基于用戶行為分析的光照調節系統設計

魏 莎

（湖南環境生物職業技術學院，湖南 衡陽 421000）

0 引言

隨著科技的不斷發展，日常生活中出現越來越多的智能家居。這導致人們對家居的舒適性和個性化要求不斷提高。尤其是家庭照明系統，智能調節燈光光照強度成了研究的熱門話題。目前，通過技術手段提升產品和服務的品質是企業贏得競爭主動權的重要手段。一方面，傳統的智能光照控制設備的使用和安裝成本相對較高；另一方面，現有的家庭智能光照調節系統在智能控制方面只能控制系統的開關，不能根據用戶需求進行個性化定制。

云端控制技術為智能光照控制系統的發展帶來了新的思路。為了解決智能家居存在光照控制效果精確度較低的情況，該文提出了基于用戶行為分析的光照調節系統設計。

1 基于用戶行為分析的光照調節系統設計

人的行為需要特定的光照條件作為背景環境，因此在智能家居設計中需要識別用戶的行為，以適時調節光照條件，為用戶提供舒適的光照環境。在這個過程中，對用戶的行為判別是前端輸入，光照調節是系統輸出。

1.1 基于用戶行為分析的光照調節系統功能分解

通過探測人行走、坐和臥等姿態來識別室內人員的典型動作特征，同時搭配自適應的光照調節，從而實現室內照明與人員活動規律相匹配的目標。采用智能色溫亮度控制，可以根據背景光照信息自動調節燈光的色彩和強度，為用戶提供不同的感受。該文設計的智能照明系統，分為本地端、云端和移動端3個部分。本地端實現基礎的燈具開關控制功能，同時作為信息采集終端采集燈具、用戶和環境的信息。云端負責數據匯總以及分析，利用大數據處理技術概括用戶形象，是用戶行為分析的“大腦”。移動端設計為專用App，安裝在用戶的手機中，實現狀態監測和遙控功能，為用戶提供遙控操作功能。

根據客戶使用燈具的數據信息并結合燈具的具體位置信息，通過云端計算總結該用戶的照明習慣，將其作為光照調節的基本依據。再通過分析云端客戶照明用電情況的大數據構建典型的燈具使用情況輪廓模型，并將其作為用戶群體照明習慣的外在表現特征。

客戶生活習慣決定了房間不同功能區的照明時長，因此在光照調節系統設計中將這些不常使用區域的燈具照度大約調制為240 lx，僅提供基本的照明；而其他用戶頻繁活動區域的燈具照度至少為300 lx，既可以照顧用戶的使用習慣，又可以實現智能的控制能源消耗。云端分析根據不斷產生的新數據迭代計算用戶照明使用規律，完善光照調節系統的適用規則，形成動態化的自我更新，達到智能化完善燈具使用場景的目的。基于以上功能設計和技術原理，用戶行為分析的光照調節系統設計如圖1所示。

在圖1中，由硬件設施采集用戶行為，采集的信息包括心跳信息、體動信息、姿態信息、位置信息、用電習慣信息以及照度偏愛信息等。信息采集的方式主要有2種：1）通過穿戴式設備進行信息采集。2） 根據燈具使用情況的后臺數據進行采集。

圖1 基于用戶行為分析的光照調節系統概略圖

由HYM32F103ATBU微控制器作為控制CPU，選用BH1750光照度傳感器作為傳感器終端，以分布式方式采集房間內不同區域的照度值。將光照度傳感器采集的數據、房間位置編碼信息匯總在微控制器中，由微控制器結合行為判斷結果所選定的照度方案來設定與行為活動相匹配的照明亮度數值，通過BP1360驅動器調節PWM輸出，從而控制LED燈單元的亮度。

分析用戶行為需要建立模型，在綜合研判后臺數據信息的基礎上，通過分析房間內用戶的體征數據來判斷用戶的行為和行為趨勢，并將其作為光照調節的基本依據。環境信息則是室內的已有照度，其是自動調節的基準參數。

用戶的行為屬于離散型數據，具有單一個體特點明確、共性特征不明顯的特征，需要抽取其中的典型行為構建基礎行為詞條，將其作為判斷行為的條件。因此采用矩陣濾波的方式提取、分析用戶的共性行為（建立二維矩陣（，），該矩陣表示用戶的日常行為。其中，為用戶的行為，為行為對應的燈光照度）。其次，采用 K-mediods 算法對矩陣進行濾波，建立用戶興趣聚類。最后，對聚類中相似元素進行提取，并對提取結果采用降序排序的方式構建最近鄰集合S。根據最近鄰集合的評分矩陣和用戶行為元素間的相似度計算目標用戶u對特定調控對象的預測照度，將其作為用戶特定行為可能對應的光照度喜好值。按降序排列光照度喜好值的結果，則前幾項即為用戶對光照強度喜好的最優解。照度數值調控如公式（1）所示。

式中：S為目標用戶對未調控對象的預調控數值；R為目標用戶對所有對象的平均調控數值；sim（，u）為目標用戶與u之間的相似性；R為客戶對特定位置光照強度的當前值；R為客戶對特定位置光照強度的期望值。

通過分析后臺數據來研判特定用戶的照明喜好特征，將其設定為最優環境的參數值，根據其當前的行為以及下階段的行為趨勢來調節各個燈具的照度，形成用戶所在區域的理想光照條件，從而為用戶提供最舒適的光照體驗。調節燈光照度是實施環節，根據分析計算得到的每個燈具的設定參數來調節燈具的電流，實現室內照明環境自動調節的目標。

1.2 采集用戶行為

系統主要由采集端和調節端組成，分別完成采集用戶真實行為、采集環境數據以及調節管理燈具單元的工作。其中，采集端組成較為復雜，須采集用戶體征數據和環境數據，調節端主要完成照度調節和色溫調節工作，它是光照調節系統的執行終端。環境數據采集部分主要采集的環境數據包括聲音、光照強度和溫濕度。

在生理數據采集部分，以光電容積脈搏波的方式提取心率，以加速度傳感器ADXL362芯片檢測體動信號，通過藍牙的方式將檢測的數據發送到手機。在環境參數調節部分，所采用的控制方式為“一主多從”，主機和從機通過無線模塊HC-12進行數據交互。

系統采用駐極體話筒傳感器采集聲音，光強度傳感器采集每個房間等間隔點位的光照強度，采用HYM590溫濕度傳感器采集溫、濕度，通過信息采集、匯總和編碼等程序，將離散的分布信息傳輸到信號處理端。信號處理部分是以HYM32F103ZGT芯片為核心ARM處理器的模塊化信息處理單元，以其豐富的對外接口和強大的擴展功能與房間中分布式的傳感器、控制器相連，并將采集的各點位狀態信息、設定數值以及工作參數匯總在控制表中，從而形成控制矩陣，進而完成信息的上行傳輸和下行管理工作。同時，控制器通過載波通信方式接入網絡，與云服務器及手機App互聯，交互信息并接收遙控指令。

PWM信號是實現燈光照明調節的核心功能，由HYM32F103ZGT作為核心單元的信息處理器控制，通過輸出端口的編碼設置發送給譯碼器電路，將其轉換為PWM信號。為了提高信息處理器的帶負載能力，保證燈具驅動的可靠性，筆者在譯碼器輸出端增加HYM211運放電路作為驅動模塊，實現2.25 V～18.00 V的寬范圍電壓輸出，以控制燈具亮度 。

1.3 光照調節系統功能軟件開發

用戶行為拾取和特征分析是設計的重點，也是軟件實現的主要內容。

用戶行為是時間連續特征數據，因此采用固定采樣頻率的樣值抽取方式提取特征數據，以判斷用戶行為。并根據采樣時刻點的用戶行為特征值（經歸類判定后）確定行為類屬，再選取照明方案。判定算法如公式（2）所示。

式中：（）為控制變量的輸出；（）和（-1）分別為時刻和上一個時刻的偏差值；為系統的采樣周期；K為比例系數；T為積分時間常數；T為微分時間常數；（）為1-時間段內的采樣值。

用戶行為數據是由用戶身上的穿戴式設備、房間中的紅外探測器以及位置傳感器獲取的。其中，穿戴式設備利用智能手機、智能手表以及健康手環等設備接收（藍牙方式）用戶的心跳速度、體動等信息。數據接收頻率設定為1次/ min。紅外探測器采集到的數據包括2個方面：1）用戶的數量、位置信息；2）用戶的體溫信息。以紅外輻射強度的強、弱定性來區分用戶的活動狀態，在睡眠或靜思狀態，由于身體活動進入平靜期，體表溫度低于平常水平，因此需要調暗燈光，營造休息環境；如果用戶體表紅外輻射特征強度高，代表身體處于活動狀態，則需要調亮燈光，營造積極的亮環境。體表輻射的強度在一定程度上可以標定客戶的活躍狀態，可作為房間氛圍燈的點亮條件，營造“活躍、運動、興奮和狂歡”等燈光氣氛環境，以適應用戶的心情變化。位置傳感器的工作原理是通過房間內3個傳感器采集的人員位置信息，并利用“三角定位法”解算人員的真實位置。位置傳感器的作用是定位人員位置，以該位置作為光照調節的中心，通過各個燈具的動態調節，使人員所在位置為最舒適的照度環境。以上3種傳感器獲取的用戶行為數據是軟件處理的基礎，通過藍牙接口導入處理器，并采用卡爾曼濾波，以穿戴設備的數據為主、溫度信息和位置信息為輔，剔除干擾信號，保留下來的信息作為下一步行為分析的數據基礎。

建立用戶行為模型，以用戶的穿戴設備數據為判斷基礎，以溫度信息和位置信息作為附屬條件。在心跳信息、體動信息以及姿態信息3個數據項中建立關聯關系，形成3種狀態的組合數據庫。為降低運算量，對數據進行歸一化處理。其中，心跳信息對比平時該用戶的心跳記錄，劃分為快、正常和慢3個層級，體動信息劃分為運動、行動和靜止3個層級，姿態信息劃分為行、坐和臥3個層級。經歸一化處理后，數據規模大幅下降，僅剩27種組合。

同樣，筆者也對溫度信息進行數據歸一化處理，將其劃分為3種狀態。需要根據房間使用性質的不同單獨定義位置信息，例如座椅位置可定義為坐區，床位置可定義為臥區，運動器材位置可定義為運動區。

歸一化公式如公式（3）所示。

式中：為用戶行為習慣因子的數目；sim（u，u）為用戶行為習慣的相似度；sim（u，u）為用戶行為習慣因子之間的相似度。

在軟件算法中，先對初步取得的27種組合進行融合分類，再將其與溫度數據、位置數據結合，作為用戶具體行為的評判依據。經過遍歷條件分支判斷，確定用戶所處的狀態，完成用戶行為判斷工作。

2 系統測試及結果分析

該文基于用戶行為分析設計了光照調節系統，為了檢驗該系統是否能夠對不同使用環境下的燈光進行精準控制，該文進行了系統測試實驗。10組系統測試后所得到的數據見表1。

表1 測試數據

根據3種典型照明使用環境分別進行測試，即用戶靜態動作下的升亮度調節（1組～3組）、用戶平緩動作下的穩亮度調節（4組～7組）以及用戶大幅動作下的穩亮度調節（8組～10組）。為統一測試環境，背景光照強度控制為100 lx的暗環境，照明燈具為LED三色光源。用戶的行為由同一試驗人員完成，保證測試的基礎條件一致。

經過測試可知，在不同激勵條件下，光照調節系統都可以在較短時間內（最長為17 ms）穩定照明效果，為用戶帶來與行為配套的舒適照明體驗。結果表明該文所設計的基于用戶行為分析的光照調節系統能夠在各種環境中下精準地控制燈光效果。

3 結語

該文利用用戶行為分析設計了智能光照調節系統。該系統可以收集用戶的使用習慣和在不同環境下的光照使用需求并對其進行分析，從而實現在不同環境下對燈光進行精準控制的功能。該文所設計的系統能夠根據使用者的需求對環境燈光進行設置，同時保證燈光的穩定性，減少外界的干擾。由于時間原因，該文沒有進行多次重復測試，因此還需要在今后的研究中不斷完善該系統。