本发明涉及照明控制，更具体的说是涉及一种基于物联网的地下停车场照明控制方法及系统。
背景技术：
1、为了尽可能多的停放车辆，小区、办公区和商场均会配备相应的地下停车场；为了解决地下停车场的照明问题，现在通常的做法是24小时开启照明灯，以避免由于停车场光照度不足导致车撞人、车撞车或车撞障碍物的出现。24小时的开启照明灯无疑会造成电能的巨大浪费，尤其是对于夜间或上班时间来说，地下停车场中的车辆和人员流动较少，采用照明灯全开启的照明方式并不合理。为了减少地下停车场照明的能耗，有些地下停车场采用声控灯，通过检测到声音后控制地下停车场的当前位置区域的照明灯照明一定时间。但是这种方式，只能对当前检测到声音的位置区域进行照明，无法对人车前进的前方进行照明，导致用户特别是车辆在地下停车场无法快速通往前方，因为前方还是暗的，所以无法做到人车未到而灯先亮的效果，一方面会给用户造成心理压力而影响人车通行体验，另一方面会产生人车通行的安全隐患。同时，车辆的通过速度一般很快，若照明灯还是按照固定的且较长的照明时间进行工作，无疑会增加照明耗能。因此，现有的地下停车场的照明技术并不能很好兼顾照明耗能、人车通行体验和人车通行安全性三方面。
2、因此，如何提出一种基于物联网的地下停车场照明控制方法及系统，通过物联网进行地下停车场照明控制的信号耦合采集，构建照明操作面纹切片集合，提高人车照明的精准度，实现兼顾照明耗能、通行体验和通行安全性是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供了一种基于物联网的地下停车场照明控制方法及系统，通过物联网进行地下停车场照明控制的信号耦合采集，构建照明操作面纹切片集合，提高人车照明的精准度，实现兼顾照明耗能、通行体验和通行安全性，为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
2、一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，包括：
3、基于物联网进行地下停车场的人车信号耦合采集；
4、根据耦合采集信号构建照明操作面纹切片集合；
5、根据照明操作面纹切片构建初始回归模型，并通过递归神经网络训练初始回归模型得到照明控制模型；
6、通过照明操作面纹切片对照明控制模型进行迭代训练，构建最优照明控制模型；
7、将实时数据输入至最优照明控制模型中进行照明控制信号输出。
8、可选的，所述基于物联网进行地下停车场的人车信号耦合采集包括：
9、构建地下停车场的人车信号耦合采集系统，包括：
10、利用超声波雷达采集远距离人车的超声波信息；
11、通过声音传感器采集近距离人车的音频信息；
12、通过红外传感器采集人车的红外图像信息。
13、可选的，所述地下停车场的人车信号耦合采集系统的信号采集步骤为：
14、以超声波雷达接收到的信号为时间基准，再根据近距离声音传感器定位出人车的路径信息；结合红外传感器，获取人车的路径信息；融合三种传感器的信息进行人车定位。
15、可选的，所述根据耦合采集信号构建照明操作面纹切片包括：
16、利用红外信号、超声波信号和音频信号形成的耦合信号指示某一时刻人车信号，所述人车信号包括速度和路径，采集不同位置的人车信号发生时相应传感器的强度大小，假设被测点gi处产生人车信号，通过传感器fj测量到的被测点gi的人车信号为：
17、
18、其中，表示第k次测量的人车信号强度，l表示测量次数，i表示第i个被测点，j表示第j个传感器，通过j个传感器得到i个被测点的人车信号强度，构建照明操作面纹切片
19、
20、其中，m为传感器数量，n为人车信号组数，的第i个行向量即为m个传感器测到的关于被测点gi的面纹切片特征值，通过不同类型的传感器对不同的物理量进行测量，形成多维的特征量维度，当被测点gi点产生人车信号时各个传感器测到信息即为耦合采集信号的强度。
21、可选的，所述根据照明操作面纹切片构建初始回归模型包括：
22、从第一帧照明操作面纹切片中确定第一指示矩阵，并从预设帧照明操作面纹切片中确定第二指示矩阵；预设帧为权重阈值；
23、分别对第一指示矩阵和第二指示矩阵进行数据预处理，得到第一处理矩阵和第二处理矩阵；
24、对第二处理矩阵进行固定半窗扩展，得到第一扩展矩阵，对第一扩展矩阵进行特征重构，得到第一特征矩阵；
25、根据第一处理矩阵、第一特征矩阵，训练初始回归模型，得到携带转移系数矩阵的目标回归模型；
26、获取与第一帧相关联的第三历史矩阵，根据第三历史矩阵和目标回归模型，预测得到与第一帧相关联的照明操作面纹切片。
27、可选的，所述分别对第一指示矩阵和第二指示矩阵进行数据预处理包括：
28、对第一指示矩阵进行标准正态变换和平滑变换，得到第一处理矩阵；
29、对第二指示矩阵进行标准正态变换和平滑变换，得到第二处理矩阵。
30、可选的，所述通过递归神经网络训练初始回归模型得到照明控制模型包括：
31、构建递归神经网络模型，通过相关联的照明操作面纹切片训练递归神经网络模型；对所述递归神经网络进行训练得到权重矩阵；
32、获取递归神经网络的待处理照明操作面纹切片以及权重矩阵数据；
33、提取所述权重矩阵数据中的权重列式矢量；提取待处理照明操作面纹切片与权重列式矢量对应的待处理矩阵元素；
34、将权重列式矢量与待处理照明操作面纹切片元素进行乘法计算，得到第一处理结果；将所述第一处理结果进行累加，得到第二处理结果，并输出所述第二处理结果作为待处理照明操作面纹切片的输出结果。
35、可选的，还包括，
36、获取元素并行参数以及矢量并行参数；
37、根据元素并行参数以及矢量并行参数对权重矩阵数据进行分块，得到权重矢量块；将所述权重矢量块与待处理照明操作面纹切片元素进行乘法计算，得到第一处理结果；
38、在将第一处理结果进行累加，得到第二处理结果之前，对第一处理结果进行平衡性计算，以平衡所述权重矢量块的并行性。
39、可选的，所述通过照明操作面纹切片对照明控制模型进行迭代训练，构建最优照明控制模型包括：
40、将照明操作面纹切片集合作为照明控制模型的训练集，将产生人车信号对应的照明控制信号作为目标输出，将检测到的多种信号量作为照明控制模型的特征值，基于位置变化产生信号强度的变化，通过递归神经网络对信号强度与人车的位置关系进行映射。
41、可选的，一种基于物联网的地下停车场照明控制系统，包括：
42、采集系统模块：用于基于物联网进行地下停车场的人车信号耦合采集；
43、切片模块：用于根据耦合采集信号构建照明操作面纹切片；
44、模型构建模块：用于根据照明操作面纹切片构建初始回归模型，并通过递归神经网络训练初始回归模型得到照明控制模型；
45、模型优化模块：用于通过照明操作面纹切片对照明控制模型进行迭代训练，构建最优照明控制模型；
46、照明模块：用于将实时数据输入至最优照明控制模型中进行照明控制输出。
47、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于物联网的地下停车场照明控制方法及系统，具有如下有益效果：
48、本发明提出了一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，包括：基于物联网进行地下停车场的人车信号耦合采集；根据耦合采集信号构建照明操作面纹切片集合；根据照明操作面纹切片构建初始回归模型，并通过递归神经网络训练初始回归模型得到照明控制模型；通过照明操作面纹切片对照明控制模型进行迭代训练，构建最优照明控制模型；将实时数据输入至最优照明控制模型中进行照明控制信号输出。本发明以超声波雷达接收到的信号为时间基准，再根据近距离声音传感器定位出人车的路径信息；结合红外传感器，获取人车的路径信息；融合三种传感器的信息进行人车定位。提高了定位的可靠性。本发明通过构建照明操作面纹切片集合，根据照明操作面纹切片构建初始回归模型，并通过递归神经网络训练初始回归模型得到照明控制模型，进行地下停车场照明控制，提高人车照明的精准度，实现兼顾照明耗能、通行体验和通行安全性。
1.一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，其特征在于，所述基于物联网进行地下停车场的人车信号耦合采集包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，其特征在于，所述地下停车场的人车信号耦合采集系统的信号采集步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，其特征在于，所述根据耦合采集信号构建照明操作面纹切片包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，其特征在于，所述根据照明操作面纹切片构建初始回归模型包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，其特征在于，所述分别对第一指示矩阵和第二指示矩阵进行数据预处理包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，其特征在于，所述通过递归神经网络训练初始回归模型得到照明控制模型包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，其特征在于，还包括，
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的地下停车场照明控制方法，其特征在于，所述通过照明操作面纹切片对照明控制模型进行迭代训练，构建最优照明控制模型包括：
10.一种基于物联网的地下停车场照明控制系统，其特征在于，包括：
