地鐵作為典型的地下建筑,人工照明是地鐵站的主要光源。近年來,地鐵建設(shè)的高速發(fā)展,使得地鐵站照明系統(tǒng)能耗不斷增大,同時(shí),深度學(xué)習(xí)與智能控制技術(shù)的發(fā)展為照明節(jié)能提供了新的技術(shù)手段。因此,地鐵站照明節(jié)能研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文依據(jù)地鐵站客流及人工光環(huán)境的特點(diǎn),提出了一種基于人群密度估計(jì)的地鐵站照明節(jié)能控制方法,該方法通過實(shí)時(shí)估計(jì)地鐵站人群密度,動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)LED燈的輸出功率,從而實(shí)現(xiàn)了照明節(jié)能目的。完成的主要工作如下:（1）照明控制方法研究。依據(jù)地鐵站站臺(tái)、站廳的特點(diǎn)及乘客對(duì)人工照明的需求,分別提出相應(yīng)的照明控制方案。該方案通過綜合考慮人群密度及廣告照明對(duì)公共區(qū)照明的影響,進(jìn)行網(wǎng)格式區(qū)域劃分,并采用脈寬調(diào)制（PWM）技術(shù)實(shí)現(xiàn)LED調(diào)光控制。（2）人群密度估計(jì)算法研究�；谏疃葘W(xué)習(xí)理論,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立人群密度估計(jì)模型,借助MATLAB進(jìn)行訓(xùn)練集行人標(biāo)注及實(shí)際密度圖生成,分別使用公開數(shù)據(jù)集和地鐵站實(shí)拍圖片進(jìn)行模型訓(xùn)練與測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明,該模型能夠?qū)崿F(xiàn)地鐵站人群密度的實(shí)時(shí)估計(jì),估計(jì)精度符合應(yīng)用需求。（3）LED調(diào)光控制器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。利用人群密度估計(jì)結(jié)果,設(shè)計(jì)了以O(shè)penMV機(jī)器視覺模塊為基... 

【文章來源】：西安建筑科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

MCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

2017年,Zeng Lingke等人[19]在多列和多網(wǎng)絡(luò)模型的啟發(fā)下提出了MSCNN網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)能夠在單列體系結(jié)構(gòu)中生成高質(zhì)量的尺度相關(guān)密度圖,相較于多列和多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),大大降低了參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度。MSCNN的整體架構(gòu)如圖1.3,包括特征重新映射,多尺度特征提取和密度圖回歸。該網(wǎng)絡(luò)不同于其他網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)在于其結(jié)構(gòu)中引入了MSB,MSB是一個(gè)類似Inception的模型,用于提取與尺度相關(guān)的特征,它由具有不同內(nèi)核大小的多個(gè)濾波器組成(包括9×9,7×7,5×5和3×3),結(jié)構(gòu)如圖1.4所示:

MSB結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉驗(yàn)證技術(shù)研究[D]. 郭申.北京工業(yè)大學(xué) 2017
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[8]關(guān)于城市地鐵站人性空間環(huán)境營(yíng)造的探索[D]. 王雪.天津大學(xué) 2015
[9]基于地鐵站的電氣照明節(jié)能研究[D]. 朱姝偉.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[10]光源在室內(nèi)空間設(shè)計(jì)中的運(yùn)用以及影響[D]. 郭裕寧.青島理工大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3048904