特表 2024-534736 照明制御方法、制御システム及び記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-09-26

(54)【発明の名称】照明制御方法、制御システム及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   H05B 47/105 20200101AFI20240918BHJP

   H05B 47/19 20200101ALI20240918BHJP

【ＦＩ】

H05B47/105

H05B47/19

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023509751

(86)(22)【出願日】2022-09-30

(85)【翻訳文提出日】2023-02-09

(86)【国際出願番号】 CN2022123449

(87)【国際公開番号】W WO2024027010

(87)【国際公開日】2024-02-08

(31)【優先権主張番号】202210917622.5

(32)【優先日】2022-08-01

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ブルートゥース

(71)【出願人】

【識別番号】523046420

【氏名又は名称】智能照明控股有限公司

【氏名又は名称原語表記】ＳＭＡＲＴ ＬＩＧＨＴＩＮＧ ＨＯＬＤＩＮＧ ＬＩＭＩＴＥＤ

【住所又は居所原語表記】Ｔｏｗｅｒ ２ ２３／Ｆ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｓｑｕａｒｅ Ｆｉｖｅ ３８， Ｗａｎｇ Ｃｈｉｕ Ｒｏａｄ， Ｋｏｗｌｏｏｎ Ｂａｙ ＫＬ， Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ ９９９０７７（ＣＮ）

(74)【代理人】

【識別番号】100128509

【弁理士】

【氏名又は名称】絹谷 晴久

(74)【代理人】

【識別番号】100119356

【弁理士】

【氏名又は名称】柱山 啓之

(72)【発明者】

【氏名】伍吉

【テーマコード（参考）】

3K273

【Ｆターム（参考）】

3K273PA10

3K273QA13

3K273SA01

3K273SA20

3K273SA21

3K273SA37

3K273SA60

3K273TA03

3K273TA05

3K273TA15

3K273TA22

3K273TA40

3K273TA54

3K273TA70

3K273TA78

3K273UA17

(57)【要約】

本発明は、照明制御方法、制御システム及び記憶媒体を開示し、方法は、ユーザの感情を特徴づけるためのユーザ行動を取得することと、ユーザ行動を、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される感情予測ネットワークに入力して予測を行い、ユーザの感情分類結果を取得することと、感情分類結果に基づいて、予め設定された灯具機器の照明モードを制御するように構成される制御命令を生成することとを含む。本発明は、ユーザ行動への解析予測によってユーザの感情分類結果を取得し、感情分類結果に基づいて制御命令を生成し、制御命令が予め設定された灯具機器の照明モードを制御するように構成されることにより、灯具機器が制御命令に基づいて、切り替えられた照明モードをユーザ行動に暗黙的に含まれるユーザ感情にマッチングするように制御し、それにより、ユーザエクスペリエンスを向上させ、照明モードのインテリジェント化制御を実現できる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの感情を特徴づけるためのユーザ行動を取得することと、
前記ユーザ行動を、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される感情予測ネットワークに入力して予測を行い、ユーザの感情分類結果を取得することと、
前記感情分類結果に基づいて、少なくとも１つの灯具機器の照明モードを調節するように構成される制御命令を生成することとを含む、
照明制御方法。

【請求項2】

前記ユーザ行動は、ユーザ音声データ又はユーザ表情データ又はユーザジェスチャデータである、
請求項１に記載の照明制御方法。

【請求項3】

前述した、前記ユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行い、ユーザの感情分類結果を取得することは、
前記ユーザ行動を、自己注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される感情抽出モデルに入力して感情特徴を抽出し、暗黙的な感情特徴を取得することを含む、
請求項１に記載の照明制御方法。

【請求項4】

前記ユーザ行動を感情抽出モデルに入力して感情特徴を抽出し、暗黙的な感情特徴を取得することの後、前記方法は、
前記暗黙的な感情特徴を多層パーセプトロンに入力し、ユーザの前記感情分類結果を取得することをさらに含む、
請求項３に記載の照明制御方法。

【請求項5】

前述した、前記感情分類結果に基づいて制御命令を生成することは、
予め設定された特殊感情セットに基づいて前記感情分類結果を判断することと、
前記感情分類結果が前記特殊感情セットに属する場合、前記感情分類結果を照明予測モデルに入力して照明予測を行い、前記制御命令を取得することとを含む、
請求項１に記載の照明制御方法。

【請求項6】

前述した、予め設定された特殊感情セットに基づいて前記感情分類結果を判断することの後、
前記感情分類結果が前記特殊感情セットに属しない場合、履歴制御命令を、自己注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される嗜好抽出モデルに入力して嗜好特徴を抽出し、暗黙的な嗜好特徴を取得することと、
前記暗黙的な嗜好特徴を嗜好予測モデルに入力して嗜好予測を行い、前記制御命令を取得することとをさらに含む、
請求項４に記載の照明制御方法。

【請求項7】

相互に接続される移動端末と特定のクラウドとを含む解析システムであって、前記移動端末は、前記ユーザ行動を受信して前記ユーザ行動を前記特定のクラウドに送信するように構成され、前記特定のクラウドは、受信された前記ユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行って感情分類結果を取得し、前記感情分類結果に基づいて制御命令を生成した後に前記制御命令を前記移動端末に送信するように構成され、前記移動端末はまた、前記制御命令を送信するように構成され、ここで、前記ユーザ行動は、ユーザの感情を特徴づけるために用いられ、前記感情予測ネットワークは、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される解析システムと、
前記移動端末に接続され、照明モードが調節可能であり、前記移動端末からの前記制御命令を受信して前記制御命令に基づいて前記照明モードを制御するように構成される灯具機器とを含む、
照明制御システム。

【請求項8】

前記移動端末は、遠隔通信の方式で前記特定のクラウドと前記灯具機器にそれぞれ接続される、
請求項７に記載の照明制御システム。

【請求項9】

移動端末と、特定のクラウドとルータとを含む解析システムであって、前記移動端末は、前記ルータに接続され、前記ルータは、前記特定のクラウドに接続され、前記移動端末は、前記ユーザ行動を受信して前記ユーザ行動を前記ルータに送信するように構成され、前記ルータは、前記ユーザ行動を前記特定のクラウドに送信し、前記特定のクラウドは、受信された前記ユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行って感情分類結果を取得し、前記感情分類結果に基づいて制御命令を生成した後に前記制御命令を前記ルータに送信するように構成され、前記ルータはまた、前記制御命令を送信するように構成され、ここで、前記ユーザ行動は、ユーザの感情を特徴づけるために用いられ、前記感情予測ネットワークは、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される解析システムと、
前記ルータに接続され、照明モードが調節可能であり、前記ルータからの前記制御命令を受信して前記制御命令に基づいて前記照明モードを制御するように構成される灯具機器とを含む、
照明制御システム。

【請求項10】

ユーザ行動を取得した後に前記ユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行って感情分類結果を取得し、前記感情分類結果に基づいて制御命令を生成した後に前記制御命令を送信するように構成されるコントローラであって、ここで、前記ユーザ行動は、ユーザの感情を特徴づけるために用いられ、前記感情予測ネットワークは、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得されるコントローラと、
前記コントローラに接続され、照明モードが調節可能であり、前記制御命令を受信して前記制御命令に基づいて前記照明モードを制御するように構成される灯具機器とを含む、
照明制御システム。

【請求項11】

請求項１～６のいずれか一項に記載の照明制御方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令が記憶される、
コンピュータ記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、照明制御分野に関し、特に照明制御方法、制御システム及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

科学技術の継続的な発展とともに、人々の生活水準も相応に向上し、照明用の灯具機器について、異なるシナリオのニーズに適応するために、通常、灯具機器に対して複数の調節可能な照明モードを設定することにより、ユーザは、対応するシナリオのニーズに適応するように、使用ニーズに応じて灯具機器の照明モードを調節することができる。しかし、関連技術において、ほとんどの灯具機器は、シナリオのユーズに適応するために往々にしてユーザの能動的な切り替えを必要とし、照明制御の操作が煩雑で、ユーザは、灯具器具を迅速に制御して必要な照明モードを達成することが難しく、ユーザエクスペリエンスに影響を与える。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

本発明は、従来の技術において存在する技術的課題の少なくとも１つを解決することを意図する。このため、本発明は、ユーザ行動を取得することによって灯具機器を制御するための制御命令を解析することができ、制御命令が灯具機器の照明モードに対応してユーザ感情にマッチングし、ユーザエクスペリエンスを向上させることができる照明制御方法、制御システム及び記憶媒体を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0004】

本発明の第１の態様の実施例は、照明制御方法を提供し、前記方法は、
ユーザの感情を特徴づけるためのユーザ行動を取得することと、
ユーザ行動を、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される感情予測ネットワークに入力して予測を行い、ユーザの感情分類結果を取得することと、
感情分類結果に基づいて、少なくとも１つの灯具機器の照明モードを調節するように構成される制御命令を生成することとを含む。

【0005】

本発明の上記実施例によると、少なくとも下記の有益な効果を有する。ユーザ行動への解析予測によってユーザの感情分類結果を取得し、感情分類結果に基づいて制御命令を生成し、制御命令が灯具機器の照明モードを調節するように構成されることにより、灯具機器が制御命令に基づいて、調節された照明モードをユーザ行動に暗黙的に含まれるユーザ感情にマッチングするように制御し、それにより、ユーザエクスペリエンスを向上させ、照明モードのインテリジェント化制御を実現できる。

【0006】

本発明の第１の態様のいくつかの実施例によると、ユーザ行動は、ユーザ音声データ又はユーザ表情データ又はユーザジェスチャデータである。

【0007】

本発明の第１の態様のいくつかの実施例によると、ユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行い、ユーザの感情分類結果を取得することは、
ユーザ行動を、自己注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される感情抽出モデルに入力して感情特徴を抽出し、暗黙的な感情特徴を取得することと、
暗黙的な感情特徴を多層パーセプトロンに入力し、ユーザの感情分類結果を取得することとを含む。

【0008】

本発明の第１の態様のいくつかの実施例によると、感情分類結果に基づいて制御命令を生成することは、
予め設定された特殊感情セットに基づいて感情分類結果を判断することと、
感情分類結果が特殊感情セットに属する場合、感情分類結果を照明予測モデルに入力して照明予測を行い、制御命令を取得することとを含む。

【0009】

本発明の第１の態様のいくつかの実施例によると、予め設定された特殊感情セットに基づいて感情分類結果を判断することの後、
感情分類結果が特殊感情セットに属しない場合、履歴制御命令を、自己注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される嗜好抽出モデルに入力して嗜好特徴を抽出し、暗黙的な嗜好特徴を取得することと、
暗黙的な嗜好特徴を嗜好予測モデルに入力して嗜好予測を行い、制御命令を取得することとをさらに含む。

【0010】

本発明の第２の態様の実施例は、照明制御システムを提供し、前記システムは、
相互に接続される移動端末と特定のクラウドとを含む解析システムであって、移動端末は、ユーザ行動を受信してユーザ行動を特定のクラウドに送信するように構成され、特定のクラウドは、受信されたユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行って感情分類結果を取得し、感情分類結果に基づいて制御命令を生成した後に制御命令を移動端末に送信するように構成され、移動端末はまた、制御命令を送信するように構成され、ここで、ユーザ行動は、ユーザの感情を特徴づけるために用いられ、感情予測ネットワークは、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される解析システムと、
移動端末に接続され、照明モードが任意に調節可能であり、移動端末からの制御命令を受信して制御命令に基づいて照明モードを制御するように構成される灯具機器とを含む。

【0011】

本発明の上記実施例によると、少なくとも下記の有益な効果を有する。解析システムによって灯具機器を接続して制御し、灯具機器の照明モードのインテリジェント制御を実現することができ、解析システムによってユーザ感情を反映できるユーザ行動を自動的に監視して取得し、感情予測ネットワークによってユーザ行動を予測し、ユーザ感情にマッチングする制御命令を取得することができ、解析システムが制御命令を灯具機器に送信し、灯具機器が受信された制御命令に基づいてユーザ感情にマッチングする照明モードに調節するように制御することができ、照明モードの切り替え制御効果が高く、制御操作がインテリジェントで簡便である。

【0012】

本発明の第２の態様のいくつかの実施例によると、移動端末は、遠隔通信の方式で特定のクラウドと灯具機器にそれぞれ接続される。

【0013】

本発明の第３の態様の実施例は、照明制御システムを提供し、前記システムは、
移動端末と、特定のクラウドとルータとを含む解析システムであって、前記移動端末は、前記ルータに接続され、前記ルータは、前記特定のクラウドに接続され、前記移動端末は、前記ユーザ行動を受信して前記ユーザ行動を前記ルータに送信するように構成され、前記ルータは、前記ユーザ行動を前記特定のクラウドに送信し、前記特定のクラウドは、受信された前記ユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行って感情分類結果を取得し、前記感情分類結果に基づいて制御命令を生成した後に前記制御命令を前記ルータに送信するように構成され、前記ルータはまた、前記制御命令を送信するように構成され、ここで、前記ユーザ行動は、ユーザの感情を特徴づけるために用いられ、前記感情予測ネットワークは、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される解析システムと、
前記ルータに接続され、照明モードが任意に調節可能であり、前記ルータからの前記制御命令を受信して前記制御命令に基づいて前記照明モードを制御するように構成される灯具機器とを含む。

【0014】

本発明の上記実施例によると、少なくとも下記の有益な効果を有する。コントローラによって灯具機器を接続して制御し、灯具機器の照明モードのインテリジェント制御を実現することができ、コントローラによってユーザ感情を反映できるユーザ行動を自動的に監視して取得し、感情予測ネットワークによってユーザ行動を予測し、ユーザ感情にマッチングする制御命令を取得することができ、コントローラが制御命令を灯具機器に送信し、灯具機器が受信された制御命令に基づいてユーザ感情にマッチングする照明モードに調節するように制御することができ、照明モードの調節制御効果が高く、制御操作がインテリジェントで簡便である。

【0015】

本発明の第４の態様の実施例は、照明制御システムを提供し、前記システムは、
ユーザ行動を取得した後にユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行って感情分類結果を取得し、感情分類結果に基づいて制御命令を生成した後に制御命令を送信するように構成され、ここで、ユーザ行動は、ユーザの感情を特徴づけるために用いられ、感情予測ネットワークは、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得されるコントローラと、
コントローラに接続され、照明モードが任意に調節可能であり、制御命令を受信して制御命令に基づいて照明モードを制御するように構成される灯具機器とを含む。

【0016】

本発明の上記実施例によると、少なくとも下記の有益な効果を有する。コントローラによって灯具機器を接続して制御し、灯具機器の照明モードのインテリジェント制御を実現することができ、コントローラによってユーザ感情を反映できるユーザ行動を自動的に監視して取得し、感情予測ネットワークによってユーザ行動を予測し、ユーザ感情にマッチングする制御命令を取得することができ、コントローラが制御命令を灯具機器に送信し、灯具機器が受信された制御命令に基づいてユーザ感情にマッチングする照明モードに調節するように制御することができ、照明モードの調節制御効果が高く、制御操作がインテリジェントで簡便である。

【0017】

本発明の第５の態様の実施例によるコンピュータ記憶媒体には、第１の態様のいずれか一項の照明制御方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令が記憶される。

【0018】

第５の態様の実施例のコンピュータ記憶媒体は、第１の態様のいずれか一項の照明制御方法を実行することができるため、本発明の第１の態様の全ての有益な効果を有する。

【0019】

本発明の追加の態様及び利点は、以下の記述において部分的に示され、部分的には以下の記述から明らかになるか、又は本発明の実践によって理解される。
本発明の上記及び／又は追加の態様及び利点は、以下の添付図面を結び付ける実施例への記述から明らかになり、理解しやすくなる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】本発明の実施例の照明制御方法の主なステップの概略図である。

【図2】図１におけるステップＳ２００の具体的なステップの概略図である。

【図3】図１におけるステップＳ３００の具体的なステップの概略図である。

【図4】図３におけるステップＳ３１０の後の別の具体的なステップの概略図である。

【図5】本発明の実施例の照明制御システムの構造概略図である。

【図6】本発明の別の実施例の照明制御システムの構造概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

本発明の説明において、別途明確な限定がない限り、設置、取り付け、接続等の用語は、広義に理解すべきであり、当業者は、技術的解決手段の具体的な内容を結び付けて、上記用語の本発明における具体的な意味を合理的に確定することができる。本発明の説明では、いくつかの意味は、１つ又は複数であり、複数の意味は、２つ以上であり、よりも大きいこと、よりも小さいこと、超えることなどは、本数を含まないものとして理解され、以上、以下、以内などは、本数を含むものとして理解される。また、「第１の」、「第２の」によって限定される特徴は、１つ又は複数の該特徴を明示的又は暗黙的に含むことができる。本発明の説明において、特に断りのない限り、「複数」は、２つ又は２つ以上を意味する。

【0022】

まず、本出願に係る複数の名詞を解析する。

【0023】

人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＡＩ）とは、人間の知能をシミュレーションし、延伸し、拡張する理論、方法、技術、アプリケーションシステムを研究開発する新しい技術科学である。人工知能は、コンピュータ科学の分枝であり、人工知能は、知能の本質を理解し、人間知能と同様に反応する新しい方式で反応することができる知能機械を生産することを図り、該分野の研究は、ロボット、言語認識、画像認識、自然言語処理、専門家システムなどを含む。人工知能は、人間の意識、思考の情報過程をシミュレーションすることができる。人工知能は、デジタルコンピュータ又はデジタルコンピュータによって制御される機械を利用して人間の知能をシミュレーションし、延伸し、拡張し、環境を感知し、知識を取得して知識を用いて最適な結果を取得する理論、方法、技術及びアプリケーションシステムである。

【0024】

自然言語処理（ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、ＮＬＰ）とは、ＮＬＰは、コンピュータで人間の言語（例えば中国語、英語等）を処理、理解及び運用し、ＮＬＰは、人工知能の１つの分岐に属し、コンピュータ科学と言語学の交差学科であり、計算言語学とも呼ばれることが多い。自然言語処理は、文法解析、意味解析、章理解などを含む。自然言語処理は、機械翻訳、筆記体と印刷体の文字認識、音声認識と文語変換、情報検索、情報抽出とフィルタリング、テキスト分類とクラスタリング、世論解析と観点マイニングなどの技術分野でよく使われ、それは、言語処理に関連するデータマイニング、機械学習、知識獲得、知識工学、人工知能研究、言語計算に関連する言語学研究などに関する。

【0025】

関連技術において、照明用の灯具機器は、異なるシナリオニーズに適応するために、一部の灯具機器に調節可能な複数の照明モードが設定され、ユーザは、対応するシナリオニーズに適応するように、使用ニーズに応じて灯具機器の照明モードを切り替えることができるが、灯具機器の照明モードを切り替えるには、ユーザが能動的に操作する必要があり、毎回照明モードの切り替え制御は、いずれもユーザによる操作を必要とし、このような方式の照明制御の操作が煩雑である。ユーザの操作を減少するために、一部の灯具機器は、予め設定された解決手段に基づいて照明モードに対して対応する調節制御を行い、照明モードは、予め設定された解決手段に基づいて切り替え制御を行うしかできず、このような照明制御は、ユーザの操作を減少することができるが、照明モードが実際のシナリオの照明使用ニーズを効果的に満たすことは困難である。

【0026】

これに基づき、ユーザ操作を減少して照明モードを実際のシナリオの照明使用ニーズに効果的に適応するために、本発明は、人工知能と組み合わせ、取得されたユーザ行動を解析して制御命令を取得し、ユーザの感情に適応するように灯具機器の照明モードを制御する。

【0027】

以下では、図１から図６を参照して、ユーザ行動を取得することによって灯具機器を制御するための制御命令を解析することができ、制御命令が灯具機器の照明モードに対応してユーザ感情にマッチングし、ユーザエクスペリエンスを向上させることができる本発明の照明制御方法、制御システム及び記憶媒体を説明する。

【0028】

本発明の第１の態様の実施例は、照明制御方法を記載し、本出願の実施例は、人工知能に基づいて関連するデータを取得して処理することができる。ここで、人工知能は、デジタルコンピュータ又はデジタルコンピュータによって制御される機械を利用して人間の知能をシミュレーションし、延伸し、拡張し、環境を感知し、知識を取得して知識を用いて最適な結果を取得する理論、方法、技術及びアプリケーションシステムである。

【0029】

図１に示すように、本発明の第１の態様の実施例は、照明制御方法を提供し、制御方法は、
ユーザの感情を特徴づけるためのユーザ行動を取得するステップＳ１００と、
ユーザ行動を、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される感情予測ネットワークに入力して予測を行い、ユーザの感情分類結果を取得するステップＳ２００と、
感情分類結果に基づいて、少なくとも１つの灯具機器２０００の照明モードを調節するように構成される制御命令を生成するステップＳ３００とを含むが、それらに限らない。

【0030】

ユーザ行動への解析予測によってユーザの感情分類結果を取得し、感情分類結果に基づいて制御命令を生成し、制御命令が予め設定された灯具機器２０００の照明モードを調節するように構成されることにより、灯具機器２０００が制御命令に基づいて、調節された照明モードをユーザ行動に暗黙的に含まれるユーザ感情にマッチングするように制御し、それにより、ユーザエクスペリエンスを向上させ、照明モードのインテリジェント化制御を実現できる。

【0031】

理解できるように、ユーザ行動が間接制御命令表現であり、間接制御命令表現は、ユーザ感情を暗黙的に含む音声表現データ又は表情表現データ又は体肢表現データであり、例えば、ユーザ感情を暗黙的に含む音声表現データは、試験に合格した、悲しいなどのユーザの音声であってもよく、ユーザ感情を暗黙的に含む表情表現データは、笑顔、涙などのユーザの顔表情のピクチャなどの、ユーザの顔表情のキャプチャピクチャであってもよく、ユーザ感情を暗黙的に含む体肢表現データは、灯具機器２０００に指を向けることをキャプチャするピクチャ、特定のジェスチャ動作をキャプチャするピクチャ、又は他の特定の姿勢などのユーザの体肢言語をキャプチャするピクチャなどの、ユーザのボディランゲージのキャプチャピクチャであってもよい。

【0032】

理解できるように、解析システムが移動端末１１００と特定のクラウド１２００とを含む場合、移動端末１１００は、遠隔通信によって特定のクラウド１２００に接続され、移動端末１１００はまた、遠隔通信によって灯具機器２０００に接続される。照明制御方法は、移動端末１１００がユーザ行動を取得し、ユーザ行動を遠隔通信によって特定のクラウド１２００に送信することと、特定のクラウド１２００が移動端末１１００からのユーザ行動を受信し、ユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行ってユーザの感情分類結果を取得し、感情分類結果に基づいて制御命令を生成することと、灯具機器２０００が受信された制御命令に基づいて照明モードを制御するように、特定のクラウド１２００が遠隔通信によって制御命令を灯具機器２０００に送信することとである。

【0033】

理解できるように、図２に示すように、ステップＳ２００において、ユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行い、ユーザの感情分類結果を取得することは、
ユーザ行動を、自己注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される、ユーザ行動に基づいて対応する暗黙的な感情特徴を抽出して取得できる感情抽出モデルに入力して感情特徴を抽出し、暗黙的な感情特徴を取得するステップＳ２１０と、
暗黙的な感情特徴を多層パーセプトロンに入力し、ユーザ行動に対応するユーザ感情にマッチングするユーザの感情分類結果を取得するステップＳ２２０とを含むが、それらに限らない。

【0034】

なお、ユーザ行動を感情抽出モデルに入力する場合、ユーザ行動が音声、画像等の初期データであるため、前処理によってまずこれらの初期データを感情抽出モデルが認識可能なシーケンスデータに変換する。例えば、ユーザ表現が音声表現データである場合、該データは、一般的にシーケンスデータであり、それは、感情抽出モデルによって直接的に認識されることができる。また例えば、ユーザ表現が顔の表情又はボディランゲージのキャッチピクチャである場合、該データは、一般的にマトリクスデータであり、それは、シーケンスデータに変換される必要があり、前処理を経た後、感情抽出モデルによって認識されることができる。

【0035】

ユーザ行動を感情予測ネットワークに入力し、取得された感情分類結果に基づき、ユーザ行動が特殊感情に属するか否かを判断する。特殊感情は、例えば、喜怒哀恐等であってもよい。ユーザ行動が特殊感情に属する場合、ユーザ行動は、特殊表現であり、ユーザ行動が特殊感情に属しない場合、ユーザ行動は、特殊でない音声、特殊でない表情、特殊でない動作等を特徴づけるための正常な表現である。

【0036】

いくつかの実施例では、多層パーセプトロンの処理を経た後、取得されたユーザ情感分類結果は、ユーザ表現にマッチングする直接的な制御命令であってもよい。

【0037】

理解できるように、図３に示すように、ステップＳ３００において、感情分類結果に基づいて制御命令を生成することは、
予め設定された特殊感情セットに基づいて感情分類結果を判断し、ここで、感情分類結果が特殊感情セットに属する場合、ユーザ行動が特殊表現であるステップＳ３１０と、
感情分類結果が特殊感情セットに属する場合、感情分類結果を照明予測モデルに入力して照明予測を行い、制御命令を取得するステップＳ３２０とを含むが、それらに限らない。

【0038】

理解できるように、まずユーザ行動をシーケンスデータに変換し、シーケンスデータを感情抽出モデルに入力して特徴を抽出し、暗黙的な感情特徴を取得し、ここで、感情抽出モデルは、ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルをフレームとしてトレーニングして取得され、暗黙的な感情特徴は、シーケンスデータに対応する初期データとチャンネルとの間の関係を表すことができる。暗黙的な感情特徴を多層パーセプトロンに入力し、複数の感情分類結果を取得し、複数の感情分類結果をいずれも照明予測モデルに入力して予測を行い、複数の感情分類結果を融合して解析予測した制御命令を取得する。

【0039】

なお、暗黙的な感情が多層パーセプトロンに入力された後、確率を計算するための活性化関数によって活性化されると、ユーザが様々な感情として表現する確率を取得することができる。人間の感情が複雑であり、即ち、ユーザが同じ時間に多様な感情を持つため、感情判断用の閾値を設定し、各種の感情に対応する確率と閾値とを比較し、感情の確率が閾値を超えている場合、ユーザが現在対応する感情であると判断し、閾値を超えている確率のすべての感情は、感情分類結果を構成し、感情分類結果は、通常１つのマルチタグ結果である。

【0040】

ユーザ行動をシーケンスデータに変換することについて例示的な説明する。ユーザ行動が音声表現である場合、音声データは、もともとシーケンスフォーマットであるため、受信された音声データを符号化すると対応するシーケンスデータを取得することができる。ユーザ行動が表情表現である場合、受信された表情ピクチャデータをマトリクスからシーケンスデータに変換する。

【0041】

照明設計と色の心理学などに関する専門的な知識が不足しているユーザが良好な照明エクスペリエンスを得るように支援するために、ステップＳ３２０における照明予測モデルは、照明設計と色の心理学に関する知識に基づいて対応する訓練セットを設定し、注意力機構に基づくニューラルネットワークをフレームとしてトレーニングして照明予測モデルを取得するという方式で生成される。照明予測モデルは、照明設計と色の心理学解析に基づいて設定されるニューラルネットワークモデルであり、感情分類結果に基づいて解析して対応する照明効果を取得することができ、照明効果に基づいて対応する制御命令をマッピングして出力を実現することができ、照明機器は、該制御命令に基づいて形成された照明モードをユーザ感情に一致して適応させるように制御する。

【0042】

理解できるように、図４に示すように、ステップＳ３１０の後、すなわち、予め設定された特殊感情セットに基づいて感情分類結果を判断することの後、
感情分類結果が特殊感情セットに属せず、すなわちユーザ行動が正常な表現である場合、履歴制御命令を、自己注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される嗜好抽出モデルに入力して嗜好特徴を抽出し、暗黙的な嗜好特徴を取得するステップＳ３３０と、
暗黙的な嗜好特徴を嗜好予測モデルに入力して嗜好予測を行い、制御命令を取得するステップＳ３４０とをさらに含むが、それらに限らない。

【0043】

ユーザの履歴制御命令に基づいて演算してユーザの照明嗜好を取得して対応する制御命令を形成し、ユーザ行動が正常な表現である場合、灯具機器２０００は、ユーザ嗜好にマッチングする照明モードを取得するように制御することができる。

【0044】

理解できるように、ユーザ行動が正常表現である場合、灯具機器２０００の履歴照明モードに対応する履歴制御命令をシーケンスデータに整理し、シーケンスデータを嗜好抽出モデルに入力して特徴抽出を行い、暗黙的な嗜好特徴を取得し、ここで、嗜好抽出モデルは、ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルをフレームとしてトレーニングして取得される。暗黙的な嗜好特徴を嗜好予測モデルに入力して予測を行い、制御命令を取得し、ここで、嗜好予測モデルは、自己注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される。

【0045】

理解できるように、制御命令は、ランプ色データと色律動データを含む。

【0046】

なお、制御命令は、ランプ色データと色律動データのほか、ランプ輝度をさらに含んでもよい。

【0047】

図５に示すように、本発明の第２の態様の実施例による照明制御システムは、相互に接続される移動端末１１００と特定のクラウド１２００とを含む解析システムと、灯具機器２０００とを含み、移動端末１１００は、ユーザ行動を受信してユーザ行動を特定のクラウド１２００に送信するように構成され、特定のクラウド１２００は、受信されたユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行って感情分類結果を取得し、感情分類結果に基づいて制御命令を生成した後に制御命令を移動端末１１００に送信するように構成され、移動端末１１００はまた、制御命令を送信するように構成され、ここで、ユーザ行動は、ユーザの感情を特徴づけるために用いられ、感情予測ネットワークは、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される。灯具機器２０００は、移動端末１１００に接続され、灯具機器２０００の照明モードは、調節可能であり、灯具機器２０００は、移動端末１１００からの制御命令を受信して制御命令に基づいて照明モードを制御するように構成される。

【0048】

解析システムによって灯具機器２０００を接続して制御し、灯具機器２０００の照明モードのインテリジェント制御を実現することができる。解析システムによってユーザ感情を反映できるユーザ行動を自動的に監視して取得し、感情予測ネットワークによってユーザ行動を予測し、ユーザ感情にマッチングする制御命令を取得することができる。解析システムが制御命令を灯具機器２０００に送信し、灯具機器２０００が受信された制御命令に基づいてユーザ感情にマッチングする照明モードに切り替えるように制御することができ、照明モードの調節制御効果が高く、制御操作がインテリジェントで簡便である。

【0049】

理解できるように、解析システムは、ユーザ感情を反映することができるユーザ行動を取得するように、音声、ビデオ等のインタラクション方式によってユーザを監視する。

【0050】

理解できるように、図５に示すように、移動端末１１００は、遠隔通信の方式で特定のクラウド１２００と灯具機器２０００にそれぞれ接続され、移動端末１１００は、ユーザ行動を受信してユーザ行動を特定のクラウド１２００に送信するように構成され、特定のクラウド１２００は、ユーザ行動を受信し、ユーザ行動に基づいて対応する解析を行って制御命令を取得した後に制御命令を移動端末１１００に送信するように構成され、移動端末１１００はまた、制御命令を受信して制御命令を灯具機器２０００に送信するように構成される。遠隔通信の方式で移動端末１１００と特定のクラウド１２００との間の情報通信、及び移動端末１１００と灯具機器２０００との間の情報通信を実現し、配線の使用を効果的に減少することができ、それにより、照明制御システムの構造の複雑度を効果的に簡略化することができる。ここで、移動端末１１００は、ユーザ感情を反映できる、音声表現、表情表現、又は体肢表現等であってもよいユーザ行動を取得できることを確保するように、移動端末機器、撮像機器、ビデオドアベル又はドアロック、又は、音声収録と画像録画機能を備える他の機器であってもよい。

【0051】

ビデオドアベル又はドアロックは、取得された画像によってユーザの身分情報を認識することができ、ユーザの履歴制御命令をマッチングすることができ、履歴制御命令を嗜好抽出モデルに入力して嗜好特徴を抽出して暗黙的な嗜好特徴を取得した後、さらに暗黙的な嗜好特徴を嗜好予測モデルに入力して嗜好予測を行って新たな制御命令を取得することにより、灯具機器２０００は、対応するユーザの使用習慣にマッチングするように、新たな制御命令に基づいて対応する照明モードを制御することができる。

【0052】

理解できるように、移動端末１１００は、それぞれ特定のクラウド１２００と灯具機器２０００との間にネットワークによって接続されるか、又はブルートゥースによって接続され、遠隔通信は、移動端末１１００、特定のクラウド１２００と灯具機器２０００において対応するネットワーク通信モジュール又はブルートゥース通信モジュールを設置することによって実現される。

【0053】

理解できるように、図５に示すように、灯具機器２０００は、複数の発光モジュール２１００を含み、各発光モジュール２１００は、いずれも解析システムに接続され、解析システムは、各発光モジュール２１００に制御命令を送信し、各発光モジュール２１００は、いずれも制御命令を受信して対応する照明モードに調節するように制御し、ユーザ感情に適応する照明効果を形成することができる。

【0054】

図６に示すように、本発明の第３の態様の実施例による照明制御システムは、移動端末１１００と、特定のクラウド１２００と、ルータ１３００とを含む解析システムと、灯具機器２０００とを含む。移動端末１１００は、ルータ１３００に接続され、ルータ１３００は、特定のクラウド１２００に接続され、移動端末１１００は、ユーザ行動を受信してユーザ行動をルータ１３００に送信するように構成され、ルータ１３００は、ユーザ行動を特定のクラウド１２００に送信するように構成され、特定のクラウド１２００は、受信されたユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行って感情分類結果を取得し、感情分類結果に基づいて制御命令を生成した後に制御命令をルータ１３００に送信するように構成され、ルータ１３００はまた、特定のクラウド１２００によってフィードバックされる制御命令を送信するように構成され、ここで、ユーザ行動は、ユーザの感情を特徴づけるために用いられ、感情予測ネットワークは、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される。灯具機器２０００は、ルータ１３００に接続され、灯具機器２０００の照明モードは、調節可能であり、灯具機器２０００は、ルータ１３００からの制御命令を受信して制御命令に基づいて照明モードを制御するように構成される。

【0055】

理解できるように、図６に示すように、灯具機器２０００は、複数の発光モジュール２１００を含み、各発光モジュール２１００は、いずれも解析システムに接続され、解析システムは、各発光モジュール２１００に制御命令を送信し、各発光モジュール２１００は、いずれも制御命令を受信して対応する照明モードに調節するように制御し、ユーザ感情に適応する照明効果を形成することができる。

【0056】

本発明の第４の態様の実施例の照明制御システムは、コントローラと灯具機器２０００とを含み、コントローラは、ユーザ行動を取得した後にユーザ行動を感情予測ネットワークに入力して予測を行って感情分類結果を取得し、感情分類結果に基づいて制御命令を生成した後に制御命令を送信するように構成され、ここで、ユーザ行動は、ユーザの感情を特徴づけるために用いられ、感情予測ネットワークは、注意力機構に基づくアルゴリズムによってトレーニングして取得される。灯具機器２０００は、コントローラに接続され、灯具機器２０００の照明モードは、調節可能であり、灯具機器２０００は、制御命令を受信して制御命令に基づいて照明モードを制御するように構成される。

【0057】

コントローラによって灯具機器２０００を接続して制御し、灯具機器２０００の照明モードのインテリジェント制御を実現することができ、コントローラによってユーザ感情を反映できるユーザ行動を自動的に監視して取得し、感情予測ネットワークによってユーザ行動を予測し、ユーザ感情にマッチングする制御命令を取得することができ、コントローラが制御命令を灯具機器２０００に送信し、灯具機器２０００が受信された制御命令に基づいてユーザ感情にマッチングする照明モードに調節するように制御することができ、照明モードの調節制御効果が高く、制御操作がインテリジェントで簡便である。

【0058】

また、本発明の第５の態様の実施例は、メモリと、プロセッサと、メモリに記憶され、且つプロセッサで運行できるコンピュータプログラムとを含む電子機器をさらに提供する。

【0059】

プロセッサとメモリとは、バス又は他の形態によって接続されてもよい。

【0060】

メモリは、非一時的コンピュータ可読記憶媒体として、非一時的ソフトウェアプログラム及び非一時的コンピュータ実行可能なプログラムを記憶するために用いることができる。なお、メモリは、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、非一時的メモリ、例えば少なくとも１つのディスク記憶デバイス、フラッシュメモリ、又は他の非一時的ソリッド記憶デバイスをさらに含んでもよい。いくつかの実施形態において、メモリは、プロセッサに対してリモートに設置されるメモリを選択可能に含み、これらのリモートメモリは、ネットワークによって該プロセッサに接続されることができる。上記ネットワークの実例は、インターネット、企業イントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動通信ネットワーク及びその組み合わせを含むが、それらに限らない。

【0061】

上記第１の態様の実施例の照明制御方法を実現するために必要とする非一時的ソフトウェアプログラム及び命令がメモリに記憶され、プロセッサによって実行される場合、上記実施例における照明制御方法を実行し、例えば、以上に記述されている方法ステップＳ１００～Ｓ３００、方法ステップＳ２１０～Ｓ２２０、方法ステップＳ３１０～Ｓ３２０、方法ステップＳ３３０～Ｓ３４０を実行する。

【0062】

以上に記述されている機器の実施例は、例示的なものに過ぎず、ここで分離された部品として説明されるユニットは、物理的に分離されてもよく、又は物理的に分離されなくてもよく、すなわち、一つの場所に位置してもよく、又は複数のネットワークユニットに分布されてもよい。実際の必要に応じて、そのうちの一部又は全部のモジュールを選択して、本実施例の方案の目的を実現することができる。

【0063】

なお、本発明の第６の態様の実施例は、１つのプロセッサ又はコントローラによって実行され、例えば、上記機器の実施例における１つのプロセッサによって実行され、上記プロセッサに上記実施例における照明制御方法を実行させ、例えば、以上に記述されている方法ステップＳ１００～Ｓ３００、方法ステップＳ２１０～Ｓ２２０、方法ステップＳ３１０～Ｓ３２０、方法ステップＳ３３０～Ｓ３４０を実行させることができるコンピュータ実行可能な命令が記憶されるコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

【0064】

当業者であれば理解できるように、上記で開示された方法におけるステップの全部又は一部、システムは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア及びそれらの適切な組み合わせとして実施されてもよい。いくつかの物理的アセンブリの一部又はすべては、中央処理装置、デジタル信号プロセッサ、マイクロプロセッサなどのプロセッサによって実行されるソフトウェアとして、又はハードウェアとして、又は特定の用途向け集積回路などの集積回路として実施することができる。このようなソフトウェアは、コンピュータ記憶媒体（又は非一時的媒体）と通信媒体（又は一時的媒体）を含んでもよいコンピュータ可読媒体上に分布することができる。当業者に周知のように、コンピュータ記憶媒体という用語は、情報（例えばコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータ）を記憶するための任意の方法又は技術において実施される揮発性と不揮発性、リムーバブルとリムーバブルでない媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多機能ディスク（ＤＶＤ）又は他のディスク記憶、カートリッジ、磁気テープ、ディスク記憶又は他の磁気記憶装置、又は所望の情報を記憶するために用いることができるとともに、コンピュータによってアクセス可能な任意の他の媒体を含むが、それらに限らない。なお、当業者には周知のように、通信媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は搬送波や他の伝送メカニズムのような調節データ信号における他のデータを含み、任意の情報配信媒体を含むことができる。

【0065】

本明細書の記述において、用語「一実施例」、「いくつかの実施例」、「例示的な実施例」、「例」、「具体的な例」、又は「いくつかの例」などを参照する記述は、該実施例または例に関連して記述される具体的な特徴、構造、材料、または特徴が本発明の少なくとも１つの実施例または例に含まれることを意味する。本明細書では、上記用語の概略的な表現は、必ずしも同じ実施例又は例を指すものではない。さらに、記述された具体的な特徴、構造、材料、又は特徴は、任意の１つ又は複数の実施例又は例において、適切な方法で組み合わされてもよい。

【0066】

本発明の実施例が示され且つ説明されているが、当業者であれば理解できるのは、本発明の原理と精神を逸脱することなく、これらの実施例に対する様々な変更、修正、代替、変形が可能であり、本発明の範囲は、請求項及びそれらの均等物によって限定される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【国際調査報告】