基于人工智能的窗帘环境自适应方法及系统与流程

本发明涉及窗帘调节，尤其涉及一种基于人工智能的窗帘环境自适应方法及系统。

背景技术：

1、随着人们对室内环境舒适度要求的不断提高，窗帘在调节室内光照、温度等方面的作用日益凸显，传统窗帘需要人工手动调节，无法根据环境的实时变化做出及时响应，导致室内环境的舒适度和能源利用效率难以达到理想状态，同时，现代建筑设计越来越多样化，不同的建筑结构、朝向以及窗户类型使得室内光照和温度的分布变得复杂，而且，人们在不同场景下对室内环境的需求也各不相同，例如阅读时需要充足且均匀的光照，休息时则需要较暗的环境，不同的应用环境，导致窗帘的自适应准确性较低，因此，需要一种能够提高窗帘环境自适应准确性的方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于人工智能的窗帘环境自适应方法及系统，其主要目的在于提高窗帘环境自适应的准确性。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种基于人工智能的窗帘环境自适应方法，包括：

3、定位待调节窗帘的地理位置，查询所述地理位置对应的当前公历日期和天文位置参数，结合所述天文位置参数和所述当前公历日期，计算所述待调节窗帘对应的太阳仰角，根据所述太阳仰角和所述天文位置参数，计算所述待调节窗帘对应的太阳地平经度；

4、检测所述待调节窗帘对应的应用场景主体，并采集所述地理位置的光线数据和温度数据，基于所述光线数据，分析所述待调节窗帘对应的光线偏振态，基于所述温度数据，分析所述待调节窗帘对应的温度分布场，结合所述光线偏振态、所述温度分布场及所述应用场景主体，构建所述待调节窗帘对应的模拟光照模型；

5、结合所述模拟光照模型、所述太阳地平经度及所述应用场景主体，计算出所述待调节窗帘的光通量密度值，查询所述待调节窗帘对应的窗帘材质，基于所述窗帘材质，计算所述待调节窗帘对应的透光系数；

6、评测所述应用场景主体的最佳光照强度，结合所述透光系数、所述光通量密度值及所述最佳光照强度，确定所述待调节窗帘对应的最佳调节角度，基于所述最佳调节角度执行所述待调节窗帘的调节处理，得到调节结果。

7、可选地，所述结合所述天文位置参数和所述当前公历日期，计算所述待调节窗帘对应的太阳仰角，包括：

8、根据所述当前公历日期，确定所述地理位置对应的位置日序；

9、根据所述位置日序，通过下述公式计算所述地理位置对应的地理日赤纬：

10、

11、其中，a表示地理位置对应的地理日赤纬，b表示位置日序，d表示年历天数，b表示地轴倾角，

12、结合所述天文位置参数和所述地理日赤纬，通过下述公式计算所述待调节窗帘对应的太阳仰角：

13、β＝sinα·sina+cosα·cosa·cosγ

14、其中，β表示待调节窗帘对应的太阳仰角，a表示地理日赤纬，α表示天文位置参数中关于地理位置的地理维度，γ表示天文位置参数中关于地理位置的太阳即时角度。

15、可选地，所述根据所述太阳仰角和所述天文位置参数，计算所述待调节窗帘对应的太阳地平经度，包括：

16、根据所述太阳仰角和所述天文位置参数，通过下述公式计算所述地理位置对应的太阳水平位角：

17、

18、其中，e表示地理位置对应的太阳水平位角，β表示太阳仰角，α表示天文位置参数中关于地理位置的地理维度，γ表示天文位置参数中关于地理位置的太阳即时角度，

19、根据所述太阳水平位角，确定所述待调节窗帘对应的太阳地平经度。

20、可选地，所述基于所述光线数据，分析所述待调节窗帘对应的光线偏振态，包括：

21、对所述光线数据进行滤波处理，得到滤波光线数据；

22、对所述滤波光线数据进行去噪处理，得到去噪光线数据；

23、基于所述去噪光线数据，计算所述待调节窗帘的光线偏振度和光线偏振角；

24、基于所述光线偏振度和所述光线偏振角，分析所述待调节窗帘对应的光线偏振态。

25、可选地，所述基于所述温度数据，分析所述待调节窗帘对应的温度分布场，包括：

26、对所述温度数据进行数据清洗，得到目标温度数据；

27、对所述目标温度数据进行数据校准，得到校准温度数据，并获取所述校准温度数据对应的位置信息；

28、结合所述位置信息和所述校准温度数据，构建所述地理位置的温度分布图；

29、基于所述温度分布图，分析所述地理位置的温度演变特征和温度分布特征；

30、基于所述温度演变特征和所述温度分布特征，分析所述待调节窗帘对应的温度分布场。

31、可选地，所述结合所述模拟光照模型、所述太阳地平经度及所述应用场景主体，计算出所述待调节窗帘的光通量密度值，包括：

32、根据所述太阳地平经度，在所述模拟光照模型中配置虚拟光源；

33、分别确定所述虚拟光源和所述应用场景主体对应的法向量，得到光源法向量和主体法向量；

34、基于所述光源法向量，测量所述虚拟光源对应的光源出射角；

35、基于所述主体法向量，测量所述虚拟光源对应的光源入射角，并计算所述光源出射角对应的光照出射强度；

36、计算所述应用场景主体与虚拟光源之间的光照距离值；

37、结合所述光照距离值、所述光源出射角及所述光照出射强度，通过下述公式计算出所述应用场景主体对应的主体光通量：

38、

39、其中，f表示应用场景主体对应的主体光通量，hθ表示光源入射角为θ对应的光照出射强度，cosμ表示光源出射角为μ对应的余弦值，da表示应用场景主体中第a个主体对应的光照距离值，a表示应用场景主体的序列号，

40、根据所述主体光通量，计算出所述待调节窗帘的光通量密度值。

41、可选地，所述基于所述窗帘材质，计算所述待调节窗帘对应的透光系数，包括：

42、查询所述窗帘材质对应的材质吸收系数和材质散射系数；

43、结合所述材质吸收系数和所述材质散射系数，计算出所述待调节窗帘对应的窗帘吸收系数和窗帘散射系数；

44、测量所述待调节窗帘对应的窗帘厚度；

45、结合所述窗帘吸收系数、所述窗帘散射系数及所述窗帘厚度，通过下述公式计算所述待调节窗帘对应的透光系数：

46、g＝e-(ρ+ω)l

47、其中，g表示待调节窗帘对应的透光系数，ρ表示窗帘吸收系数，ω表示窗帘散射系数，l表示窗帘厚度。

48、可选地，所述评测所述应用场景主体的最佳光照强度，包括：

49、采集所述应用场景主体对应的场景主体图像；

50、基于所述场景主体图像，分析所述应用场景主体对应的主体色彩特征；

51、收集所述应用场景主体对应的主体使用数据；

52、基于所述主体使用数据，确定所述应用场景主体对应的视觉舒适照度；

53、结合所述视觉舒适照度和所述主体色彩特征，评测所述应用场景主体的最佳光照强度。

54、可选地，所述基于所述主体使用数据，确定所述应用场景主体对应的视觉舒适照度，包括：

55、提取所述主体使用数据中的主体使用信息，从所述主体使用信息中提取出关键使用信息；

56、识别所述关键使用信息中的关键信息字符，基于所述关键信息字符，确定所述应用场景主体对应的主体使用模式；

57、根据所述关键使用信息，分析所述主体使用模式对应的模式功能属性；

58、基于所述模式功能属性，确定所述应用场景主体对应的视觉舒适照度。

59、一种基于人工智能的窗帘环境自适应系统，其特征在于，所述系统包括：

60、地平纬度计算模块，用于定位待调节窗帘的地理位置，查询所述地理位置对应的当前公历日期和天文位置参数，结合所述天文位置参数和所述当前公历日期，计算所述待调节窗帘对应的太阳仰角，根据所述太阳仰角和所述天文位置参数，计算所述待调节窗帘对应的太阳地平经度；

61、光照模型构建模块，用于检测所述待调节窗帘对应的应用场景主体，并采集所述地理位置的光线数据和温度数据，基于所述光线数据，分析所述待调节窗帘对应的光线偏振态，基于所述温度数据，分析所述待调节窗帘对应的温度分布场，结合所述光线偏振态、所述温度分布场及所述应用场景主体，构建所述待调节窗帘对应的模拟光照模型；

62、透光系数计算模块，用于结合所述模拟光照模型、所述太阳地平经度及所述应用场景主体，计算出所述待调节窗帘的光通量密度值，查询所述待调节窗帘对应的窗帘材质，基于所述窗帘材质，计算所述待调节窗帘对应的透光系数；

63、窗帘调节模块，用于评测所述应用场景主体的最佳光照强度，结合所述透光系数、所述光通量密度值及所述最佳光照强度，确定所述待调节窗帘对应的最佳调节角度，基于所述最佳调节角度执行所述待调节窗帘的调节处理，得到调节结果。

64、本发明通过结合所述天文位置参数和所述当前公历日期，计算所述待调节窗帘对应的太阳仰角，可以确定太阳光线与所述待调节窗帘所在地水平面的夹角，以便于后续所述待调节窗帘对应的太阳地平经度的计算处理，本发明通过基于所述光线数据，分析所述待调节窗帘对应的光线偏振态，可以更好的了解光线特性，提高后续所述待调节窗帘对应的模拟光照模型的构建准确性，本发明通过结合所述模拟光照模型和所述太阳地平经度，计算出所述待调节窗帘的光通量密度值，可以得到所述待调节窗帘的光照强度量化结果，为后续所述待调节窗帘的室内场景的光照强度的确定提供了依据，本发明通过评测所述应用场景主体的最佳光照强度，可以得到所述应用场景主体对应的最适宜光照条件，进而便于后续所述待调节窗帘对应的最佳调节角度的确定，以提高后续所述待调节窗帘的调节准确性。因此，本发明实施例提供的一种基于人工智能的窗帘环境自适应方法及系统，能够提高窗帘环境自适应的准确性。