一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统
技术领域
1.本发明涉及智能控制技术领域，特别涉及一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统。
背景技术：2.目前，led显示屏系统(led display control system)，是按照用户需求控制led大屏幕正确显示的系统，按照联网方式分为联网版和单机版两大类。联网版又称为led信息发布控制系统，可以通过云端系统控制各个led终端。单机版又称led显示屏控制器、led显示屏控制卡，它是组成led显示屏的核心部件、主要负责将外部的视频输入信号或者板载的多媒体文件转换成led大屏幕易于识别的数字信号，从而点亮led大屏幕的设备。
3.但是，当前的显示屏系统的显示控制多为人工智能控制，当光照条件或者使用环境变化时，需要人为设定工作模式和显示参数，无法实现智能led显示屏的智能自动调节。
4.因此，本发明提出了一种于多传感器数据融合的智能led显示屏系统。
技术实现要素：5.本发明提供一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，用以在使用环境发生变化时，可实现显示智能led显示屏的智能自动调节，而无需人为设定工作模式和显示参数。
6.本发明提供一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，包括：
7.数据传感端，用于基于多个数据采集终端实时获取多种传感数据，所述多种传感数据包括光感数据和视频数据；
8.融合确定端，用于基于所述多种传感数据和预设决策方式以及用户控制指令，确定出对应的工作模式；
9.状态控制端，用于基于所述工作模式控制智能led显示屏的工作状态。
10.优选的，所述数据传感端，包括：
11.视频获取模块，用于基于设置在所述智能led显示屏上的摄像头实时获取预设范围内的监控视频；
12.光照获取模块，用于基于设置在所述智能led显示屏上的光传感器实时获取光感数据；
13.状态监控模块，用于基于所述监控视频和所述光感数据判断所述数据传感端是否发生故障，获得判断结果，基于所述判断结果发出对应的故障指令。
14.优选的，所述状态监控模块，包括：
15.曲线拟合单元，用于基于实时获取的光感数据拟合获得对应的光感数据动态曲线；
16.数据融合单元，用于将所述光感动态曲线和所述监控视频进行对齐融合，获得对应的总动态数据；
17.第一监控单元，用于判断所述总动态数据中的监控视频发生暂停，若是，则发出第一故障指令，否则，保留对应的判断结果；
18.第二监控单元，用于判断所述总动态数据中的光感数据动态曲线是否发生断裂，若是，则发出第二故障指令，否则，保留对应的判断结果；
19.其中，所述故障指令包括：第一故障指令和第二故障指令。
20.优选的，所述融合确定端，包括：
21.第一确定模块，用于当接收到所述用户控制指令时，则基于所述用户控制指令确定出对应的工作模式；
22.第二确定模块，用于当未接收到所述用户控制指令时，则基于所述多种传感数据和所述预设决策方式，确定出对应的工作模式。
23.优选的，所述第一确定模块，包括：
24.第一解析单元，用于当接收待所述用户控制指令时，解析所述用户控制指令，获得对应的控制参数；
25.第一确定单元，用于基于所述控制参数确定出对应的工作模式。
26.优选的，所述第二确定模块，包括：
27.第一分析单元，用于对预设周期内的监控视频进行初次分析，获得对应的初次分析结果；
28.状态判断单元，用于当所述初次分析结果是预设范围内存在预存用户时，则判定启动所述智能led显示屏，否则，判定不启动所述智能led显示屏；
29.第二分析单元，用于当判定启动所述智能led显示屏时，则对预设周期内的监控视频进行二次分析，获得对应的二次分析结果；
30.第二确定单元，用于基于所述光感数据和所述二次分析结果，确定出所述智能led显示屏的显示模式，将所述显示模式作为所述智能led显示屏的工作模式；
31.第三确定单元，用于当判定不启动所述智能led显示屏时，则将智能led显示屏关闭作为对应的工作模式。
32.优选的，所述第一分析单元，包括：
33.图像比较子单元，用于将预设周期内的监控视频中包含的每一帧视频帧与预存背景图像进行比较，确定出每一帧视频帧对应的差异图像；
34.初步筛选子单元，用于基于初步筛选方法从所述差异图像中筛选出人体图像；
35.脸部识别子单元，用于基于机器学习自适应算法对所述人体图像进行识别，获得对应的脸部区域；
36.基准点确定子单元，用于基于预设确定方法在所述脸部图像确定出对应的基准点；
37.图像裁剪子单元，用于基于所述基准点对所述脸部图像进行裁剪，获得对应的完整脸部区域；
38.图像标准化子单元，用于基于所述基准点之间的距离对所述完整脸部区域进行标准化处理，获得对应的标准尺寸脸部区域和对应的标准尺寸脸部区域集合；
39.图像划分子单元，用于将所述标准尺寸脸部区域划分成预设个数的子区域；
40.图像采样子单元，用于对所述标准尺寸脸部区域中的子区域依次进行滑窗采样，
获得对应的采样数据；
41.程度确定子单元，用于基于所述采样数据判断在所述标准尺寸脸部区域中是否包含所述子区域对应的对称子区域，基于所述标准尺寸脸部区域中存在对应对称子区域的子区域总个数，确定出对应的脸部正向程度；
42.均值确定子单元，用于从所述标准尺寸脸部区域集合筛选出最大脸部正向程度对应的标准尺寸脸部区域作为待校正图像，基于所述待校正图像中每个像素点对应的视觉数据计算出对应的可视化均值；
43.第一区域确定子单元，用于将所述待校正图像中存在的视觉数据大于所述可视化均值的像素点构成的区域作为待减弱子区域，同时，将所述待校正图像中存在的视觉数据小于所述可视化均值的像素点构成的区域作为待增强子区域；
44.数据确定子单元，用于确定出所述待减弱子区域对应的第一反射数据和所述待增强子区域对应的第二反射数据；
45.第一标准化子单元，用于基于所述第一反射数据和对应的可视化均值将所述待减弱子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据减小，获得对应的第一标准子区域；
46.第二标准化子单元，用于基于所述第二反射数据和对应的可视化均值将所述待增强子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据增大，获得对应的第二标准子区域；
47.区域融合子单元，用于将所述第一标准子区域、所述第二标准子区域与所述待校正图像进行融合，获得对应的标准脸部图像；
48.第一结果确定子单元，用于判断预存用户库中是否存在与所述标准脸部图像匹配的预存脸部图像，若是，则将预设范围内存在预存用户作为初次分析结果，否则，将预设范围内不存在预存用户作为初次分析结果。
49.优选的，所述第二分析单元，包括：
50.边缘确定子单元，用于当判定启动所述智能led显示屏时，基于预设确定方式确定出预设周期内的监控视频中每一帧视频帧中的边缘线；
51.视频帧划分子单元，用于基于所述边缘线将对应视频帧划分成多个子区块；
52.空间数据确定子单元，用于基于所述子区块确定出对应的空间数据；
53.曲线确定子单元，用于基于所述子区块中每个像素点对应的视觉数据分量生成对应的分量直方图分布曲线；
54.曲线融合子单元，用于将所述分量直方图分布曲线进行融合获得对应的总直方图分布曲线；
55.第二区域确定子单元，用于确定出所述总直方图分布曲线中的极小值，并统计相邻极小值之间的像素点总个数作为对应的像素点容量，将最大像素点容量在总直方图分布曲线中对应的曲线段在所述子区块对应的图像区域作为对应的采样区域；
56.数据计算子单元，用于基于所述采样区域对应的视觉数据计算出对应的相对光照数据；
57.第二结果确定子单元，用于将所述空间数据和所述相对光照数据作为对应的二次分析结果。
58.优选的，所述状态控制端，包括：
59.状态监控模块，用于监控所述智能led显示屏的当前工作状态；
60.第一判断模块，用于判断所述当前工作状态是否为关闭，若是，则判断所述工作模式是否为智能led显示屏关闭，若是，则发出保持指令，否则，发出开启指令；
61.第一控制模块，用于当所述当前工作状态不是关闭时，则基于所述当前工作状态和所述工作模式控制所述智能led显示屏的工作状态；
62.第二控制模块，用于当接收到所述开启指令时，则基于所述工作模式控制所述智能led显示屏的工作状态。
63.优选的，所述第一控制模块，包括：
64.参数确定单元，用于当所述当前工作状态不是关闭时，基于所述当前工作状态确定出对应的第一工作参数，同时，基于所述工作模式确定出对应的第二工作参数；
65.指令生成单元，用于基于所述第一工作参数和所述第二工作参数的差值生成对应的参数调节指令；
66.状态调节单元，用于基于所述参数调节指令调节所述智能led显示屏的工作状态。
67.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
68.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
69.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
70.图1为本发明实施例中一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统示意图；
71.图2为本发明实施例中一种数据传感端示意图；
72.图3为本发明实施例中一种状态监控模块示意图；
73.图4为本发明实施例中一种融合确定端示意图；
74.图5为本发明实施例中一种第一确定模块示意图；
75.图6为本发明实施例中一种第二确定模块示意图；
76.图7为本发明实施例中一种第一分析单元示意图；
77.图8为本发明实施例中一种第二分析单元示意图；
78.图9为本发明实施例中一种状态控制端示意图；
79.图10为本发明实施例中一种第一控制模块示意图。
具体实施方式
80.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
81.实施例1：
82.本发明提供了一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，参考图2，包括：
83.数据传感端，用于基于多个数据采集终端实时获取多种传感数据，所述多种传感数据包括光感数据和视频数据；
84.融合确定端，用于基于所述多种传感数据和预设决策方式以及用户控制指令，确
定出对应的工作模式；
85.状态控制端，用于基于所述工作模式控制智能led显示屏的工作状态。
86.该实施例中，数据采集终端包括：摄像头和光传感器。
87.该实施例中，传感数据包括：基于摄像头获取的视频数据、基于光敏传感器获取的光感数据。
88.该实施例中，光感数据即为光传感器获取的数据，即为光传感器设置位置预设范围内的光照感应数据。
89.该实施例中，视频数据即为摄像头获取的数据，即为摄像头设置位置预设范围内获取的视频。
90.该实施例中，预设决策方式即为基于传感数据决定智能led显示屏的工作模式的方法。
91.该实施例中，工作模式即为智能led显示屏是开启或关闭以及开启时对应的显示模式(不同显示参数对应的工作模式)。
92.该实施例中，用户控制指令即为用户基于遥控装置或者程序控制输入的设置智能led显示屏的工作模式的指令。
93.以上技术的有益效果为：在使用环境发生变化时，可以通过设置在智能led显示屏上的多个传感器获取的光感数据和视频数据以及预设决策方式，并结合用户控制指令，可实现对显示智能led显示屏的智能自动调节，而无需人为设定工作模式和显示参数，实现了智能led显示屏的自动智能调节，提高了智能led显示屏的自动化程度和使用性能。
94.实施例2：
95.在实施例1的基础上，所述数据传感端，参考图2，包括：
96.视频获取模块，用于基于设置在所述智能led显示屏上的摄像头实时获取预设范围内的监控视频；
97.光照获取模块，用于基于设置在所述智能led显示屏上的光传感器实时获取光感数据；
98.状态监控模块，用于基于所述监控视频和所述光感数据判断所述数据传感端是否发生故障，获得判断结果，基于所述判断结果发出对应的故障指令。
99.该实施例中，判断结果即为基于监控视频和光感数据判断数据传感端是否发生故障获得的结果。
100.该实施例中，故障指令即为提醒用户对应传感器端发生故障的指令。
101.以上技术的有益效果为：基于设置在智能led显示屏上的各个传感器端可以实时获取智能led显示屏上使用环境内的光感数据和视频数据，为后续实现智能led显示屏的自动调节提供了基础，并且基于设置的状态监控模块实现了对传感器端的故障监控，保证了传感器端可以正常使用，也保证了智能led显示屏自动调节功能的有效性。
102.实施例3：
103.在实施例2的基础上，所述状态监控模块，参考图3，包括：
104.曲线拟合单元，用于基于实时获取的光感数据拟合获得对应的光感数据动态曲线；
105.数据融合单元，用于将所述光感动态曲线和所述监控视频进行对齐融合，获得对
应的总动态数据；
106.第一监控单元，用于判断所述总动态数据中的监控视频发生暂停，若是，则发出第一故障指令，否则，保留对应的判断结果；
107.第二监控单元，用于判断所述总动态数据中的光感数据动态曲线是否发生断裂，若是，则发出第二故障指令，否则，保留对应的判断结果；
108.其中，所述故障指令包括：第一故障指令和第二故障指令。
109.该实施例中，光感数据动态曲线即为基于实时获取的光感数据拟合获得的曲线。
110.该实施例中，总动态数据即为将光感动态曲线和监控视频进行对齐融合后获得的数据。
111.该实施例中，第一故障指令即为用于提醒用户对应摄像头端发生故障的指令。
112.该实施例中，第一故障指令即为用于提醒用户对应光传感器端发生故障的指令。
113.以上技术的有益效果为：基于将实时获取的光感数据拟合成曲线和实时获取的监控视频对齐融合，获得对应的总动态数据，通过判断总动态数据中的数据是否发生断裂可以判断出对应传感器端是否发生故障，进而保障了对应传感器端的正常运行，也保证了可以成功获取传感数据，为保证智能led显示屏可以正常智能调节提供了基础。
114.实施例4：
115.在实施例1的基础上，所述融合确定端，参考图4，包括：
116.第一确定模块，用于当接收到所述用户控制指令时，则基于所述用户控制指令确定出对应的工作模式；
117.第二确定模块，用于当未接收到所述用户控制指令时，则基于所述多种传感数据和所述预设决策方式，确定出对应的工作模式。
118.以上技术的有益效果为：通过判断是否接收到用户控制指令决定时基于用户控制指令或者多种传感数据和预设决策方式确定对应的工作模式，使得智能led显示屏实现了基于用户控制设置工作模式和基于传感数据自动设置工作模式的两种控制方式，提供了智能led显示屏的性能。
119.实施例5：
120.在实施例4的基础上，所述第一确定模块，参考图5，包括：
121.第一解析单元，用于当接收待所述用户控制指令时，解析所述用户控制指令，获得对应的控制参数；
122.第一确定单元，用于基于所述控制参数确定出对应的工作模式。
123.该实施例中，控制参数即为解析用户控制指令获得的用于控制智能led显示屏工作模式的设置参数。
124.以上技术的有益效果为：实现了基于用户控制指令控制智能led显示屏的工作模式，保证了智能led显示屏的控制精度。
125.实施例6：
126.在实施例4的基础上，所述第二确定模块，参考图6，包括：
127.第一分析单元，用于对预设周期内的监控视频进行初次分析，获得对应的初次分析结果；
128.状态判断单元，用于当所述初次分析结果是预设范围内存在预存用户时，则判定
启动所述智能led显示屏，否则，判定不启动所述智能led显示屏；
129.第二分析单元，用于当判定启动所述智能led显示屏时，则对预设周期内的监控视频进行二次分析，获得对应的二次分析结果；
130.第二确定单元，用于基于所述光感数据和所述二次分析结果，确定出所述智能led显示屏的显示模式，将所述显示模式作为所述智能led显示屏的工作模式；
131.第三确定单元，用于当判定不启动所述智能led显示屏时，则将智能led显示屏关闭作为对应的工作模式。
132.该实施例中，初次分析结果即为对预设周期内的监控视频进行初次分析后获得的结果。
133.该实施例中，二次分析结果即为对预设周期内的监控视频进行二次分析后获得的结果，包含空间数据和相对光照数据。
134.该实施例中，显示模式即为智能led显示屏开启时不同显示参数对应的工作模式。
135.以上技术的有益效果为：实现当未接收到用户控制指令时，基于传感数据和预设决策方式对智能led显示屏进行智能控制，使得智能led显示屏可以自动设置在昂前使用环境下对应的最佳工作模式，实现了智能led显示屏的智能调节。
136.实施例7：
137.在实施例6的基础上，所述第一分析单元，参考图7，包括：
138.图像比较子单元，用于将预设周期内的监控视频中包含的每一帧视频帧与预存背景图像进行比较，确定出每一帧视频帧对应的差异图像；
139.初步筛选子单元，用于基于初步筛选方法从所述差异图像中筛选出人体图像；
140.脸部识别子单元，用于基于机器学习自适应算法对所述人体图像进行识别，获得对应的脸部区域；
141.基准点确定子单元，用于基于预设确定方法在所述脸部图像确定出对应的基准点；
142.图像裁剪子单元，用于基于所述基准点对所述脸部图像进行裁剪，获得对应的完整脸部区域；
143.图像标准化子单元，用于基于所述基准点之间的距离对所述完整脸部区域进行标准化处理，获得对应的标准尺寸脸部区域和对应的标准尺寸脸部区域集合；
144.图像划分子单元，用于将所述标准尺寸脸部区域划分成预设个数的子区域；
145.图像采样子单元，用于对所述标准尺寸脸部区域中的子区域依次进行滑窗采样，获得对应的采样数据；
146.程度确定子单元，用于基于所述采样数据判断在所述标准尺寸脸部区域中是否包含所述子区域对应的对称子区域，基于所述标准尺寸脸部区域中存在对应对称子区域的子区域总个数，确定出对应的脸部正向程度；
147.均值确定子单元，用于从所述标准尺寸脸部区域集合筛选出最大脸部正向程度对应的标准尺寸脸部区域作为待校正图像，基于所述待校正图像中每个像素点对应的视觉数据计算出对应的可视化均值；
148.第一区域确定子单元，用于将所述待校正图像中存在的视觉数据大于所述可视化均值的像素点构成的区域作为待减弱子区域，同时，将所述待校正图像中存在的视觉数据
小于所述可视化均值的像素点构成的区域作为待增强子区域；
149.数据确定子单元，用于确定出所述待减弱子区域对应的第一反射数据和所述待增强子区域对应的第二反射数据；
150.第一标准化子单元，用于基于所述第一反射数据和对应的可视化均值将所述待减弱子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据减小，获得对应的第一标准子区域；
151.第二标准化子单元，用于基于所述第二反射数据和对应的可视化均值将所述待增强子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据增大，获得对应的第二标准子区域；
152.区域融合子单元，用于将所述第一标准子区域、所述第二标准子区域与所述待校正图像进行融合，获得对应的标准脸部图像；
153.第一结果确定子单元，用于判断预存用户库中是否存在与所述标准脸部图像匹配的预存脸部图像，若是，则将预设范围内存在预存用户作为初次分析结果，否则，将预设范围内不存在预存用户作为初次分析结果。
154.该实施例中，差异图像即为将预设周期内的监控视频中包含的每一帧视频帧与预存背景图像进行比较后确定出的每一帧视频帧对应的图像区域。
155.该实施例中，初步筛选方法即为从差异图像中筛选出人体图像的方法。
156.该实施例中，人体图像即为摄像头的摄像范围内存在的人体对应的图像。
157.该实施例中，脸部区域即为基于机器学习自适应算法对人体图像进行识别后获得的脸部图像。
158.该实施例中，预设确定方法即为在脸部图像中确定出基准点的方法。
159.该实施例中，基准点例如有眼球中心点、鼻尖中心点等。
160.该实施例中，完整脸部区域即为基于基准点对脸部图像进行裁剪后获得的图像区域。
161.该实施例中，标准尺寸脸部区域即为基于基准点之间的距离对完整脸部区域进行标准化处理后获得的脸部区域。
162.该实施例中，标准尺寸脸部区域集合即为由标准尺寸脸部区域构成的集合。
163.该实施例中，子区域即为将标准尺寸脸部区域划分获得的图像区域。
164.该实施例中，采样数据即为对标准尺寸脸部区域中的子区域依次进行滑窗采样后获得的数据。
165.该实施例中，对称子区域即为所述标准尺寸脸部区域中与对应子区域的采样数据对称的子区域。
166.该实施例中，基于所述标准尺寸脸部区域中存在对应对称子区域的子区域总个数，确定出对应的脸部正向程度，包括：
[0167][0168]
式中，α为脸部正向程度，u为标准尺寸脸部区域中存在对应对称子区域的子区域总个数，v为标准尺寸脸部区域中包含的子区域总个数，为对进行取整；
[0169]
例如，u为8，v为9，则α为0.8。
[0170]
该实施例中，待校正图像即为标准尺寸脸部区域集合中筛选出的最大脸部正向程度对应的标准尺寸脸部区域。
[0171]
该实施例中，基于所述待校正图像中每个像素点对应的视觉数据计算出对应的可视化均值即为：待校正图像中包含的像素点的色度平均值即为色度值对应的可视化均值，带校正图像中包含的像素点的亮度平均值即为亮度值对应的可视化均值。
[0172]
该实施例中，视觉数据包括色度值和亮度值。
[0173]
该实施例中，待增强子区域即为待校正图像中视觉数据小于可视化均值的像素点构成的区域。
[0174]
该实施例中，待减弱子区域即为待校正图像中视觉数据大于可视化均值的像素点构成的区域。
[0175]
该实施例中，确定出待减弱子区域对应的第一反射数据，包括：将待减弱子区域转化至对数域中，求取出对应的入射分量和反射分量，对待减弱子区域进行滤波处理，即可获得对应的反射分量，将对应的反射分量作为对应的个第一反射数据。
[0176]
该实施例中，和所述待增强子区域对应的第二反射数据，包括：将待增强子区域转化至对数域中，求取出对应的入射分量和反射分量，对待增强子区域进行滤波处理，即可获得对应的反射分量，将对应的反射分量作为对应的个第一反射数据。
[0177]
该实施例中，第一标准子区域即为基于第一反射数据和对应的可视化均值将所述待减弱子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据减小后获得的图像区域。
[0178]
该实施例中，基于所述第一反射数据和对应的可视化均值将所述待减弱子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据减小，包括：基于第一反射数据和可视化均值之间的视觉数据差值将对应像素点的视觉数据减小相应差值。
[0179]
该实施例中，第二标准子区域即为基于第二反射数据和对应的可视化均值将待增强子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据增大后获得的图像区域。
[0180]
该实施例中，基于所述第二反射数据和对应的可视化均值将所述待增强子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据增大，包括：基于第二反射数据和可视化均值之间的视觉数据差值将对应像素点的视觉数据增大相应差值。
[0181]
该实施例中，标准脸部图像即为将第一标准子区域、第二标准子区域与待校正图像进行融合后获得的图像区域。
[0182]
该实施例中，预存用户库即为预先存储的可以唤起智能led显示屏启动的用户。
[0183]
该实施例中，预存脸部图像即为在预存用户库中预先存储的可以唤起智能led显示屏启动的用户数据库。
[0184]
以上技术的有益效果为：通过对预设周期内的监控视频中包含的每一帧视频帧进行比较、筛选、识别、裁剪、标准化处理、划分、校正获得标准的正向的脸部图像，将该标准脸部图像与预存用户库中的预存脸部图像进行匹配，基于匹配结果对智能led显示屏实现使能控制和自启动控制。
[0185]
实施例8：
[0186]
在实施例6的基础上，所述第二分析单元，参考图8，包括：
[0187]
边缘确定子单元，用于当判定启动所述智能led显示屏时，基于预设确定方式确定出预设周期内的监控视频中每一帧视频帧中的边缘线；
[0188]
视频帧划分子单元，用于基于所述边缘线将对应视频帧划分成多个子区块；
[0189]
空间数据确定子单元，用于基于所述子区块确定出对应的空间数据；
[0190]
曲线确定子单元，用于基于所述子区块中每个像素点对应的视觉数据分量生成对应的分量直方图分布曲线；
[0191]
曲线融合子单元，用于将所述分量直方图分布曲线进行融合获得对应的总直方图分布曲线；
[0192]
第二区域确定子单元，用于确定出所述总直方图分布曲线中的极小值，并统计相邻极小值之间的像素点总个数作为对应的像素点容量，将最大像素点容量在总直方图分布曲线中对应的曲线段在所述子区块对应的图像区域作为对应的采样区域；
[0193]
数据计算子单元，用于基于所述采样区域对应的视觉数据计算出对应的相对光照数据；
[0194]
第二结果确定子单元，用于将所述空间数据和所述相对光照数据作为对应的二次分析结果。
[0195]
该实施例中，预设确定方式即确定预设周期内的监控视频中每一帧视频帧中空间的边缘线的方法。
[0196]
该实施例中，子区块即为基于边缘线将对应视频帧划分获得的图像区块。
[0197]
该实施例中，空间数据即为智能led显示屏所在空间的尺寸数据。
[0198]
该实施例中，视觉数据分量包括色度值分量和亮度值分量。
[0199]
该实施例中，基于所述子区块中每个像素点对应的视觉数据分量生成对应的分量直方图分布曲线，包括：确定出自区块的色度值范围和亮度值范围，以适当的色度值间隔和亮度值间隔为单位将对应的色度值范围和亮度值范围划分为若干色度等级和若干亮度等级，以横轴表示色度等级或亮度等级，以纵轴表示对应色度等级或对应亮度等级包含的像素点总个数或，做出的条形统计图，将该条形统计图的每一条形的中心点连接拟合获得对应的分量直方图分布曲线。
[0200]
该实施例中，总直方图分布曲线即为将分量直方图分布曲线进行融合后获得的曲线图。
[0201]
该实施例中，像素点容量即为确定出总直方图分布曲线中的相邻极小值之间的像素点总个数。
[0202]
该实施例中，采样区域即为将最大像素点容量在总直方图分布曲线中对应的曲线段在所述子区块对应的图像区域。
[0203]
该实施例中，基于所述采样区域对应的视觉数据计算出对应的相对光照数据，包括：
[0204]
确定出采样区域的中心点坐标值和中心点视觉数据，并确定出所述采样区域中包含的每个像素点的坐标值和视觉数据；
[0205]
基于中心点坐标值和每个像素点的坐标值以及视觉数据计算出对应的相对光照值：
[0206]
[0207]
式中，m为相对光照值，ε1为第一系数(表征色度值和像素点距离比值与相对光照值之间的转换系数)，ε2为第二系数(表征亮度值与相对光照值之间的转换系数)，i为采样区域中包含的第i个像素点，n为采样区域中包含的像素点总个数，si为采样区域中包含的第i个像素点对应的色度值，s0为中心点视觉数据中包含的中心点色度值，xi为采样区域中包含的第i个像素点对应的横坐标值，yi为采样区域中包含的第i个像素点对应的纵坐标值，x0为中心点坐标值对应的横坐标值，y0为中心点坐标值对应的纵坐标值，li为采样区域中包含的第i个像素点对应的亮度值，l0为中心点视觉数据中包含的中心点亮度值；
[0208]
例如，中心点的坐标值为(0,0)，中心点色度值为5，中心点亮度值为5，5，采样区域包含三个像素点，三个像素点的坐标值依次是(1,1)，(-1,1)(0,1)，三个像素点的色度值依次是2、3、4，三个像素点地亮度值依次是6、7、8，ε1为0.5，ε2为0.5，则m为4.8；
[0209]
基于相对光照值和对应的相对光照数据列表(表征相对光照值和相对光照数据之间的对应关系)确定出对应的相对光照数据。
[0210]
以上技术的有益效果为：通过基于直方图分布曲线对预设周期内的监控视频进行二次分析，获得对应的相对光照数据和空间数据，为后续确定出智能led显示屏的显示模式提供了数据基础。
[0211]
实施例9：
[0212]
在实施例1的基础上，所述状态控制端，参考图9，包括：
[0213]
状态监控模块，用于监控所述智能led显示屏的当前工作状态；
[0214]
第一判断模块，用于判断所述当前工作状态是否为关闭，若是，则判断所述工作模式是否为智能led显示屏关闭，若是，则发出保持指令，否则，发出开启指令；
[0215]
第一控制模块，用于当所述当前工作状态不是关闭时，则基于所述当前工作状态和所述工作模式控制所述智能led显示屏的工作状态；
[0216]
第二控制模块，用于当接收到所述开启指令时，则基于所述工作模式控制所述智能led显示屏的工作状态。
[0217]
该实施例中，保持指令即为用于控制智能led显示屏保持当前工作状态的指令。
[0218]
该实施例中，开启指令即为用于控制智能led显示屏开启的指令。
[0219]
以上技术的有益效果为：用于基于最新确定的工作模式和智能led显示屏的最新的工作状态，确定出对应的控制指令，进而实现对智能led显示屏工作状态的智能调节。
[0220]
实施例10：
[0221]
在实施例1的基础上，所述第一控制模块，参考图10，包括：
[0222]
参数确定单元，用于当所述当前工作状态不是关闭时，基于所述当前工作状态确定出对应的第一工作参数，同时，基于所述工作模式确定出对应的第二工作参数；
[0223]
指令生成单元，用于基于所述第一工作参数和所述第二工作参数的差值生成对应的参数调节指令；
[0224]
状态调节单元，用于基于所述参数调节指令调节所述智能led显示屏的工作状态。
[0225]
该实施例中，第一工作参数即为智能led显示屏当前工作状态对应的工作参数，例如：显示亮度和显示色度。
[0226]
该实施例中，第二工作参数即为最新确定的工作模式对应的工作参数。
[0227]
该实施例中，参数调节指令即为基于第一工作参数和第二工作参数的差值确定的
参数差值生成的对应的用于调节智能led显示屏的工作参数的指令。
[0228]
以上技术的有益效果为：基于智能led显示屏的当前状态和最新确定的工作模式确定出对应的参数调节指令，实现对智能led显示屏的参数调节。
[0229]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
技术特征：1.一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，包括：数据传感端，用于基于多个数据采集终端实时获取多种传感数据，所述多种传感数据包括光感数据和视频数据；融合确定端，用于基于所述多种传感数据和预设决策方式以及用户控制指令，确定出对应的工作模式；状态控制端，用于基于所述工作模式控制智能led显示屏的工作状态。2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，所述数据传感端，包括：视频获取模块，用于基于设置在所述智能led显示屏上的摄像头实时获取预设范围内的监控视频；光照获取模块，用于基于设置在所述智能led显示屏上的光传感器实时获取光感数据；状态监控模块，用于基于所述监控视频和所述光感数据判断所述数据传感端是否发生故障，获得判断结果，基于所述判断结果发出对应的故障指令。3.根据权利要求2所述的一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，所述状态监控模块，包括：曲线拟合单元，用于基于实时获取的光感数据拟合获得对应的光感数据动态曲线；数据融合单元，用于将所述光感动态曲线和所述监控视频进行对齐融合，获得对应的总动态数据；第一监控单元，用于判断所述总动态数据中的监控视频发生暂停，若是，则发出第一故障指令，否则，保留对应的判断结果；第二监控单元，用于判断所述总动态数据中的光感数据动态曲线是否发生断裂，若是，则发出第二故障指令，否则，保留对应的判断结果；其中，所述故障指令包括：第一故障指令和第二故障指令。4.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，所述融合确定端，包括：第一确定模块，用于当接收到所述用户控制指令时，则基于所述用户控制指令确定出对应的工作模式；第二确定模块，用于当未接收到所述用户控制指令时，则基于所述多种传感数据和所述预设决策方式，确定出对应的工作模式。5.根据权利要求4所述的一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，所述第一确定模块，包括：第一解析单元，用于当接收待所述用户控制指令时，解析所述用户控制指令，获得对应的控制参数；第一确定单元，用于基于所述控制参数确定出对应的工作模式。6.根据权利要求4所述的一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，所述第二确定模块，包括：第一分析单元，用于对预设周期内的监控视频进行初次分析，获得对应的初次分析结果；状态判断单元，用于当所述初次分析结果是预设范围内存在预存用户时，则判定启动
所述智能led显示屏，否则，判定不启动所述智能led显示屏；第二分析单元，用于当判定启动所述智能led显示屏时，则对预设周期内的监控视频进行二次分析，获得对应的二次分析结果；第二确定单元，用于基于所述光感数据和所述二次分析结果，确定出所述智能led显示屏的显示模式，将所述显示模式作为所述智能led显示屏的工作模式；第三确定单元，用于当判定不启动所述智能led显示屏时，则将智能led显示屏关闭作为对应的工作模式。7.根据权利要求6所述的一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，所述第一分析单元，包括：图像比较子单元，用于将预设周期内的监控视频中包含的每一帧视频帧与预存背景图像进行比较，确定出每一帧视频帧对应的差异图像；初步筛选子单元，用于基于初步筛选方法从所述差异图像中筛选出人体图像；脸部识别子单元，用于基于机器学习自适应算法对所述人体图像进行识别，获得对应的脸部区域；基准点确定子单元，用于基于预设确定方法在所述脸部图像确定出对应的基准点；图像裁剪子单元，用于基于所述基准点对所述脸部图像进行裁剪，获得对应的完整脸部区域；图像标准化子单元，用于基于所述基准点之间的距离对所述完整脸部区域进行标准化处理，获得对应的标准尺寸脸部区域和对应的标准尺寸脸部区域集合；图像划分子单元，用于将所述标准尺寸脸部区域划分成预设个数的子区域；图像采样子单元，用于对所述标准尺寸脸部区域中的子区域依次进行滑窗采样，获得对应的采样数据；程度确定子单元，用于基于所述采样数据判断在所述标准尺寸脸部区域中是否包含所述子区域对应的对称子区域，基于所述标准尺寸脸部区域中存在对应对称子区域的子区域总个数，确定出对应的脸部正向程度；均值确定子单元，用于从所述标准尺寸脸部区域集合筛选出最大脸部正向程度对应的标准尺寸脸部区域作为待校正图像，基于所述待校正图像中每个像素点对应的视觉数据计算出对应的可视化均值；第一区域确定子单元，用于将所述待校正图像中存在的视觉数据大于所述可视化均值的像素点构成的区域作为待减弱子区域，同时，将所述待校正图像中存在的视觉数据小于所述可视化均值的像素点构成的区域作为待增强子区域；数据确定子单元，用于确定出所述待减弱子区域对应的第一反射数据和所述待增强子区域对应的第二反射数据；第一标准化子单元，用于基于所述第一反射数据和对应的可视化均值将所述待减弱子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据减小，获得对应的第一标准子区域；第二标准化子单元，用于基于所述第二反射数据和对应的可视化均值将所述待增强子区域中包含的每个像素点对应的视觉数据增大，获得对应的第二标准子区域；区域融合子单元，用于将所述第一标准子区域、所述第二标准子区域与所述待校正图像进行融合，获得对应的标准脸部图像；
第一结果确定子单元，用于判断预存用户库中是否存在与所述标准脸部图像匹配的预存脸部图像，若是，则将预设范围内存在预存用户作为初次分析结果，否则，将预设范围内不存在预存用户作为初次分析结果。8.根据权利要求6所述的一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，所述第二分析单元，包括：边缘确定子单元，用于当判定启动所述智能led显示屏时，基于预设确定方式确定出预设周期内的监控视频中每一帧视频帧中的边缘线；视频帧划分子单元，用于基于所述边缘线将对应视频帧划分成多个子区块；空间数据确定子单元，用于基于所述子区块确定出对应的空间数据；曲线确定子单元，用于基于所述子区块中每个像素点对应的视觉数据分量生成对应的分量直方图分布曲线；曲线融合子单元，用于将所述分量直方图分布曲线进行融合获得对应的总直方图分布曲线；第二区域确定子单元，用于确定出所述总直方图分布曲线中的极小值，并统计相邻极小值之间的像素点总个数作为对应的像素点容量，将最大像素点容量在总直方图分布曲线中对应的曲线段在所述子区块对应的图像区域作为对应的采样区域；数据计算子单元，用于基于所述采样区域对应的视觉数据计算出对应的相对光照数据；第二结果确定子单元，用于将所述空间数据和所述相对光照数据作为对应的二次分析结果。9.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，所述状态控制端，包括：状态监控模块，用于监控所述智能led显示屏的当前工作状态；第一判断模块，用于判断所述当前工作状态是否为关闭，若是，则判断所述工作模式是否为智能led显示屏关闭，若是，则发出保持指令，否则，发出开启指令；第一控制模块，用于当所述当前工作状态不是关闭时，则基于所述当前工作状态和所述工作模式控制所述智能led显示屏的工作状态；第二控制模块，用于当接收到所述开启指令时，则基于所述工作模式控制所述智能led显示屏的工作状态。10.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统，其特征在于，所述第一控制模块，包括：参数确定单元，用于当所述当前工作状态不是关闭时，基于所述当前工作状态确定出对应的第一工作参数，同时，基于所述工作模式确定出对应的第二工作参数；指令生成单元，用于基于所述第一工作参数和所述第二工作参数的差值生成对应的参数调节指令；状态调节单元，用于基于所述参数调节指令调节所述智能led显示屏的工作状态。
技术总结本发明提供了一种基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统，包括：数据传感端，用于基于多个数据采集终端实时获取多种传感数据，所述多种传感数据包括光感数据和视频数据；融合确定端，用于基于所述多种传感数据和预设决策方式以及用户控制指令，确定出对应的工作模式；状态控制端，用于基于所述工作模式控制智能LED显示屏的工作状态；用以在使用环境发生变化时，可实现显示智能LED显示屏的智能自动调节，而无需人为设定工作模式和显示参数。而无需人为设定工作模式和显示参数。而无需人为设定工作模式和显示参数。
技术研发人员：杨敏娟
受保护的技术使用者：空间显示（深圳）有限公司
技术研发日：2022.03.17
技术公布日：2022/7/5
