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龙图腾网获悉浙江永尚光电有限公司申请的专利结合生成对抗网络的LED户外灯光污染抑制系统及方法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：CN120186831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510638674.2，技术领域涉及：H05B45/00；该发明授权结合生成对抗网络的LED户外灯光污染抑制系统及方法是由芮国华;杨灵设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合生成对抗网络的LED户外灯光污染抑制系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供了结合生成对抗网络的LED户外灯光污染抑制系统及方法，涉及智能光照领域，在户外LED照明场景下，本申请通过将云端教师模型与本地学生模型通过冷启动机制和实时在线指导进行有机结合，实现在多变环境中对光照均匀度、能耗、眩光指数等多目标约束的自适应控制。本申请还通过模型快照库在不同场景下进行冷启动，以及在表现优异时固化新快照，形成累积式进化机制。这样，当系统再次遇到相似场景时，可即刻加载已有优秀快照，既提升了算法效率，也增强了方案稳健性和长周期自适应能力。

本发明授权结合生成对抗网络的LED户外灯光污染抑制系统及方法在权利要求书中公布了：1.结合生成对抗网络的LED户外灯光污染抑制方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的环境数据，将所述环境数据与场景库中的场景特征数据进行匹配分析，基于相似度计算确定所述环境数据是否属于新的场景条件； 响应于所述环境数据属于新的场景条件，针对所述环境数据，从模型快照库中选择与场景特征数据相似度最高的初始参数集；其中，所述初始参数集作为本地的学生模型的初始状态；所述学生模型为轻量化生成对抗网络； 利用所述学生模型对所述环境数据进行推断，生成调光控制指令；获取照明设备执行所述调光控制指令后的环境反馈数据； 利用云端的教师模型，基于所述环境反馈数据和所述调光控制指令，生成指导信息；所述学生模型基于所述指导信息，调整自身参数； 所述利用所述学生模型对所述环境数据进行推断，生成调光控制指令包括： 将预处理后的所述环境数据输入到所述学生模型的生成器网络中，执行前向推理，得到当前场景下的灯光调控参数； 基于所述灯光调控参数，结合所述照明设备的预设调节范围，将所述调控参数映射为调光控制指令； 还包括：在完成预设次数的学生模型推断和教师模型指导后，由所述教师模型对学生模型的当前参数进行性能评价，并在满足预设条件时，将所述学生模型的当前参数固化为新的模型快照，存储于所述模型快照库； 所述性能评价包括：所述教师模型基于所述环境反馈数据对学生模型的当前参数进行多目标性能评价，生成多目标评估结果；其中，所述多目标性能评价包括：光照均匀度评价、设备能耗评价以及眩光指数评价； 所述利用云端的教师模型，基于所述环境反馈数据和所述调光控制指令，生成指导信息包括： 将所述环境反馈数据与预设的性能指标进行对比分析，确定光照均匀度、设备能耗以及眩光指数与目标需求的差异； 在所述教师模型中运行判别器网络，对所述学生模型输出的调光策略进行评估，生成仿真评估结果； 基于所述多目标评估结果以及所述仿真评估结果，确定所述学生模型与期望调光效果之间的差异信息； 基于所述差异信息，生成对所述学生模型进行更新的指导信息。

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