(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221070186 6.X (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 广东爱奇光电科技有限公司 地址 528415 广东省中山市小 榄镇工业大 道北22号第一层之一 (72)发明人 韩益均　常学和　莫金明　林伟东　 刘厚东　黄义贤　 (74)专利代理 机构 北京睿博行远知识产权代理 有限公司 1 1297 专利代理师 计小玲 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 111/20(2020.01) (54)发明名称 一种灯具灯珠排布设计方法、 装置、 设备及 可读存储介质 (57)摘要 本发明提供了一种 灯具灯珠排布设计方法、 装置、 设备及可读存储介质， 涉及计算机技术领 域， 包括获取第一信息， 所述第一信息包括至少 一种灯具的灯光波长信息和灯具外壳温度信息； 将所述第一信息发送至异常检测模块进行处理， 得到异常的灯具； 获取第二信息， 所述第二信息 包括所述异常的灯具的类型信息， 将所述异常的 灯具的类型信息发送至训练后的神经网络模型 进行处理； 发送控制命令， 所述控制命令包括命 令工作人员按照所述第三信息重新排布所述异 常的灯具中灯珠位置的命令。 本发 明可以根据用 户的设计需求对已有灯具进行灯珠位置的重新 快速高效的排布， 通过此种设计方式可以提高灯 具的设计速度， 并且还可以减少时间成本和人工 成本。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 114969946 A 2022.08.30 CN 114969946 A 1.一种灯具灯珠排布设计方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一信息， 所述第一信息包括至少一种灯具的灯光波长信息和灯具外壳温度信 息； 将所述第一信息发送至异常检测模块进行处理， 得到异常的灯具， 所述异常的灯具为 具有异常灯光波长信息和异常灯具外壳温度信息的灯具； 获取第二信息， 所述第二信息包括所述异常的灯具的类型信息， 将所述异常的灯具的 类型信息发送至训练后的神经网络模型进行处理， 得到第三信息， 所述第三信息包括所述 异常的灯具的灯珠排布位置信息； 发送控制命令， 所述控制命令包括命令工作人员按照所述第 三信息重新排布所述异常 的灯具中灯珠位置的命令 。 2.根据权利要求1所述的灯具灯珠排布设计方法， 其特征在于， 将所述第 一信息发送至 异常检测模块进行处 理， 得到异常的灯具， 包括： 将所有的灯具的灯光波长信 息发送至优化后的决策树模型内进行异常检测， 得到异常 的所述灯光波长信息； 将所有的灯具的所述温度信息发送至K ‑means聚类模型内进行聚类， 得到温度异常的 阈值范围； 基于所述温度异常的阈值范围， 得到异常的所述温度信息； 将异常的所述灯光波长信息对应的灯具和异常的所述温度信息对应的灯具进行求交 集处理， 得到所述具有异常灯光波长信息和异常温度信息的灯具。 3.根据权利要求2所述的灯具灯珠排布设计方法， 其特征在于， 所述优化后的决策树模 型的构建方法， 包括： 获取历史灯具的灯光波长信 息， 筛选所述历史灯 具的灯光波长信 息中的异常灯光波长 信息， 并对筛选得到的每一个异常灯光波长信息进行异常类型标定， 得到标定后的灯光波 长信息； 基于CART算法对所述历史灯 具的灯光波长信 息中的异常灯光波长信息进行处理， 得到 CART决策树， 并将所述CART决策树进行随机 剪枝处理得到决策树模型； 将所述历史灯具的灯光波长信息发送至决策树模型进行判断， 得到判断结果信息； 基于所述判断结果信 息和所述标定后的灯光波长信 息进行对比， 并基于对比结果调整 所述决策树模型内的判断参数， 直至所述对比结果与预设对比结果相同后， 得到所述优化 后的决策树模型。 4.根据权利要求2所述的灯具灯珠排布设计方法， 其特征在于， 将所有的灯具的所述温 度信息发送至K ‑means聚类模型内进行聚类， 得到温度异常的阈值范围， 包括： 将所有的所述温度信 息进行数据处理， 清除所有的所述温度信 息内的残缺数据和无效 数据， 得到第一子信息； 将所述第一子信息导入所述K ‑means聚类算法模型中进行处理， 得到第一子信息的聚 类簇的个数和每 个所述聚类簇中的对象个数； 将所述聚类簇 中的对象个数小于或等于预设的第 一阈值的聚类簇进行删除， 得到至少 一个大于所述第一阈值的聚类簇； 基于至少一个大于所述第一阈值的聚类簇和拉依达准则计算得到每个所述聚类簇对权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114969946 A 2应的阈值范围； 将所有的所述聚类簇对应的阈值范围所形成的最大阈值范围作为所述温度异常的阈 值范围。 5.一种灯具灯珠排布设计装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取单元， 用于获取第一信息， 所述第一信息包括至少一种灯具的灯光波长信息 和灯具外壳温度信息； 第一处理单元， 用于将所述第 一信息发送至异常检测模块进行处理， 得到异常的灯 具， 所述异常的灯具为具有异常灯光波长信息和异常灯具外壳温度信息的灯具； 第二处理单元， 用于获取第 二信息， 所述第二信息包括所述异常的灯 具的类型信 息， 将 所述异常的灯具 的类型信息发送至训练后的神经网络模型进行处理， 得到第三信息， 所述 第三信息包括所述异常的灯具的灯珠排布位置信息； 第一发送单元， 用于发送控制命令， 所述控制命令包括命令工作人员按照所述第三信 息重新排布所述异常的灯具中灯珠位置的命令 。 6.根据权利要求5所述的灯具灯珠排布设计装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一处理子单元， 用于将所有的灯 具的灯光波长信 息发送至优化后的决策树模型内进 行异常检测， 得到异常的所述灯光波长信息； 第一聚类子单元， 用于将所有 的灯具的所述温度信息发送至K ‑means聚类模型内进行 聚类， 得到温度异常的阈值范围； 第一判断子单 元， 用于基于所述温度异常的阈值范围， 得到异常的所述温度信息； 第一对比子单元， 用于将异常的所述灯光波长信 息对应的灯具和 异常的所述温度信 息 对应的灯具进行求交集处 理， 得到所述具有异常灯光波长信息和异常温度信息的灯具。 7.根据权利要求6所述的灯具灯珠排布设计装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第二处理子单元， 用于获取历史灯具的灯光波长信息， 筛选所述历史灯具的灯光波长 信息中的异常灯光波长信息， 并对筛选得到的每一个异常灯光波长信息进行异常类型标 定， 得到标定后的灯光波长信息； 第三处理子单元， 用于基于CART算法对所述历史灯具的灯光波长信息 中的异常灯光波 长信息进行处理， 得到CART决策树， 并将所述CART决策树进行 随机剪枝处理得到 决策树模 型； 第二判断子单元， 用于将所述历史灯具的灯光波长信息发送至决策树模型进行判断， 得到判断结果信息； 第二对比子单元， 用于基于所述判断结果信息和所述标定后的灯光波长信息进行对 比， 并基于对比结果调整所述决策树模型内的判断参数， 直至所述对比结果与预设对比结 果相同后， 得到所述优化后的决策树模型。 8.根据权利要求6所述的灯具灯珠排布设计装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第四处理子单元， 用于将所有的所述温度信息进行数据处理， 清除所有的所述温度信 息内的残缺数据和无效数据， 得到第一子信息； 第二聚类子单元， 用于将所述第一子信息导入所述K ‑means聚类算法模型中进行处理， 得到第一子信息的聚类簇的个数和每 个所述聚类簇中的对象个数； 第三聚类子单元， 用于将所述 聚类簇中的对象个数小于或等于预设的第 一阈值的聚类权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114969946 A 3