车辆的车灯照明区域；判断所述实时通行行人是否处于所述实时通行车辆的车灯照明区域；当判断出所述实时通行行人未处于所述实时通行车辆的车灯照明区域时，调整所述目标路灯的照明区域，以使得所述实时通行行人处于调整后的所述目标路灯的照明区域。

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