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龙图腾网获悉中山市沃顿照明科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的Ai智能控制动态影像投影灯获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119983170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510468758.6，技术领域涉及：F21S10/00；该发明授权一种基于深度学习的Ai智能控制动态影像投影灯是由魏建钊;许捷东设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的Ai智能控制动态影像投影灯在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的Ai智能控制动态影像投影灯。基于多个时间点的感应图像，通过观察物检测网络，检测观测区域，得到观测点特征。基于多个时间点的感应位置，检测观察投影的整体变化，得到预测感应位置。基于所述预测感应位置，调整观测点特征，得到预测变焦位置。基于所述预测变焦位置，调整投影灯。输出动态的影像至预设场景内，将动态图案分解成静态的图案，按顺序将静态的图案依次投影出来。实时的根据感应物的位置进行调焦和控制云台底座的移动，实现投影图案实时的移动变化。

本发明授权一种基于深度学习的Ai智能控制动态影像投影灯在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的Ai智能控制动态影像投影灯，其特征在于，包括摄像头、投影灯、云台底座和处理器；所述投影灯中内置调焦设备； 所述处理器用于执行下述步骤： 获取多个时间点的感应图像和对应的感应位置；所述感应位置为感应物距离投影灯的感应头的位置；所述感应图像为投影灯上的摄像头拍摄的包含感应物的图像； 获得第一二维卷积核；所述第一二维卷积核的长度等于感应图像的长度；所述第一二维卷积核的宽度为2； 以步长为1，将第一二维卷积核在感应图像的宽度的方向上进行卷积，得到第一特征向量； 所述第一特征向量表示感应图像的宽度的方向的像素值的变化特征； 将所述感应图像输入第二卷积网络，得到第二特征图；所述第二卷积网络的卷积核为2*2的二维卷积核； 所述第二特征图的宽度等于第一特征向量的元素个数； 多个时间点的感应图像对应获得多个时间点的第一特征向量和多个时间点的第二特征图； 将多个时间点的第一特征向量中的一个值输入第一时间卷积网络，得到第一预测特征向量；第一特征向量中的多个值对应获得多个第一预测特征向量； 将多个时间中的第二特征图的一行输入第二时间卷积网络，得到第二预测特征向量；第二特征图的多行对应获得多个第二预测特征向量； 将所述多个第一预测特征与对应的第二预测特征进行融合，得到观测点特征；所述观测点特征表示预测的当前时间点的下一个时间点的观测区域的特征；所述观测区域表示观察投影灯的区域； 将所述感应位置输入LSTM神经网络，找到感应位置随时间的变化的特征，得到第一预测位置； 将多个时间点的感应位置进行拟合为曲线，得到第二曲线； 获取第二曲线中的当前时间点的下一个时间点的位置，得到第二预测位置； 将所述第一预测位置和第二预测位置的中点作为预测感应位置；所述预测感应位置为二维的位置； 基于预测感应位置，调整观测点特征，得到调整特征矩阵；所述调整特征矩阵为三维矩阵； 根据所述调整特征矩阵，得到预测高度；所述预测高度为在当前时间点的下一个时间点与投影灯在高度的距离； 将预测感应位置与预测高度对应的点作为预测变焦位置； 基于所述预测变焦位置，调整调整云台底座和投影灯内调焦设备的焦距。

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