深度神经网络在智能照明系统中的光照预测模型开发

随着智能家居和智慧城市的快速发展,智能照明系统作为其重要组成部分,需要能够自动调节光照以满足用户需求;同时,也需具备预测未来光照变化的能力,以实现更加精确和节能的光照控制。深度神经网络作为一种强大的机器学习技术,在处理大量复杂数据方面具有显著优势,其在智能照明系统中的应用可以有效提升光照预测精度和系统智能化水平。因此,本文将探讨深度神经网络在智能照明系统中的光照预测模型开发,以期为智能照明领域提供理论参考。

基于孤立森林与IDE-GPR的室内灯光照度预测模型

针对室内光线照度分布的非线性、时变性问题,提出一种改进差分进化(improved differential evolution,IDE)和高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)融合的方法,结合孤立森林(isolationforest,iFroest)来建立室内灯光照度预测模型。首先,通过使用孤立森林算法剔除异常数据并对其余数据进行归一化处理。然后,为克服传统差分进化(DE)算法的早熟收敛问题,提出了一种基于进化状态的概率选择策略,并将变异因子F设定为服从正态分布,以提高算法性能。同时,利用IDE算法对具备不确定量化特性的GPR模型的超参数进行寻优,从而建立最优的室内灯光照度预测模型。最后将所提出的基于孤立森林与IDE-GPR的模型与其它模型进行比较,实验结果表明该模型的R 2、δMAE、δRMSE分别为0.999、0.245 lux、0.324 lux优于其他模型,能够更准确的预测室内光环境的照明状态。

基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型

合理的果树冠层结构和栽培密度可提高其冠层内光截获量,对提升果实产量和质量有重要影响。本文以细纺锤形樱桃树为研究对象,构建了基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型。使用Azure Kinect DK相机获取群体樱桃树三维点云数据,通过点云数据预处理得到完整的群体樱桃树三维点云数据。在冠层尺度内,对樱桃树冠层点云数据进行分层,提取不同区域的点云颜色特征。提出基于Delaunay三角化凹包算法的点云投影面积计算方法,通过凹包边界点提取和向量积叉乘,计算不同区域的点云投影面积。以点云颜色特征和相对投影面积特征为输入,以实测相对光照强度为输出,建立群体樱桃树冠层光照分布预测模型。试验结果表明,该模型能够较为准确地预测樱桃树冠层内的光照分布,预测值与实际值决定系数平均值为0.885,均方根误差为0.0716。研究结果可为樱桃树合理的种植密度管理及樱桃树休眠期自动化剪枝等提供技术支持。

光照改变预测的自适应码本模型算法

为解决传统的Codebook背景模型算法需设置的参数较多,存在光照变化自适应能力不足以及检测精度不高等问题,利用增加学习率的方法对背景模型进行自适应更新,使其适应不同的光照变化环境;对YUV颜色空间中的Codebook模型进行改进,减少经验参数的设置;在双层Codebook模型基础上,通过增加光照改变预测机制,判断当前像素与码字平均Y分量差值和阈值的大小,使背景模型更加准确。实验结果表明,该算法在光照变化的复杂环境下具有较好的检测率。

基于神经网络的光照分布预测夜视复原算法

夜间图像存在光照不均匀、整体亮度较低、色偏严重的现象,且人工光源附近存在光晕。现有的去模糊模型和算法在光照不均匀情况下,常通过估计光照图来去除光照不均匀的影响。通过使用径向基函数神经网络训练提取光照强度,提出了基于光照估计的夜间图像去模糊算法。针对光照不均匀的问题,通过估计光照分布图来去除不均匀光照的影响,计算得到成像过程中的调制传递函数(MTF)。以计算所得传输图像退化模型的点扩散函数作为先决条件,结合半盲图像复原的数学模型对目标图像进行处理,以提高夜视探测的成像质量。将所提方法与传统盲复原方法及基于深度神经网络的图像复原方法进行主客观比较,实验所得复原图像及数据验证了该方法的有效性,复原图像的质量得到明显提升。

基于深度学习的图像本征属性预测方法综述

真实世界的外观主要取决于场景内对象的几何形状、表面材质及光照的方向和强度等图像的本征属性。通过二维图像预测本征属性是计算机视觉和图形学中的经典问题,对于图像三维重建、增强现实等应用具有重要意义。然而二维图像的本征属性预测是一个高维的、不适定的逆向问题,通过传统算法无法得到理想结果。针对近年来随着深度学习在二维图像处理各个方面的应用,出现的大量利用深度学习对图像本征属性进行预测的研究成果,首先介绍了基于深度学习的图像本征属性预测算法框架,分析了以获得场景反射率和阴影图为主的本征图像预测、以获得图像中材质BRDF参数为主的本征属性预测及以获得图像光照相关信息为主的本征属性预测3个方向的国内外研究进展并总结了各自方法的优缺点,最后指出了图像本征属性预测的研究趋势和重点。