一种基于卷积神经网络的智慧路灯联动控制算法
基于神经网络的智能路灯控制系统设计与实现
基于神经网络的智能路灯控制系统设计与实现智能路灯控制系统的设计是近年来人们越来越关注的问题。
随着人工智能技术的发展和普及，智能路灯控制系统也得到了不断的完善和升级。
本文将针对这一问题，介绍一种基于神经网络的智能路灯控制系统设计与实现。
一、智能路灯控制系统的背景随着城市化进程的不断加快，道路和交通系统的建设也得到了快速发展。
在城市的道路和公共场所中，人们都希望路灯能够高效、节能、安全地工作。
但是，现在的路灯系统大多还是启动时手动控制，这种方法不仅费时费力，而且容易出现疏忽导致出现安全事故。
因此，建立一套智能的路灯控制系统已成为城市管理者和技术人员的共同需求。
二、智能路灯控制系统的设计1. 硬件设计智能路灯控制系统的硬件设计主要分为三个部分：传感器模块、控制模块、与云端通信模块。
传感器模块可以实现环境信息的感知，控制模块可以将感知到的数据反馈给云端服务器进行处理，云端服务器反馈控制信号到控制模块，控制模块通过控制路灯的开关，来达到控制路灯的目的。
2. 软件设计智能路灯控制系统的软件设计主要包括神经网络的设计和控制程序的编写。
其中神经网络的设计是整个系统的核心，主要负责对路灯控制的优化。
控制程序主要负责控制硬件模块，在中央处理器中进行数据处理，通过云端服务器和控制模块进行数据传输和控制操作。
三、神经网络的设计1. 数据采集建立神经网络前，需要先收集相关数据。
这里我们可以采集路灯的开关状态、人流量、环境亮度等数据。
2. 数据预处理采集的数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据分离和数据转换。
3. 神经网络的构建采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对数据进行处理和学习。
首先需要确定神经网络的结构，包括卷积层和池化层的数目和结构，全连接层的数目和结构等。
4. 训练神经网络将预处理后的数据导入神经网络，采用随机梯度下降法进行训练，得到最终的神经网络模型。
四、智能路灯控制系统的实现1. 硬件实现对于智能路灯系统的硬件实现，我们可以采用树莓派等mini计算机作为控制模块，通过串口来驱动路灯进行控制。
基于NB-IoT的智慧路灯控制器设计
基于NB-IoT的智慧路灯控制器设计作者：杨立宏袁夫全来源：《现代信息科技》2024年第02期DOI：10.19850/ki.2096-4706.2024.02.038收稿日期：2023-03-18基金项目：中山火炬职业技术学院2022年度校级产学研项目（2022CXY24）摘要：随着智慧城市建设步伐的加快，各大城市必然要对城市路灯照明系统进行节能化和智能化升级。
文章针对传统路灯能耗大、人力维护成本高、智能化程度低等问题，设计一种基于NB-IoT的智慧路灯控制器。
单灯控制器以微控制器STM32为控制核心，通过NB-IoT通信模组实现路灯与控制中心的组网，从而实现路灯的远程开关及调光控制、路灯数据采集、故障定位等功能。
该路灯控制器以实际LED路灯进行测试验证，基于NB-IoT路灯控制器能够满足路灯照明系统的节能化和智能化以及集中管理的需求。
关键词：NB-IoT；智慧路灯；调光控制；数据采集；故障定位中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）02-0177-05Design of Intelligent Streetlight Controller Based on NB-IoTYANG Lihong， YUAN Fuquan（Zhongshan Torch Polytechnic， Zhongshan 528436， China）Abstract： With the acceleration of the construction of smart cities， major cities are bound to upgrade their urban street lighting systems to energy conservation and intelligence. This paper designs an intelligent streetlight controller based on NB-IoT to address the issues of high energy consumption， high labor maintenance costs， and low level of intelligence in traditional street lights. The single light controller uses the microcontroller STM32 as the control core， and realizes the networking between the streetlights and the control center through the NB-IoT communication module， thereby achieving remote switching and dimming control of the streetlights， data collection of the streetlights， fault location and other functions. The streetlight controller has been tested and verified with actual LED streetlights. Based on NB-IoT streetlight controller， it can meet the requirements of energy-saving， intelligence， and centralized management of streetlight lighting systems.Keywords： NB-IoT; intelligent streetlight; dimming control; data collection; fault location0 引言目前大多數城市仍然采用传统路灯控制系统，管理人员对辖区内的路灯进行统一管理，定时开关或者通过传感器检测光线亮暗自动开关路灯。
基于深度学习的智能路灯控制算法研究
基于深度学习的智能路灯控制算法研究智能化和互联网的飞速推进，让我们的生活越来越智能化，路灯控制也不例外。
以前，路灯控制需要人工维护和干预，但是现在，利用深度学习技术发展出来的智能路灯算法（Intelligent Street Light Control Algorithm，ISLCA）能够自动控制路灯，实现更加智能化的路灯控制。
一、深度学习简介深度学习属于机器学习的一种，它是一种通过神经网络进行训练和学习的技术。
与传统机器学习不同的是，深度学习是通过多层神经网络进行训练和学习，可以自动学习特征和规律，并通过不断的迭代来提高预测的准确率。
深度学习已经应用到很多领域，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
二、深度学习在路灯控制中的应用智能路灯控制算法利用多种技术来实现智能化控制，其中深度学习是其中一种关键技术之一。
因为路灯的工作状态以及路面的状况会受到天气、光线、车流等多种因素的影响，所以需要建立复杂的模型来预测路灯的工作状态和亮度。
在路灯控制中，深度学习可以通过训练神经网络来识别路面的状况，从而自动调节路灯的亮度。
例如，当车流较少时，路灯可以降低亮度，以达到节能的效果；当车流较多时，路灯可以提高亮度，以保障行车安全。
此外，深度学习还可以结合监控技术和图像处理技术，实现交通路况监测和预测，从而实现更加灵活的路灯控制。
三、智能路灯控制算法的结构智能路灯控制算法主要由以下几个部分组成：1. 数据采集：通过传感器、摄像头等设备采集路灯的工作状态和周围环境的信息。
2. 数据处理：对采集到的数据进行预处理和分析，提取特征和规律。
3. 神经网络设计和训练：选择合适的神经网络结构，对数据进行训练和学习。
4. 路灯控制：根据神经网络预测的结果，实现对路灯的控制。
四、智能路灯控制算法的优势智能路灯控制算法相比传统的路灯控制方式，有以下几个优势：1. 节能：智能路灯控制算法可以根据实时路况自动调节灯光亮度，达到节能的效果。
一种智慧路灯控制系统及智慧路灯[发明专利]
![一种智慧路灯控制系统及智慧路灯[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/32dd8f4c5bcfa1c7aa00b52acfc789eb172d9e96.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911048573.0(22)申请日 2019.10.29(71)申请人 广东澳领科技有限公司地址 529000 广东省江门市蓬江区发展大道4号1002室(72)发明人 莫志承 梁文威 林振腾 叶靖仪 (74)专利代理机构 广州三环专利商标代理有限公司 44202代理人 郭浩辉 麦小婵(51)Int.Cl.H05B 45/10(2020.01)(54)发明名称一种智慧路灯控制系统及智慧路灯(57)摘要本发明公开了一种智慧路灯控制系统，所述系统包括：智慧路灯包括中央处理模块以及均与所述中央处理模块相连的供电模块、传感模块、图像采集模块、通信模块、发光模块、喷水模块、报警模块、除尘模块；所述传感模块采集到的传感数据和所述图像采集模块采集到的图像数据均上传至所述中央处理模块，所述中央处理模块将所述传感数据和图像数据上传至远程服务器；所述远程服务器对所述传感数据和图像数据进行分析，获取分析结果，并根据所述分析结果向所述智慧路灯发送控制指令；所述智慧路灯根据所述控制指令来控制一个或多个所述智慧路灯中相应模块的开启与关闭。
采用本发明，可以对路灯亮度进行调节，还可以对路灯周围环境进行一定的改善。
权利要求书2页 说明书6页 附图1页CN 110691443 A 2020.01.14C N 110691443A1.一种智慧路灯控制系统，其特征在于，包括：智慧路灯包括中央处理模块以及均与所述中央处理模块相连的供电模块、传感模块、图像采集模块、通信模块、发光模块、喷水模块、报警模块、除尘模块；所述传感模块采集到的传感数据和所述图像采集模块采集到的图像数据均上传至所述中央处理模块，所述中央处理模块通过所述通信模块将所述传感数据和图像数据上传至远程服务器；所述远程服务器对所述传感数据和图像数据进行分析，获取分析结果，并根据所述分析结果向所述智慧路灯发送控制指令，所述控制指令包括调光指令、喷水指令、报警指令和除尘指令；所述智慧路灯接收到所述控制指令之后，根据所述控制指令来控制一个或多个所述智慧路灯中的发光模块、喷水模块、报警模块、除尘模块的开启与关闭。
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2018年8月第29卷第4期照明工程学报ZHAOMING GONGCHENG XUEBAOAug.2018Vol.29 No.4一种基于卷积神经网络的智慧路灯联动控制算法鄢小虎李康1，陈凯2(1.湖北大学计算机与信息工程学院，湖北武汉430062; 2.国网电力科学研究院，湖北武汉430074)摘要：提出了一种基于卷积神经网络的智慧路灯联动控制算法，实现智慧路灯多功能的联动。
为了提高联动的准确性，采用卷积神经网络对报警人和充电车辆进行检测。
摄像头根据检测的结果自动调整角度，实时跟踪监测报警人和充电车辆的状态，并传回后台系统。
通过实验证明了本文方法能提高联动的准确率，充分发挥各个功能模块的作用，极大地方便运维人员的日常工作。
关键词：智慧路灯；卷积神经网络；联动控制中图分类号：TM923 文献标识码：A DOI：10. 3969/j.issn. 1004-440X.2018. 04. 014A Linkage Control Algoritlim of Smart Street Lamp Basedon Convolutional Neural NetworkY A N X i a o h u1，L I K a n g1，C H E N K a i2(1. School of Computer and Information Engineering，Hubei University，Wuhan430062，China %2.State Grid Electric Power Research Institute，Wuhan430074，China)Abstract:A multi-functional linkage control algorithm of smart street lamp based on convolutional neural network(CNN)is presented in this paper.To enhance the linkage accuracy，CNN is used to detect alarming people and charging vehicle.The cameras automatically adjust angle acconiing to the detection result，track alarming people and charging vehicle，and transfer the data to background system.The experiments validate that the linkage control algorithm can enhance the linkage accuracy，and achieve the full potential of s mart street lamp functions.It is greatly convenient for the maintenance people.Key words：smart street lamp;convolutional neural network;linkage control引言作为智慧城市的信息节点，智慧路灯采用先进的智能控制技术、无线通信技术和电源管理技术，实现路灯的自动化、信息化和智能化。
智慧路灯为 实现照明管理升级、节能减排以及融合城市公共服务系统提供了方向，因此智慧路灯的建设具有重要意义⑴。
目前，国内外多家单位开发了相应的智慧路灯产品[2“]，如：欧司朗开发的智能方案是将LED灯 具连接到1个利用光管理软件单独控制的网络，形成1个灯具网。
经过计算机的计算和分析，优化软件设置，按照特定时间、空间和环境状况调节灯具状态；华为在CeBIT2016上发布了多级智能控制照 明物联网解决方案，该方案的亮点是可以根据实时状况调整照明，从而提高节能效率；厦门市智联信 通物联网科技有限公司提出的智慧城市方案，实现 了视频、城市洼地水位、PM2.5、温/湿度、噪音等 环境指数实时掌握；上海三思电子工程有限公司以基金项目：湖北省自然科学基金一基于深度卷积神经网络的目标跟踪算法研究与应用（批准号：2017CFB305) 通信作者：李康.E-m ail:29855239@第29卷第4期鄢小虎等& 一种基于卷积神经网络的智慧路灯联动控制算法73LED路灯为载体，实现了智慧照明、充电桩、智慧 安防、无线上网、互、智能感知和4G基站等功能。
但是，目前市场上的智慧路灯各个功能模块之间都是 的，之间缺少联动，不能充分发挥 各个功能 的作用。
当现异常情况时，不能准 确判别，给运 的日常工作 了极大的困难。
因此，迫切需要一种多功能联动的智灯控制算法。
为了提尚联动的准确性，我们提出一^种基于卷 神 络的智 灯联动控制算法。
1卷积神经网络卷积神经网络 56] (Convolutional Neural Network，CNN)是一 学习的前馈神经网络模型，它包括卷积层（convolutional layer)和池化层(pooling layer)。
卷神经网络可以从 像识别物体，感 、权值共享和次抽样三个方法来实现识别位移、缩放和扭[7]。
目前，卷神络 成为学术界和工程界研究的热点，广泛应用 像和 处理 [$]。
合考虑计 和识别准确率，本 卷积神 络LeNet-5提拍像的特征，该的层数为$，结可以表示为：输 一卷积一一卷一一一；接一输 。
卷 的下&P &( ##R L X =## ⑴i$M j其中/代表 的层数，l表卷积核，m.代表第# - 1层的第L个特征图，=代表输出图的偏置，/代 表激活函数。
函数能 地传 ，经过多层的反向传播后，大 ，解决了梯度弥散的 。
本 数采用函数，数 学 表 下 &/(@) p max(0，@) (2)池化层采用最大值操作，保留最显著特征，提升 的畸变容忍能力。
2基于CNN的物体检测本 的智 灯 是 智 照 明、线 络 、频监控、发、智能充电、微 、一报警等功能的软硬件综合平台。
后台系统能单独管理和控制各个功能 ，例智慧照明能根据不同光照和不同时间 调节LED灯的 ，视频监控能实现摄像头水平方向360V转，发布能实现微 数 上传和预警。
采用卷积神 络对 的物体进行检测，详的流程见图1。
图1基于CN N的物体检测流程图Fig. 1 Flow chart of object detection based on CNN在智慧路灯附近，采用卷积神经网络对一键报警人和充电车辆进 ，详细的步骤如下：步骤1&生成候选。
转云台，摄像头在以报警人和充电车辆为圆心，r (r x1.5 m)为 的圆圈内拍 像，产生大量的候选区域。
步骤2& 大归一化。
把所有侯选框缩放成 大小，本采用100 w100 (单位为像素）的。
步 骤 3 & 征 提 。
合 考 虑 计 和 识准确率，通过卷神经网络LeNet-5的卷积层和 提 拍 像 的征 。
步骤4:分 。
在特征提取的基础上，采用softmax分类器来识别物体。
softmax分类器有 三 ，分是有报警人状态、有充电车辆状态及没有人车的状态。
3基于CNN的智慧路灯联动控制算法77本实现 控 、智 能 充 电和 一 报 警 多 功 能的联动。
摄像头在智 灯附近拍 像，将图74照明工程学报2018年8月像缩放成固定大小100 (单位为像素），输入 卷积神 络进 。
当现有人报警时，摄像头 云台实 报警人。
若有 报警，运 台查看现场报警的情况，及时排除异常情况，避免无效的救援。
当出现车辆充电时，摄像头 云台实时检测车辆。
若充电过程出现异常，运 i员在后 台能实时查看，并提供相关的帮助。
对 的充电车辆图像，采用卷积神 络还可以进行车牌、车辆 、车身颜色和车标 识别，实现违法为的 证，提 证效率，秩序和治安管理。
将 控、智能充电和一键报警联动的算法台服务器上，实现多功能的实时联动控制，联动的策略见图2。
图2基于CN N的智慧路灯联动控制流程图Fig. 2 Flow chart of intelligent street lamp linkage control based on CNN 在摄像的图像范围内检测到报警人时，视频监 控与一键报警功能联动；像的图像范围匕测到充电车辆时，控智能充电功能联动。
当同到报警人和车辆充电时，摄像头优先与一报警功能进行联动，当检测到报警人离 ，再 智能充电的功能进行联动，详的联动步骤如下&步骤1&监控智慧路灯周围。
在智慧路灯周围，摄像头将焦点对准 位置进 控，本 东南西北方向共设置 的点，摄像头每 这 点上 进 控，这些点包括报警位置和充电车位。
步骤2&判断是否有人报警。
若有，则转步骤3;否则，转步骤1，像头 的控智 灯周围的情况。
步骤3 &监控报警人。
当有行人报警时，报警 信号传到后台，采用卷积神 络对 报警器的状态进 。
摄像头在以报警位置为圆心，（为半径（rx 1.5 m)的圆圈内检测。
若检测到报警，则摄像头 调整 ，监控报警人。
当报警人离 ，转步骤1。
步骤4&判断是否有车辆充电。
若有，则转步 骤5;否则，转步骤1，摄像头按固定的控智 灯周围的情况。
步骤5&监控充电车辆。
当有车辆充电时，充 电传到后台，采用卷积神 络对车辆充电的状态进 。
摄像头在以充电车位为圆心，r为半径（rx 1.5 m)的圆圈内检测。
若检测到充电车辆，则摄像头 调整 ，对准充电车辆，监控充电车辆。
当充电车辆离 ，转步骤1。
4实验结果及分析为了验证本文方法的有效性和可行性，通过现 场 一键报警和充电桩功能，产生训练样本。
为了更好地比较和验证算法性能，产生3 000 训练 图像和1 000 试像。
在训练图像中，出现报 警人的图像1 000张，现充电车辆的图像1 000张，都 的图像1 000张。
采用服务器对算法进行训练和测试，服务器的配置如下&CPU:Intel (R)Xeon(R)E7-4830 2. 13 GHz，共有 4 个处理器；内存&64G;软件环境&Matlab2017a。
采用卷积神 络和B P神经网络对收集的图像进行训练和测试，方法的结果比较见表1。
在LeNet-5卷积神经网络中，学习速率设置为0. 1，批次大小设置为20。
B P网络有一个隐 ，该 的神经元为100个，允许误差为0.01。
表1两种方法的比较结果Table 1 Comparison results of the two metliods络！运间/s准确率/%卷积神经网络207.965196.7B P神络339.382191.3由表1可知，本文采用的方法运行时间短，准 确率高，更加适合智 灯多功能的联动控制。