智能车灯自闭环要求丰富的车身前方环境感知结果，同时需要满足实时性、高准确率、低漏（误）检率等要求，基于此，提出了一种基于YOLOv8n的轻量级检测算法模型YOLOv8-Brake Light(YOLOv8-BL）。该方法通过增加通道注意力机制Squeeze-and-Excitation(SE)模块，自适应地提高模型提取复杂环境目标特征的能力；同时，在Conv模块中引入轻量化卷积，用GSConv模块代替普通卷积，有效地减少了模型计算量；在GSConv模块的基础上，设计了单一聚合模块VoV-GSCSPC来优化模型结构，以达到更高的模型性能。实验结果表明，YOLOv8-BL模型在私有数据集上的mAP@0.5指标比YOLOv8n模型更高，提高了3.9%，计算量降低至7.6 GFLOPs。提出的YOLOv8-BL模型可以在边缘端有效完成智能车灯感知任务，具有较好的实际应用价值。
本文探讨了人工智能算法在智慧照明系统中的应用，重点分析了其在电气设备异常状态识别、故障诊断与主动安全控制中的关键技术。研究表明，AI算法可显著提升照明系统的安全性与运维效率，助力智慧城市建设。
随着智能建筑的快速发展，建筑照明供配电系统的高效性、可靠性愈发关键，本文基于数字孪生技术，深入探讨建筑照明供配电系统的设计策略。通过构建虚拟模型与物理系统的实时映射，分析数字孪生在系统优化、故障预警、能耗管理等方面的应用价值，提出融合设计方法，旨在提升供配电系统智能化水平，推动建筑节能与可持续发展。
2025年上半年，中国照明产品出口额同比下降约6%，但相较于疫情前同期仍保持23%的增长，展现出行业发展的韧性。出口结构呈现显著优化，LED装饰照明、光伏户外灯具及LED模块等新兴品类逆势增长，成为主要动力。市场格局方面，传统欧美市场表现分化，而东盟、非洲等新兴市场贡献提升。尽管面临“量升价跌”、贸易壁垒及产品质量等挑战，行业在调整中趋于稳定，并向高附加值方向转型。
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。
目的：针对高校照明系统能耗占校园总用电量重要比重，传统照明控制存在响应滞后与能源浪费等问题，设计一套覆盖室内外全区域的智能节能照明控制系统。方法：采用STM32F103单片机作为分布式控制核心，融合BH1750/TSL2561差异化检测、PIR/微波雷达组合人体感应及时间调度等多元化策略，运用模糊逻辑控制算法和PWM调光技术。结果：实现了教学模式、生活模式、安全模式、节能模式四种工作状态的自适应管理，系统检测精度±2.8%，响应时间118 ms,LED驱动效率91.2%，整体节能率达到31.5%。结论：该系统显著提升了能源利用效率，为高校照明系统智能化改造提供了完整的解决方案。
控制箱智能化改造是城市照明路灯集控系统升级的核心举措。通过优化感知层、升级传输层、构建决策层，实现对路灯、电缆、光源的全要素精准管控。改造后可实现路灯精准控制与自适应调光、电缆状态智能监测与故障预警、光源性能动态管理与寿命预测等功能，推动照明系统从被动运维向主动预警转型，构建设备、网络、平台协同的智能生态，为智慧城市基础设施协同治理提供支撑，助力实现从点亮城市到智慧赋能城市的跨越。
当前，城市轨道交通的能耗问题日益凸显，动力照明系统作为核心用能单元，其节能改造对行业可持续发展具有重要意义。随着物联网、人工智能等技术的逐渐成熟，智能控制在优化能源使用效率方面展现出了显著潜力。当前地铁照明系统仍普遍存在“长明灯”、过度照明、调控滞后等问题，造成了大量无效能耗。因此，本文就智能控制技术驱动下的地铁动力照明系统节能路径展开系统性探讨，以期构建高适配性动态调控模型，为轨道交通绿色低碳转型提供可落地的技术方案。
在AI大模型引发的产业革命中，城市竞争已进入“数据-算法-算力”协同进化的新阶段。本文以城市照明设施从市政基础设施向“感知+能源+算力”复合设施的转型为切入点，基于智慧路灯体系探索构建“一网统管中枢+分布式边缘节点”的城市全态势感知体系，提出“路缘经济”新概念，即依托路侧感知体系横向、纵向及联动空间的数据互联及场景化开发，打造新型经济空间，最终实现“灯杆即生产力”的价值跃迁。研究聚焦路侧数据要素的高效流动与价值转化，为城市数字孪生建设及空间智能升级提供理论与实践路径。
文章基于智能照明系统电气安全保障需求，对5G通信技术在监控系统中的集成应用进行了研究，阐述了5G通信的基本原理，介绍了系统架构、电气监控模块、通信与分析处理设计，结合实验测试与应用数据，分析了系统在响应时延、识别准确率及运维效率方面的优势，结果表明5G技术显著提升了照明系统的电气安全性能。