买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京铁力山科技股份有限公司申请的专利一种基于人工智能的控制台灯光切换控制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：CN120358652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510645776.7，技术领域涉及：H05B47/165；该发明授权一种基于人工智能的控制台灯光切换控制方法是由王滔;王云霞;石文标设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的控制台灯光切换控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能照明控制技术领域，公开一种基于人工智能的控制台灯光切换控制方法，包括：步骤1，事件驱动数据采集，利用低功耗传感器监测环境光照和用户活动状态，通过设定的阈值和变化率检测机制触发感知模块；步骤2，多模态数据融合与环境状态估计，在步骤1采集的数据基础上，结合多组传感器的光照、温度和人体活动信息。本发明采用基于人工智能的强化学习策略自适应调整技术，实现台灯光切换的智能化控制，达到根据环境状态自动优化亮度和色温，提高用户体验的效果，相较于现有技术中基于固定时间表和简单传感器触发的灯光切换方案，解决灯光调节缺乏自适应性，无法实时响应环境变化的问题。

本发明授权一种基于人工智能的控制台灯光切换控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的控制台灯光切换控制方法，其特征在于，包括： 步骤1，事件驱动数据采集，利用低功耗传感器监测环境光照和用户活动状态，通过设定的阈值和变化率检测机制触发感知模块； 基于步骤1的环境数据采集，利用贝叶斯更新方法对多传感器数据进行融合计算，获取当前环境状态的最优估计值，数据融合过程如下： 其中，Et为当前时刻的环境状态，Dt为当前时刻的传感器数据集，PEt为环境状态的先验概率，PDt|Et为观测数据的条件概率，PDt为传感器数据的归一化概率； 基于此计算得到当前环境状态的最优估计值 步骤2，多模态数据融合与环境状态估计，在步骤1采集的数据基础上，结合多组传感器的光照、温度和人体活动信息，利用贝叶斯更新方法进行数据融合，动态计算当前环境状态的最优估计值； 所述步骤2中，在步骤1计算得到的环境状态估计值作为输入，基于马尔可夫决策过程建立智能灯光控制策略，依据当前环境状态和用户行为模式进行灯光调节，提高控制精度和适应性，进一步包括： 步骤2.1，状态空间建模与转移概率计算： 基于步骤1计算的环境状态估计值和用户行为数据，构建状态空间，且计算状态转移概率，状态转移模型定义如下： St＝{Lt,Mt,Tt,At}， 其中，St为当前时刻t的环境状态向量，Lt为光照强度，Mt为用户移动状态，Tt为环境温度，At为当前灯光设备的亮度； 状态转移概率由如下公式计算： PSt+1|St,at＝ΣiPSt+1|St,at,OiPOi|St， 其中，St+1为下一时刻的状态，at为当前时刻的控制动作，Oi为影响环境状态的外部干扰因素； 若状态转移概率超过设定阈值Pthres时，进入步骤2.2进行策略优化计算； 步骤2.2，策略优化与奖励函数构建： 基于步骤2.1计算的状态转移概率，采用强化学习方法优化灯光控制策略，定义奖励函数如下： Rt＝w1fcAt+w2fuUt-w3feEt， 其中，Rt为当前时刻的奖励值，w1、w2、w3为权重参数，fcAt为灯光控制舒适度函数，定义为： fcAt＝-At-Aopt2， 其中，Aopt为用户期望的最佳灯光亮度； fuUt为用户行为偏好函数，定义为： 其中，Ut为当前用户的使用行为，Uhist为历史用户使用习惯，Umax为最大行为偏差范围； feEt为能耗损失函数，定义为： 其中，PAt为当前灯光功耗，Pmax为最大功耗； 若策略优化的累积奖励值G＝∑tγtRt超过阈值Gthres时，进入步骤2.3进行最优策略求解； 步骤2.3，最优策略求解与决策执行： 基于步骤2.2计算的累积奖励值，采用价值迭代方法求解最优灯光控制策略，状态值函数定义如下： 其中，VSt为状态St的最优价值函数，γ为折扣因子，PSt+1|St,at为步骤2.1计算的状态转移概率，Rt为当前时刻的奖励值，St+1为下一时刻的状态，at为当前时刻的控制动作，St为当前时刻的状态，VSt+1为状态St+1的最优价值函数； 若最优策略π*St计算完成后，系统执行最优控制动作且调整灯光状态，后进入步骤3进行强化学习模型训练； 步骤3，智能灯光控制策略生成，基于步骤2计算的环境状态，采用层次化马尔可夫决策过程建立灯光控制策略； 步骤4，强化学习训练优化灯光控制策略，基于步骤3构建的决策过程，利用强化学习方法训练控制策略，结合用户的操作反馈和环境变化数据； 步骤5，计算资源管理与任务调度，根据步骤4优化后的灯光控制策略，采用Pontryagin大极值原理优化AI计算任务的触发时机； 步骤6，低功耗硬件执行与灯光设备控制，结合步骤5的优化计算策略，采用磁保持继电器和低功耗微控制器控制灯光设备； 步骤7，数据安全保护与系统稳定性保障，基于步骤6的硬件架构，采用加密算法对数据传输进行保护，同时建立异常检测机制； 步骤8，系统可维护性提升与远程管理支持，在步骤7的数据安全基础上，采用模块化设计架构； 步骤9，人机交互与智能控制方式，基于步骤8的系统扩展性，提供交互方式，支持可视终端和快捷键盘，同时结合用户身份识别功能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京铁力山科技股份有限公司，其通讯地址为：100000 北京市怀柔区开放路113号南三层320室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。