对灯光互动控制信息传输方法及系统与流程

1.本公开涉及控制技术领域，尤其涉及一种对灯光互动控制信息传输方法及系统。


背景技术：

2.现有的文旅场景中，灯光秀往往是通过预存的程序控制显示效果，难以与用户产生互动，用户往往只是观赏，无法进行互动，并且需要观众佩戴智能穿戴设备，增加了观众的负担，同时穿戴设备的信号传输稳定性也可能会影响到互动效果。此外，节假日景区人流量较大，往往容易出现网络拥堵的情况，若将用户的互动控制指令通过无线传输的方式传输至灯光控制器，会导致网络拥堵，传输延迟的情况，降低用户体验，灯光控制效果不佳。


技术实现要素：

3.本公开实施例提供一种对灯光互动控制信息传输方法及系统，能够至少解决现有技术中的部分问题，也即需要观众佩戴智能穿戴设备，增加了观众的负担，同时穿戴设备的信号传输稳定性也可能会影响到互动效果。
4.本公开实施例的第一方面，提供一种对灯光互动控制信息传输方法，包括：获取目标区域中多个目标对象所持传感器的多种传感信息，融合所述多种传感信息确定传感特征，基于所述传感特征以及目标对象预设的骨架信息通过预先构建的模式识别模型，确定所述多个目标对象的互动信息，其中，所述模式识别模型基于神经网络构建，用于为输入信息匹配预设模式；根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率，将压缩后互动信息传输至灯光控制器；所述灯光控制器基于压缩后互动信息，结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照所述互动信息对应的控制方式进行显示，其中，所述平滑过渡控制算法用于生成平滑数值序列控制目标灯具。
5.在一种可选的实施方式中，所述基于所述传感特征以及预设的骨架信息通过预先构建的模式识别模型，确定所述多个目标对象的互动信息包括：分别将所述骨架特征和所述传感特征输入所述模式识别模型，在所述模式识别模型的隐藏层中设置惩罚因子以及丢弃因子，通过前向传播算法融合所述骨架特征以及所述传感特征确定融合特征；根据模式匹配算法确定所述融合特征与预设模式模板的相似度得分，将相似度得分最高的预设模式模板作为多个目标对象的互动信息。
6.在一种可选的实施方式中，所述在所述模式识别模型的隐藏层中设置惩罚因子以及丢弃因子，通过前向传播算法融合所述骨架特征以及所述传感特征确定融合特征包括：
在所述模式识别模型的隐藏层中设置跳跃连接块，将所述隐藏层的输入和输出相加的结果作为下一隐藏层的输入，并在所述隐藏层中设置丢弃因子，随机将所述隐藏层的输出值设置为零，并汇总所述隐藏层的所有输出值；在所述模式识别模型的损失函数中设置惩罚因子，结合所述隐藏层的所有输出值确定融合特征；所述根据模式匹配算法确定所述融合特征与预设模式模板的相似度得分包括：按照如下公式所示的方法确定相似度得分：；；；其中，sim(x[i]y[ j])表示所述融合特征x[i]与预设模式模板y[ j]的相似度得分，weight(i, j)表示融合特征中第i个元素与预设模式模板中第j个元素进行动态调整得到的权重值，d(x[i],y[ j])表示融合特征中第i个元素与预设模式模板中第j个元素的空间距离，min(d[i-1][ j],d[i][ j-1])表示融合特征和预设模式模板对应的二维矩阵中各个元素的最小路径值。
[0007]
在一种可选的实施方式中，所述根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率包括：初始化拥塞窗口大小，当发生重传丢失时，执行快速重传机制，重复发送最早未确认的报文段；当检测到连续的丢包时，执行选择性重传机制，仅重传丢失的报文段；根据拥塞窗口大小和往返时间来计算传输速率。
[0008]
在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：将压缩后互动信息分割为多个数据流，并通过预设的多个独立传输通道进行并行传输和负载均衡；为每个数据流分配独立的拥塞窗口调整策略，根据拥塞情况动态调整传输速率；使用独立的拥塞探测机制监测每个传输通道的网络拥塞情况，并根据拥塞情况采取相应的拥塞控制策略。
[0009]
在一种可选的实施方式中，所述灯光控制器基于压缩后互动信息，结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照所述互动信息对应的控制方式进行显示包括：基于所述互动信息确定所述目标对象的动作速度，结合所述目标灯具的当前状态和目标状态，确定过渡时间；根据所述当前状态和所述目标状态，通过线性插值和缓动函数计算中间过渡值，通过映射函数将所述中间过渡值映射为控制参数对所述目标灯具进行控制。
[0010]
在一种可选的实施方式中，所述根据所述当前状态和所述目标状态，通过线性插值和缓动函数计算中间过渡
值包括：；其中，m
value
表示中间过渡值，c
value
、t
value
分别表示所述当前状态和所述目标状态，easingfunction(t)表示缓动函数，t表示插值参数。
[0011]
本公开实施例的第二方面，提供一种对灯光互动控制信息传输系统，包括：第一单元，用于获取目标区域中多个目标对象所持传感器的多种传感信息，融合所述多种传感信息确定传感特征，基于所述传感特征以及目标对象预设的骨架信息通过预先构建的模式识别模型，确定所述多个目标对象的互动信息，其中，所述模式识别模型基于神经网络构建，用于为输入信息匹配预设模式；第二单元，用于根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率，将压缩后互动信息传输至灯光控制器；第三单元，用于所述灯光控制器基于压缩后互动信息，结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照所述互动信息对应的控制方式进行显示，其中，所述平滑过渡控制算法用于生成平滑数值序列控制目标灯具。
[0012]
本公开实施例的第三方面，提供一种对灯光互动控制信息传输设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。
[0013]
本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。
[0014]
本公开实施例的有益效果可以参考具体实施例对应技术部分，在此不再赘述。
附图说明
[0015]
图1为本公开实施例对灯光互动控制信息传输方法的流程示意图；图2为本公开实施例对灯光互动控制信息传输系统的结构示意图。
具体实施方式
[0016]
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0017]
下面以具体地实施例对本公开的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
[0018]
图1为本公开实施例对灯光互动控制信息传输方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：
s101.获取目标区域中多个目标对象所持传感器的多种传感信息，融合所述多种传感信息确定传感特征，基于所述传感特征以及目标对象预设的骨架信息通过预先构建的模式识别模型，确定所述多个目标对象的互动信息；示例性地，本技术中目标区域可以包括满足图像设备获取站在目标区域的多个目标对象的图像信息的区域，通过设定特定目标区域不仅有利于对多个目标对象进行管理，还能够在目标区域周围设定灯带，根据目标对象的数量的变化而实时调整，例如，当目标对象数量增加时，可以增加灯带的亮度、密集度或覆盖面积，以创造出更加壮观的效果，相反，当目标对象数量减少时，可以减少灯带的强度或范围，以维持适当的氛围。
[0019]
可选地，可以通过图像设备获取目标区域中多个目标对象的图像信息，其中，图像信息可以包括可见光图像，图像信息中包括目标对象的全身图像，用于后续提取目标对象的骨架特征，分析目标对象的动作；目标对象所持传感器可以包括带有加速度计和陀螺仪的传感设备，通过融合加速度信息和角速度信息确定传感特征，用于获取目标对象的手部控制动作，实际应用中，本技术既可以根据目标对象的整体肢体动作，也可以根据目标对象手持传感器的手部控制动作与灯光秀进行交互，综合了整体肢体动作和手部控制动作不仅能够实现整体控制效果，还能兼顾局部控制效果，提升用户体验。
[0020]
在一种可选的实施方式中，所述基于所述图像信息提取所述多个目标对象的骨架特征包括：对所述图像信息中每个像素设定初始化权重，并引入学习因子以及时间衰减因子，进行自适应背景识别，将所述图像信息中背景信息与目标信息进行分割；示例性地，在文旅场景中，光照环境往往是剧烈变换的，而要从游客众多的场景中识别出多个目标对象的骨架特征，首先需要先确定多个目标对象，而要确定多个目标对象，则需要将多个目标对象从背景信息中识别出来，也即需要进行目标对象与背景信息分割。
[0021]
在一种可选的实施方式中，所述对所述图像信息中每个像素设定初始化权重，并引入学习因子以及时间衰减因子，进行自适应背景识别，将所述图像信息中背景信息与目标信息进行分割包括：对所述图像信息中每个像素设定初始化权重后，基于所述初始化权重以及像素值确定每个像素点与预设背景阈值的差值，若所述差值大于0，则将像素点设定为前景信息，若所述差值小于0，则将像素点设定为背景信息，其中，所述前景信息属于目标信息；将设定为前景信息的像素点保留，并引入学习因子和时间衰减因子更新剩余像素点的权重值，直至完成所有剩余像素点前景信息与背景信息的分割。
[0022]
示例性地，对于每个像素点，可以将其划分为前景信息和背景信息，其中，前景信息即为目标信息，将前景信息和背景信息进行分割后，能够提取目标信息的边缘信息，用于骨架提取；而为了提高前景信息和背景信息的分割准确率，可以对所述图像信息中每个像素设定初始化权重，其中初始化权重可以是随机设定的，初始化权重的值可以是0-1之间的自然数；将初始化权重与像素值相乘后，确定其与预设背景阈值的差值，若差值大于0，则可以将该像素点判定为前景信息，若差值小于0，则可以将其判定为背景信息，实现初步分割。为了进一步提高分割的准确率，可以将前景信息的像素点保留，引入学习因子以及时间衰减因子用于更新后续像素点的权重值。
[0023]
其中，学习因子可以根据像素点的可靠性和稳定性动态调整图像信息中不同像素
的变化率；时间衰减因子可以用于平衡前景信息和背景信息中像素点的权重，可以使最近的信息具有更高的权重，而过去的信息的权重逐渐减弱。
[0024]
在一种可选的实施方式中，将设定为前景信息的像素点保留，并引入学习因子和时间衰减因子更新剩余像素点的权重值包括：按照如下公式所示的方法进行权重值更新：；其中，w
i+1
表示第i+1个像素点对应的权重值，wi表示第i个像素点对应的权重值，i
max
表示像素点的数量，ri表示第i个像素点对应的学习因子，ti表示第i+1个像素点对应的时间衰减因子，w0表示初始权重值，p
aver
表示所有像素点的像素均值。
[0025]
通过基于像素权重的更新，可以提高对动态纹理和移动物体的建模能力，减少对它们的干扰，增强对光照变化等场景变化的适应性，减少背景分割的噪声和不稳定性，提高前景检测的准确性。可以更加自适应地对不同像素的变化进行分割，较可靠和稳定的像素将具有较高的权重，从而对背景分割的更新贡献更大，而不稳定或易受干扰的像素将具有较低的权重，从而减小了其对背景分割的影响。
[0026]
将所分割的目标信息通过边缘检测算法提取所述目标信息的边缘信息，并通过骨架连接算法进行骨架连接确定所述多个目标对象的骨架特征；示例性地，可以使用目标检测算法（如基于特征的检测器、深度学习的目标检测模型等）在图像中检测目标的位置和边界框，再根据目标检测结果，从背景分割得到的目标信息中提取出目标区域的图像；再对目标图像进行灰度化或二值化处理，以便后续处理，利用边缘检测算法提取目标图像中的边缘信息；基于提取的边缘信息，应用骨架化算法（如细化算法、中轴变换等）将目标图像转化为骨架化表示；根据骨架化结果，进行骨架连接操作，将断开的骨架线段进行连接，得到完整的目标骨架特征。其中，边缘检测算法可以包括canny边缘检测算法，应用骨架化算法可以包括细化算法、中轴变换算法等。
[0027]
在一种可选的实施方式中，融合所述多种传感信息确定传感特征包括：示例性地，本技术所述传感信息包括加速度信息和角速度信息，其中，目标对象所持传感器可以包括带有加速度计和陀螺仪的传感设备，其中，将加速度计传感器和陀螺仪传感器测得的数据通过转换后，都可以描述目标对象的控制动作，但两者单独都有着不容忽略的缺陷：加速度计拥有良好的静态性能，但当传感设备处于运动状态时，在水平方向上会产生一个加速度，此时加速度计测得的就是重力加速度在水平方向的分量和水平方向加速度的合加速度，会产生高频噪声的干扰，同样影响着加速度计采集的角度值的精度。
[0028]
陀螺仪短时稳定性好，但由于自身结构不够完善，加之温度变化，磁场干扰等因素影响，会产生静态漂移。虽然该漂移误差值极小，但积分操作会使得角度值产生累积误差，即使极小的漂移值也会累积得到极大的角度误差。
[0029]
从以上分析可知，若单独使用加速度计或者陀螺仪传感器，得到的结果都存在较
大的误差，因此，需要对两款传感器得到的传感信息进行融合。
[0030]
分别确定加速度信息对应的加速度偏移信息和角速度信息对应的角速度偏移信息，根据所述加速度信息、所述加速度偏移信息以及所述角速度信息、所述角速度偏移信息，结合滤波增益方程，判断所述滤波增益方程是否收敛，若收敛，则通过向量拼接的方式融合所述加速度信息和角速度信息。
[0031]
示例性地，本技术的滤波增益方程可以如下公式所示：；其中，k(t)、k(t-1)分别表示t时刻和t-1时刻的滤波增益方程，d
t
表示t时刻的估计均方误差值，表示t时刻的状态估计矩阵的转置矩阵；v(t)表示t时刻的测量噪声协方差矩阵。
[0032]
其中，所述收敛判据如下公式所示：；其中，p
con
表示收敛判据，time
loss
表示时变渐消因子，conc表示收敛调整系数，表示t-1时刻对t时刻收敛性的状态估计，k0(t)表示t时刻对应的初始滤波增益方程。
[0033]
示例性地，测量噪声协方差矩阵用于指示传感器实际测量过程中所导致的噪声信息，通过协方差矩阵的形式进行表示，能够综合考虑噪声所带来的误差，并且后续通过结合收敛性判据，确定增益方程是否收敛，提高最后得到融合特征的准确度。
[0034]
示例性地，本公开实施例的模式识别模型可以是基于神经网络构建的，用于为输入信息匹配预设模式，其中，预设模式可以包括预存的多种模式类别，例如，用户的摇晃动作可以触发灯光的闪烁效果，用户的旋转动作可以控制灯光的颜色变化，当群体整体运动时，灯光可以随着运动的速度和方向进行变化，例如，当群体向某个方向移动时，灯光可以呈现流动的效果；当群体停止时，灯光可以稳定或渐变为其他效果。
[0035]
在一种可选的实施方式中，所述基于预先构建的模式识别模型，融合所述骨架特征以及所述传感特征确定融合特征，并基于所述融合特征以及预设模式模板确定所述多个目标对象的互动信息包括：分别将所述骨架特征和所述传感特征输入所述模式识别模型，在所述模式识别模型的隐藏层中设置惩罚因子以及丢弃因子，通过前向传播算法融合所述骨架特征以及所述传感特征确定融合特征；根据模式匹配算法确定所述融合特征与预设模式模板的相似度得分，将相似度得分最高的预设模式模板作为多个目标对象的互动信息。
[0036]
可选地，本技术的模式识别模型可以是基于改进的多层感知器构建的，本技术的模式识别模型在隐藏层的输入与输出之间设置了跳跃连接块，将隐藏层的输入直接与输出相加，这样可以使信息在网络中更容易地传播，减轻梯度消失问题，其中，具体公式可以为：hidden_output=hidden_input+ f(hidden_input)，其中f()是隐藏层的非线性变换函数，hidden_output表示隐藏层的输出，hidden_input表示隐藏层的输入。此外，本技术的模式
识别模型在损失函数中设置了惩罚因子，用于控制模式识别模型的模型复杂度，有助于减少过拟合。进一步地，本技术在训练模式识别模型时，以一定的概率（通常为0.5）随机选择部分神经元，并将它们的输出值设置为零，可以进一步防止神经元之间的过拟合依赖关系，迫使网络去学习多个独立的特征表示。在前向传播和反向传播过程中，被丢弃的神经元不参与计算，但在预测时需要保留所有神经元，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
[0037]
在一种可选的实施方式中，所述在所述模式识别模型的隐藏层中设置惩罚因子以及丢弃因子，通过前向传播算法融合所述骨架特征以及所述传感特征确定融合特征包括：在所述模式识别模型的隐藏层中设置跳跃连接块，将所述隐藏层的输入和输出相加的结果作为下一隐藏层的输入，并在所述隐藏层中设置丢弃因子，随机将所述隐藏层的输出值设置为零，并汇总所述隐藏层的所有输出值；在所述模式识别模型的损失函数中设置惩罚因子，结合所述隐藏层的所有输出值确定融合特征；所述根据模式匹配算法确定所述融合特征与预设模式模板的相似度得分包括：按照如下公式所示的方法确定相似度得分：；；；其中，sim(x[i]y[ j])表示所述融合特征x[i]与预设模式模板y[ j]的相似度得分，weight(i, j)表示融合特征中第i个元素与预设模式模板中第j个元素进行动态调整得到的权重值，d(x[i],y[ j])表示融合特征中第i个元素与预设模式模板中第j个元素的空间距离，min(d[i-1][ j],d[i][ j-1])表示融合特征和预设模式模板对应的二维矩阵中各个元素的最小路径值。
[0038]
本技术根据时间序列的局部属性自适应地改变权重的值，以增强模式匹配的准确性，从而得到与目标对象实际想要控制效果对应的互动信息，提高控制准确度，有利于提高用户体验。
[0039]
可选地，可以利用预先设定的模式模板，例如动作序列或姿势序列，与融合特征进行匹配，可使用模式匹配算法计算融合特征与模式模板之间的相似度得分，基于相似度得分确定目标对象的互动信息，如触发特定的灯光效果、音乐播放等。
[0040]
s102.根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率，将压缩后互动信息传输至灯光控制器；示例性地，为了提高用户的互动体验，本技术可以采用无线传输的方式将用户的互动信息传输至灯光控制器，而为了避免例如节假日等特殊节日，网络拥堵造成互动信息传输延迟甚至数据丢失的情况，本技术实施例根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率。
[0041]
在一种可选的实施方式中，所述根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率，将压缩后互动信息传输至灯光控制器包
括：按照预设采样窗口对所述互动信息进行窗口采样，并将窗口采样的数据按照预设映射关系映射为采样符号，并对所述采样符号进行频率统计，确定所述采样符号的符号频率；根据所述采样符号以及所述符号频率，将所述互动信息编码为传输字符；根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，将所述传输字符分割为多个数据流，并通过预设的多个独立传输通道，为每个数据流分配独立传输通道对应的拥塞窗口调整策略；根据所述拥塞窗口调整策略，动态调整所述传输字符在独立传输通道的传输速率，将其传输至灯光控制器。
[0042]
示例性地，为了提高传输效率以及避免信息传输过程中出现信息丢失的情况，可以将互动信息进行压缩。可选地，可以按照预设采样窗口对所述互动信息进行窗口采样，并将窗口采样的数据按照预设映射关系映射为采样符号，其中，预设采样窗口的大小可以根据实际压缩的信息进行适应性调整，本技术实施例对此并不进行限定，本技术实施例的互动信息可以包括传感器融合的数据，可以将其映射为对应的采样符号，其中预设映射关系可以包括互动信息为双手摆动时，将其与双手这一形象符号进行对应，符号的定义可以考虑互动信息的特性和语义含义，以便在压缩过程中保持信息的可理解性和可逆性；并且可以对采样符号进行频率统计，确定采样符号的符号频率，统计的结果可以作为字典构建的依据，常见的统计方法包括直方图、频率计数等；根据频率统计结果构建字典或编码表；字典可以使用不同的数据结构表示，如哈希表、树结构等，本技术实施例的字典构建算法可以包括霍夫曼树、lempel-ziv-welch算法等，本技术实施例并不进行限定。
[0043]
将传输字符分割为多个数据流，并为每个数据流分配独立传输通道对应的拥塞窗口调整策略。这样可以充分利用多个独立传输通道，根据网络状态和带宽信息动态调整每个通道的传输速率，提高传输效率和冗余容错能力。
[0044]
在一种可选的实施方式中，所述根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，将所述传输字符分割为多个数据流，并通过预设的多个独立传输通道，为每个数据流分配独立传输通道对应的拥塞窗口调整策略包括：根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，以及所述多个独立传输通道的活动连接数，确定所述独立传输通道的综合权重值；根据所述综合权重值，为所述数据流优先分配综合权重值靠前的独立传输通道，并实时检测所述独立传输通道的拥堵值，当所述拥堵值超过预设拥堵阈值，判断是否发生丢包，若发生丢包，则将减半拥堵窗口，并按照预设降速策略降低传输速率；若未丢包，则按照预设降速策略降低传输速率。
[0045]
示例性地，可以监测目标区域的网络状态，包括网络拥塞程度、带宽利用率、丢包率等，获取可用的带宽信息，包括每个独立传输通道的带宽容量和可用带宽；将待传输的字符或数据分割为多个数据流，分割可以按照不同的规则进行，例如按照时间段、数据类型、数据大小等；其中，可以根据网络状态和带宽信息，结合传输通道的活动连接数，确定综合权重
值，假设有多个物理通道，每个通道有延迟（latency）和带宽（bandwidth）两个指标。我们可以采用以下公式来计算通道的权重值：权重值 = a
ꢀ×ꢀ
(1 / 延迟) + b
ꢀ×ꢀ
带宽；其中，a和b是权重因子，用于调整延迟和带宽在权重计算中的相对权重，延迟的倒数表示延迟越低权重越高，带宽表示带宽越高权重越高。
[0046]
通过将延迟和带宽进行加权求和， a和b的取值可以根据实际情况进行调整，以平衡延迟和带宽对权重的影响程度。
[0047]
下面是一个示例，展示如何使用公式计算通道的权重值：通道1：延迟 = 10ms，带宽 = 100mbps通道2：延迟 = 5ms，带宽 = 200mbps假设设置 a = 0.6，b = 0.4，可以使用以下计算：权重值通道1 = 0.6
ꢀ×
(1 / 10) + 0.4
ꢀ×ꢀ
100 = 0.6 + 40 = 40.6；权重值通道2 = 0.6
ꢀ×
(1 / 5) + 0.4
ꢀ×
200 = 0.6 + 80 = 80.6。
[0048]
进一步地，可以根据每个服务器的连接数和权重来分配流量，假设有三台服务器，分别标记为server1、server2和server3，它们的权重分别为w1、w2和w3。同时，我们跟踪每个服务器当前的连接数，分别为c1、c2和c3。
[0049]
算法步骤如下：初始化连接数：c1 = 0，c2 = 0，c3 = 0。当有新的请求到达时，计算每台服务器的有效连接数，使用以下公式：有效连接数 = 当前连接数 / 权重对于server1：有效连接数1 = c1 / w1；对于server2：有效连接数2 = c2 / w2；对于server3：有效连接数3 = c3 / w3；选择有效连接数最小的服务器，即最少连接的服务器。如果有多台服务器具有相同的最小有效连接数，可以根据权重进行进一步的选择；将请求分配给选择的服务器，并将对应服务器的连接数加1。返回分配的服务器信息给请求的客户端。更新服务器连接数：根据实际情况更新每台服务器的连接数。
[0050]
下面是一个示例：server1：权重w1 = 3，当前连接数c1 = 5；server2：权重w2 = 2，当前连接数c2 = 2；server3：权重w3 = 1，当前连接数c3 = 3；计算有效连接数：有效连接数1 = c1 / w1 = 5 / 3 ≈ 1.67；有效连接数2 = c2 / w2 = 2 / 2 = 1；有效连接数3 = c3 / w3 = 3 / 1 = 3；由于有效连接数2最小，选择server2作为负载均衡的目标服务器，并将连接数c2加1。
[0051]
其中，综合权重值可以将网络状态和带宽信息以及活动连接数进行拼接。
[0052]
根据所述综合权重值，为所述数据流优先分配综合权重值靠前的独立传输通道，
并实时检测所述独立传输通道的拥堵值，当所述拥堵值超过预设拥堵阈值，判断是否发生丢包，若发生丢包，则将减半拥堵窗口，并按照预设降速策略降低传输速率；若未丢包，则按照预设降速策略降低传输速率。
[0053]
示例性地，可以初始化拥塞窗口大小（cwnd）为一个较小的值，例如1个mss（最大报文段长度）；每当收到一个确认（ack），将cwnd加倍；持续进行上述步骤，直到cwnd达到一个阈值（ssthresh）。
[0054]
一旦cwnd达到ssthresh，进入拥塞避免阶段；每收到一个确认，cwnd增加1 /cwnd，以线性增加cwnd；当cwnd达到某个阈值时，可以选择进行快速重传和快速恢复；快速重传和快速恢复（fast retransmit and fast recovery）：如果接收方连续收到3个重复的确认，表明有一个数据包丢失；发送方立即重传丢失的数据包，并将cwnd减半；之后，进入快速恢复阶段，将ssthresh设置为当前cwnd的一半，并继续线性增加cwnd；如果发生超时，表明网络发生了更严重的拥塞，将ssthresh设置为当前cwnd的一半，并将cwnd重置为初始值；进入慢启动阶段，重新开始拥塞控制算法。
[0055]
并且在发生丢包，则将减半拥堵窗口，并按照预设降速策略降低传输速率；若未丢包，则按照预设降速策略降低传输速率。
[0056]
为每个数据流分配独立传输通道对应的拥塞窗口调整策略可以防止网络中的路由器和链路因过载而崩溃，从而保持网络的可靠性和稳定性；确保多个传输会话（如tcp连接）在网络上公平地共享带宽，避免某个连接占用过多的网络资源，从而提高网络的公平性；通过动态调整发送速率，拥塞控制策略可以最大化网络的吞吐量，使网络资源得到充分利用，提高数据传输的效率。在网络出现拥塞时，降低对网络设备的压力，避免过多的数据包在设备中排队等待，从而减少设备的负载和功耗。
[0057]
s103.所述灯光控制器基于压缩后互动信息，结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照所述互动信息对应的控制方式进行显示，其中，所述平滑过渡控制算法用于生成平滑数值序列控制目标灯具。
[0058]
示例性地，为了实现顺滑和自然的灯光控制效果，可以通过平滑过渡控制算法控制目标灯具，其中，平滑过渡控制算法用于生成平滑数值序列控制目标灯具，可以采用插值和缓动函数的方法，通过计算出适当的过渡参数来实现平滑的灯光控制。
[0059]
在一种可选的实施方式中，所述基于所述互动信息结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照所述互动信息对应的控制方式进行显示包括：基于所述互动信息确定所述目标对象的动作速度，结合所述目标灯具的状态，确定过渡时间；根据所述当前状态和所述目标状态，通过线性插值和缓动函数计算中间过渡值，通过映射函数将所述中间过渡值映射为控制参数对所述目标灯具进行控制。
[0060]
在一种可选的实施方式中，所述根据所述当前状态和所述目标状态，通过线性插值和缓动函数计算中间过渡值包括：；
其中，m
value
表示中间过渡值，c
value
、t
value
分别表示所述当前状态和所述目标状态，easingfunction(t)表示缓动函数，t表示插值参数。
[0061]
示例性地，本技术实施例的中间过渡值可以表示为平滑数值序列。本公开实施例的缓动函数可以根据时间或进度的变化，使得过渡在开始和结束时更加缓慢，中间时更加快速或平滑。常用的缓动函数包括线性、平方、立方和指数函数等。
[0062]
示例性地，根据当前互动信息和目标灯具的状态，确定过渡的时间长度，即从当前状态过渡到目标状态所需的时间，根据记录的动作时间点计算用户的动作速度。例如，可以根据两个相邻动作之间的时间间隔和动作幅度来估算速度。速度可以表示为动作单位时间内的位移量或动作执行的频率。根据用户的动作速度确定过渡时间的长度，如果用户的动作速度较快，表示用户希望得到即时的反馈和快速的灯光变化，那么可以缩短过渡时间，以保持与用户互动的实时性和响应性；相反，如果用户的动作速度较慢，表示用户更希望得到缓慢和平滑的灯光变化，那么可以适当延长过渡时间。
[0063]
假设用户做出一系列连续的手势动作，记录下每个动作的时间点和速度，根据这些数据，可以计算出用户的平均动作速度，如果用户的平均动作速度很快，那么可以根据需要将过渡时间设置得较短，例如0.5秒，以保持与用户的快速互动同步；如果用户的平均动作速度较慢，那么可以将过渡时间设置得较长，例如2秒，以确保灯光变化更加平滑和舒适。通过根据用户的动作速度确定过渡时间，可以使灯光变化与用户互动保持一致，提供更好的用户体验和交互性。
[0064]
本公开实施例的第二方面，提供一种对灯光互动控制信息传输系统，图2为本公开实施例对灯光互动控制信息传输系统的结构示意图，包括：第一单元，用于获取目标区域中多个目标对象所持传感器的多种传感信息，融合所述多种传感信息确定传感特征，基于所述传感特征以及目标对象预设的骨架信息通过预先构建的模式识别模型，确定所述多个目标对象的互动信息，其中，所述模式识别模型基于神经网络构建，用于为输入信息匹配预设模式；第二单元，用于根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率，将压缩后互动信息传输至灯光控制器；第三单元，用于所述灯光控制器基于压缩后互动信息，结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照所述互动信息对应的控制方式进行显示，其中，所述平滑过渡控制算法用于生成平滑数值序列控制目标灯具。
[0065]
本公开实施例的第三方面，提供一种对灯光互动控制信息传输设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。
[0066]
本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。
[0067]
本发明可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
[0068]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。

技术特征：
1.一种对灯光互动控制信息传输方法，其特征在于，包括：获取目标区域中多个目标对象所持传感器的多种传感信息，融合所述多种传感信息确定传感特征，基于所述传感特征以及目标对象预设的骨架信息通过预先构建的模式识别模型，确定所述多个目标对象的互动信息，其中，所述模式识别模型基于神经网络构建，用于为输入信息匹配预设模式；根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率，将压缩后互动信息传输至灯光控制器；所述灯光控制器基于压缩后互动信息，结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照所述互动信息对应的控制方式进行显示，其中，所述平滑过渡控制算法用于生成平滑数值序列控制目标灯具。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述传感特征以及预设的骨架信息通过预先构建的模式识别模型，确定所述多个目标对象的互动信息包括：分别将所述骨架特征和所述传感特征输入所述模式识别模型，在所述模式识别模型的隐藏层中设置惩罚因子以及丢弃因子，通过前向传播算法融合所述骨架特征以及所述传感特征确定融合特征；根据模式匹配算法确定所述融合特征与预设模式模板的相似度得分，将相似度得分最高的预设模式模板作为多个目标对象的互动信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述模式识别模型的隐藏层中设置惩罚因子以及丢弃因子，通过前向传播算法融合所述骨架特征以及所述传感特征确定融合特征包括：在所述模式识别模型的隐藏层中设置跳跃连接块，将所述隐藏层的输入和输出相加的结果作为下一隐藏层的输入，并在所述隐藏层中设置丢弃因子，随机将所述隐藏层的输出值设置为零，并汇总所述隐藏层的所有输出值；在所述模式识别模型的损失函数中设置惩罚因子，结合所述隐藏层的所有输出值确定融合特征；所述根据模式匹配算法确定所述融合特征与预设模式模板的相似度得分包括：按照如下公式所示的方法确定相似度得分：；；；其中，sim(x[i]y[ j])表示所述融合特征x[i]与预设模式模板y[ j]的相似度得分，weight(i, j)表示融合特征中第i个元素与预设模式模板中第j个元素进行动态调整得到的权重值，d(x[i],y[ j])表示融合特征中第i个元素与预设模式模板中第j个元素的空间距离，min(d[i-1][ j],d[i][ j-1])表示融合特征和预设模式模板对应的二维矩阵中各个元素的最小路径值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率，将压缩后互动信息传输至灯光控制器包括：
按照预设采样窗口对所述互动信息进行窗口采样，并将窗口采样的数据按照预设映射关系映射为采样符号，并对所述采样符号进行频率统计，确定所述采样符号的符号频率；根据所述采样符号以及所述符号频率，将所述互动信息编码为传输字符；根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，将所述传输字符分割为多个数据流，并通过预设的多个独立传输通道，为每个数据流分配独立传输通道对应的拥塞窗口调整策略；根据所述拥塞窗口调整策略，动态调整所述传输字符在独立传输通道的传输速率，将其传输至灯光控制器。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，将所述传输字符分割为多个数据流，并通过预设的多个独立传输通道，为每个数据流分配独立传输通道对应的拥塞窗口调整策略包括：根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，以及所述多个独立传输通道的活动连接数，确定所述独立传输通道的综合权重值；根据所述综合权重值，为所述数据流优先分配综合权重值靠前的独立传输通道，并实时检测所述独立传输通道的拥堵值，当所述拥堵值超过预设拥堵阈值，判断是否发生丢包，若发生丢包，则将减半拥堵窗口，并按照预设降速策略降低传输速率；若未丢包，则按照预设降速策略降低传输速率。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述灯光控制器基于压缩后互动信息，结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照所述互动信息对应的控制方式进行显示包括：基于所述互动信息确定所述目标对象的动作速度，结合所述目标灯具的当前状态和目标状态，确定过渡时间；根据所述当前状态和所述目标状态，通过线性插值和缓动函数计算中间过渡值，通过映射函数将所述中间过渡值映射为控制参数对所述目标灯具进行控制。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前状态和所述目标状态，通过线性插值和缓动函数计算中间过渡值包括：；其中，m
value
表示中间过渡值，c
value
、t
value
分别表示所述当前状态和所述目标状态，easingfunction(t)表示缓动函数，t表示插值参数。8.一种对灯光互动控制信息传输系统，其特征在于，包括：第一单元，用于获取目标区域中多个目标对象所持传感器的多种传感信息，融合所述多种传感信息确定传感特征，基于所述传感特征以及目标对象预设的骨架信息通过预先构建的模式识别模型，确定所述多个目标对象的互动信息，其中，所述模式识别模型基于神经网络构建，用于为输入信息匹配预设模式；第二单元，用于根据所述目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩所述互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率，将压缩后互动信息传输至灯光控制器；第三单元，用于所述灯光控制器基于压缩后互动信息，结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照所述互动信息对应的控制方式进行显示，其中，所述平滑过渡控制算法用于生成平滑数值序列控制目标灯具。9.一种对灯光互动控制信息传输设备，其特征在于，包括：
处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。

技术总结
本公开涉及控制技术领域，能够解决需要观众佩戴智能穿戴设备，增加了观众的负担，同时穿戴设备的信号传输稳定性也可能会影响到互动效果的问题，具体提供一种对灯光互动控制信息传输方法及系统，用于进行灯光控制信息传输，包括获取目标区域中多个目标对象所持传感器的多种传感信息，融合多种传感信息确定传感特征，基于传感特征以及目标对象预设的骨架信息通过预先构建的模式识别模型，确定多个目标对象的互动信息；根据目标区域的网络状态和带宽信息，通过自适应传输算法压缩互动信息并动态调整压缩后互动信息的传输速率，将压缩后互动信息传输至灯光控制器；灯光控制器结合平滑过渡控制算法控制目标灯具按照互动信息对应的控制方式进行显示。的控制方式进行显示。的控制方式进行显示。


技术研发人员：包珊陌
受保护的技术使用者：良业科技集团股份有限公司
技术研发日：2023.06.13
技术公布日：2023/7/22