基于计算机视觉的自适应照明设备检测与调控研究

针对传统照明设备在复杂场景下环境感知维度单一、调控策略静态化导致的能耗冗余与体验失衡问题，文章提出计算机视觉驱动的自适应照明设备检测与动态调控方法。通过构建多光谱融合感知网络与时空—语义双流分析框架，突破高反射干扰抑制、设备密集遮挡检测等关键技术；设计约束感知深度强化学习算法，实现能效与舒适度的均衡优化。实验表明，该方法使设备检测平均精度达92.7%，动态场景下系统能耗降低31.5%的同时维持视觉舒适度评分≥8.6。