【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及窗簾調節，尤其涉及一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法及系統。
技術介紹
1、隨著人們對室內環境舒適度要求的不斷提高，窗簾在調節室內光照、溫度等方面的作用日益凸顯，傳統窗簾需要人工手動調節，無法根據環境的實時變化做出及時響應，導致室內環境的舒適度和能源利用效率難以達到理想狀態，同時，現代建筑設計越來越多樣化，不同的建筑結構、朝向以及窗戶類型使得室內光照和溫度的分布變得復雜，而且，人們在不同場景下對室內環境的需求也各不相同，例如閱讀時需要充足且均勻的光照，休息時則需要較暗的環境，不同的應用環境，導致窗簾的自適應準確性較低，因此，需要一種能夠提高窗簾環境自適應準確性的方法。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法及系統，其主要目的在于提高窗簾環境自適應的準確性。
2、為實現上述目的，本專利技術提供的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，包括：
3、定位待調節窗簾的地理位置，查詢所述地理位置對應的當前公歷日期和天文位置參數，結合所述天文位置參數和所述當前公歷日期，計算所述待調節窗簾對應的太陽仰角，根據所述太陽仰角和所述天文位置參數，計算所述待調節窗簾對應的太陽地平經度；
4、檢測所述待調節窗簾對應的應用場景主體，并采集所述地理位置的光線數據和溫度數據，基于所述光線數據，分析所述待調節窗簾對應的光線偏振態，基于所述溫度數據，分析所述待調節窗簾對應的溫度分布場，結合所述光線偏振態、所述溫度分布場及所述應用場景主體
5、結合所述模擬光照模型、所述太陽地平經度及所述應用場景主體，計算出所述待調節窗簾的光通量密度值，查詢所述待調節窗簾對應的窗簾材質，基于所述窗簾材質，計算所述待調節窗簾對應的透光系數；
6、評測所述應用場景主體的最佳光照強度，結合所述透光系數、所述光通量密度值及所述最佳光照強度，確定所述待調節窗簾對應的最佳調節角度，基于所述最佳調節角度執行所述待調節窗簾的調節處理，得到調節結果。
7、可選地，所述結合所述天文位置參數和所述當前公歷日期，計算所述待調節窗簾對應的太陽仰角，包括：
8、根據所述當前公歷日期，確定所述地理位置對應的位置日序；
9、根據所述位置日序，通過下述公式計算所述地理位置對應的地理日赤緯：
10、
11、其中，a表示地理位置對應的地理日赤緯，b表示位置日序，d表示年歷天數，b表示地軸傾角，
12、結合所述天文位置參數和所述地理日赤緯，通過下述公式計算所述待調節窗簾對應的太陽仰角：
13、β＝sinα·sina+cosα·cosa·cosγ
14、其中，β表示待調節窗簾對應的太陽仰角，a表示地理日赤緯，α表示天文位置參數中關于地理位置的地理維度，γ表示天文位置參數中關于地理位置的太陽即時角度。
15、可選地，所述根據所述太陽仰角和所述天文位置參數，計算所述待調節窗簾對應的太陽地平經度，包括：
16、根據所述太陽仰角和所述天文位置參數，通過下述公式計算所述地理位置對應的太陽水平位角：
17、
18、其中，e表示地理位置對應的太陽水平位角，β表示太陽仰角，α表示天文位置參數中關于地理位置的地理維度，γ表示天文位置參數中關于地理位置的太陽即時角度，
19、根據所述太陽水平位角，確定所述待調節窗簾對應的太陽地平經度。
20、可選地，所述基于所述光線數據，分析所述待調節窗簾對應的光線偏振態，包括：
21、對所述光線數據進行濾波處理，得到濾波光線數據；
22、對所述濾波光線數據進行去噪處理，得到去噪光線數據；
23、基于所述去噪光線數據，計算所述待調節窗簾的光線偏振度和光線偏振角；
24、基于所述光線偏振度和所述光線偏振角，分析所述待調節窗簾對應的光線偏振態。
25、可選地，所述基于所述溫度數據，分析所述待調節窗簾對應的溫度分布場，包括：
26、對所述溫度數據進行數據清洗，得到目標溫度數據；
27、對所述目標溫度數據進行數據校準，得到校準溫度數據，并獲取所述校準溫度數據對應的位置信息；
28、結合所述位置信息和所述校準溫度數據，構建所述地理位置的溫度分布圖；
29、基于所述溫度分布圖，分析所述地理位置的溫度演變特征和溫度分布特征；
30、基于所述溫度演變特征和所述溫度分布特征，分析所述待調節窗簾對應的溫度分布場。
31、可選地，所述結合所述模擬光照模型、所述太陽地平經度及所述應用場景主體，計算出所述待調節窗簾的光通量密度值，包括：
32、根據所述太陽地平經度，在所述模擬光照模型中配置虛擬光源；
33、分別確定所述虛擬光源和所述應用場景主體對應的法向量，得到光源法向量和主體法向量；
34、基于所述光源法向量，測量所述虛擬光源對應的光源出射角；
35、基于所述主體法向量，測量所述虛擬光源對應的光源入射角，并計算所述光源出射角對應的光照出射強度；
36、計算所述應用場景主體與虛擬光源之間的光照距離值；
37、結合所述光照距離值、所述光源出射角及所述光照出射強度，通過下述公式計算出所述應用場景主體對應的主體光通量：
38、
39、其中，f表示應用場景主體對應的主體光通量，hθ表示光源入射角為θ對應的光照出射強度，cosμ表示光源出射角為μ對應的余弦值，da表示應用場景主體中第a個主體對應的光照距離值，a表示應用場景主體的序列號，
40、根據所述主體光通量，計算出所述待調節窗簾的光通量密度值。
41、可選地，所述基于所述窗簾材質，計算所述待調節窗簾對應的透光系數，包括：
42、查詢所述窗簾材質對應的材質吸收系數和材質散射系數；
43、結合所述材質吸收系數和所述材質散射系數，計算出所述待調節窗簾對應的窗簾吸收系數和窗簾散射系數；
44、測量所述待調節窗簾對應的窗簾厚度；
45、結合所述窗簾吸收系數、所述窗簾散射系數及所述窗簾厚度，通過下述公式計算所述待調節窗簾對應的透光系數：
46、g＝e-(ρ+ω)l
47、其中，g表示待調節窗簾對應的透光系數，ρ表示窗簾吸收系數，ω表示窗簾散射系數，l表示窗簾厚度。
48、可選地，所述評測所述應用場景主體的最佳光照強度，包括：
49、采集所述應用場景主體對應的場景主體圖像；
50、基于所述場景主體圖像，分析所述應用場景主體對應的主體色彩特征；
51、收集所述應用場景主體對應的主體使用數據；
52、基于所述主體使用數據，確定所述應用場景主體對應的視覺舒適照度；
53、結合所述視覺舒適照度和所述主體色彩特本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述結合所述天文位置參數和所述當前公歷日期，計算所述待調節窗簾對應的太陽仰角，包括：
3.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述根據所述太陽仰角和所述天文位置參數，計算所述待調節窗簾對應的太陽地平經度，包括：
4.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述基于所述光線數據，分析所述待調節窗簾對應的光線偏振態，包括：
5.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述基于所述溫度數據，分析所述待調節窗簾對應的溫度分布場，包括：
6.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述結合所述模擬光照模型、所述太陽地平經度及所述應用場景主體，計算出所述待調節窗簾的光通量密度值，包括：
7.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述基于所
8.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述評測所述應用場景主體的最佳光照強度，包括：
9.如權利要求8所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述基于所述主體使用數據，確定所述應用場景主體對應的視覺舒適照度，包括：
10.一種基于人工智能的窗簾環境自適應系統，其特征在于，所述系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述結合所述天文位置參數和所述當前公歷日期，計算所述待調節窗簾對應的太陽仰角，包括：
3.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述根據所述太陽仰角和所述天文位置參數，計算所述待調節窗簾對應的太陽地平經度，包括：
4.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述基于所述光線數據，分析所述待調節窗簾對應的光線偏振態，包括：
5.如權利要求1所述的一種基于人工智能的窗簾環境自適應方法，其特征在于，所述基于所述溫度數據，分析所述待調節窗簾對應的溫度分布場，包括：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉永聰，楊宏波，
申請(專利權)人：廣東戴維智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。