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龙图腾网获悉深圳率能半导体有限公司申请的专利基于LED驱动电路的热管理与自适应调光方法和装置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：CN119967670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510291397.2，技术领域涉及：H05B45/56；该发明授权基于LED驱动电路的热管理与自适应调光方法和装置是由黄涛涛;林鸿武;李秋明;陈靖文;唐明发;丁波文设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LED驱动电路的热管理与自适应调光方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于LED驱动电路的热管理与自适应调光方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取环境光强信息、用户活动信息以及LED驱动电路的温度分布信息，根据环境光强信息和用户活动信息得到LED驱动电路的动态环境数据，根据温度分布信息得到LED驱动电路的热管理数据；通过基于预设散热层和微流体冷却结构所优化得到的热管理机制对热管理数据进行处理，生成热管理指令；通过基于深度学习算法所优化得到的自适应调光机制对动态环境数据进行处理，生成自适应调光指令；基于热管理指令执行热管理操作，基于自适应调光指令执行自适应调光操作。采用本方法能够高效地、适应性地基于LED驱动电路实现热管理功能与自适应调光功能。

本发明授权基于LED驱动电路的热管理与自适应调光方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于LED驱动电路的热管理与自适应调光方法，其特征在于，所述方法包括： 获取环境光强信息、用户活动信息以及LED驱动电路的温度分布信息，根据所述环境光强信息和所述用户活动信息得到所述LED驱动电路的动态环境数据，根据所述温度分布信息得到所述LED驱动电路的热管理数据； 通过基于预设散热层和微流体冷却结构所优化得到的LED驱动电路的热管理机制对所述热管理数据进行处理，生成所述LED驱动电路的热管理指令；在所述热管理机制中，对所述散热层相关的特征参数与所述微流体冷却结构相关的特征参数进行联合求解，以确定材料表面热量的传递路径以及在微流道内的传输规律，以及热量通过所述散热层传递至所述微流体冷却结构的整体效率，以及电路工作参数的动态变化对二者耦合特性的影响； 通过基于深度学习算法所优化得到的LED驱动电路的自适应调光机制对所述动态环境数据进行处理，生成所述LED驱动电路的自适应调光指令；在所述自适应调光机制中，预先设计一个支持多输入类型的深度学习网络模型，所述深度学习网络模型为结合卷积神经网络和循环神经网络的混合结构，其中，所述卷积神经网络用于捕获空间上的光强分布特性，所述循环神经网络用于捕捉时间上的动态变化趋势； 基于所述热管理指令，执行所述LED驱动电路对应的热管理操作，基于所述自适应调光指令，执行所述LED驱动电路对应的自适应调光操作； 所述通过基于预设散热层和微流体冷却结构所优化得到的LED驱动电路的热管理机制对所述热管理数据进行处理，生成所述LED驱动电路的热管理指令，包括： 基于对石墨烯和纳米复合材料结合的散热层的热分布特性参数进行分析处理，得到所述散热层对应的动态热传导模型；基于对所述微流体冷却结构的流体特征参数进行分析处理，得到所述微流体冷却结构对应的动态流动分布模型；基于对所述动态热传导模型和所述动态流动分布模型的耦合特征分析，确定所述LED驱动电路的热管理机制，基于所述热管理机制对所述热管理数据进行仿真处理，生成所述LED驱动电路的热管理指令； 所述通过基于深度学习算法所优化得到的LED驱动电路的自适应调光机制对所述动态环境数据进行处理，生成所述LED驱动电路的自适应调光指令，包括： 通过基于深度学习所构建的多模态特征提取神经网络，对所述动态环境数据进行多模态特征提取，得到所述动态环境数据对应的环境感知特征向量；结合所述环境感知特征向量和所述LED驱动电路的电能特性，基于氮化镓结构所构建的直流转换器，确定所述LED驱动电路的电能分配参数；根据所述电能分配参数和预设脉宽调制算法的动态关系，确定所述LED驱动电路的自适应调光机制，基于所述自适应调光机制生成脉宽调制信号，将所述脉宽调制信号作为所述LED驱动电路的自适应调光指令。

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