基于光線傳感器的光源和環境分析方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于電子信息領域，尤其涉及一種基于RGB色彩傳感器、IR傳感器和UV傳感器的光源和環境分析方法。
【背景技術】
[0002]隨著時代的發展，科技的進步，越來越多的擁有各式功能的電子設備被研發出改善人們的日常生活，現今用來為人們生活創造便利的電子設備，多為記錄人體生物數據或者是記錄人體運動數據，然而卻沒有合適的電子設備來記錄我們周邊的生活環境，包括光線、聲音、溫度和濕度等等。有的時候我們希望電子設備能夠記錄我們的生活環境，用于做某些數據的統計和日后的情況分析等。所以開發一款能夠改變人們日常生活的記錄人們生活環境的電子設備，是十分必要的。
【發明內容】
[0003]為解決上述技術問題，本發明提出一種基于光線傳感器的光源和環境分析方法，技術方案為:
[0004]一種基于光線傳感器的光源和環境分析方法，包括:用戶端使用光線傳感器采集用戶端光源數據；所述用戶端對所述采集到的用戶端光源數據進行分析處理，并將處理后的所述用戶端光源數據與總數據庫的總數據庫光源數據進行匹配；所述用戶端根據匹配結果確定所述用戶端所處環境的光源類型，以及光源隨時間變化的特征；所述用戶端根據所述光源類型和所述光源隨時間變化的特征確定所述用戶端所處的環境；所述用戶端根據所述用戶端所處的環境，并且結合加速計所采集的數據分析確定出用戶的行為。
[0005]在一些可選的實施例中，所述光源和環境分析方法還包括:所述用戶端根據所述用戶端所處環境的光源類型、光源隨時間變化的特征和所處的環境確定光線質量。
[0006]在一些可選的實施例中，所述光源和環境分析方法還包括:所述用戶端將分析出的所述用戶所處的環境，所處環境的光源、以及所述用戶的行為按照時間軸的方式展示給用戶；若不符合用戶情況，則所述用戶端接收所述用戶反饋的調整數據，并根據所述調整數據對所述用戶所處的環境，所處環境的光源、以及所述用戶的行為進行修正得到修正數據展示給用戶直至符合用戶情況，并且形成用戶數據存入用戶數據庫；若符合用戶情況，則形成用戶數據存入所述用戶數據庫。
[0007]在一些可選的實施例中，所述光源和環境分析方法還包括:所述總數據庫使用光線傳感器采集各種環境下各種光源的總數據庫光源數據；所述總數據庫對所述總數據庫光源數據分析處理得到光線特征，并進行存儲。
[0008]在一些可選的實施例中，所述光線傳感器包括RGB色彩傳感器、IR傳感器和UV傳感器；所述用戶端光源數據包括所述用戶所處環境的光源的紅光信號強度、綠光信號強度、藍光信號強度、紫外光信號強度和紅外光信號強度；所述總數據庫光源數據包括各種環境下各種光源的紅光信號強度、綠光信號強度、藍光信號強度、紫外光信號強度和紅外光信號強度。
[0009]在一些可選的實施例中，所述總數據庫分析處理得到所述光線特征包括:各種環境下各種光源的所述紅光信號強度、綠光信號強度、藍光信號強度、紫外光信號強度和紅外光信號強度的總光線強度；所述紅光信號強度、綠光信號強度、藍光信號強度、紫外光信號強度和紅外光信號強度占所述總光線強度的比例；所述紅光信號強度、綠光信號強度、藍光信號強度、紫外光信號強度和紅外光信號強度占所述總光線強度的比例隨時間變化的特征。
[0010]在一些可選的實施例中，
[0011]所述用戶端對所述采集到的用戶端光源數據進行分析處理的過程包括:
[0012]計算得出所述紅光信號強度、綠光信號強度、藍光信號強度、紫外光信號強度和紅外光信號強度的總光線強度；計算得出所述五種光線信號強度占總光線強度的比例；
[0013]所述用戶端將處理后的所述用戶端光源數據與總數據庫的總數據庫光源數據進行匹配的過程包括:將所述五種光線信號強度占總光線強度的比例與所述總數據庫存儲的所述各種環境下各種光源的光線特征進行計算對比，得到最匹配的數據。
[0014]本發明所帶來的有益效果:
[0015]1、利用RGB、IR和UV光線傳感器采集數據，并進行分析得出用戶周圍的光源和環境，并且在環境分析的基礎上，通過光線傳感器時間上的變化，進行用戶行為分析，例如:戶外行走、看電視和讀書等等，實現實時記錄生活的環境和狀態。
[0016]2、提升用戶體驗，并且便于日后的分析和統計，除此之外，還可為人們的生活增添意外的樂趣。
[0017]3、通過對所述用戶所處的環境，所處環境的光源、以及所述用戶的行為的調整與修正，得到準確的時間軸數據，減少錯誤的發生。
【附圖說明】
[0018]圖1是本發明基于光線傳感器的光源和環境分析方法的流程示意圖。
【具體實施方式】
[0019]以下描述和附圖充分地示出本發明的具體實施方案，以使本領域的技術人員能夠實踐它們。一些實施方案的部分和特征可以被包括在或替換其他實施方案的部分和特征。本發明的實施方案除非明確要求，否則單獨的部件和功能是可選的，并且操作的順序可以變化。實施例僅代表可能的變化。
[0020]本文所提到的紅綠藍(RGB, Red-Green-Blue)色彩傳感器，可采集紅綠藍三基色的信號強度；紅外線(IR，Infra-red)傳感器，可采集紅外光信號強度；紫外光(UV，Ultrav1let)傳感器,可采集紫外光信號強度。
[0021]如圖1所示，在一些說明性的實施例中，公開一種基于光線傳感器的光源和環境分析方法:
[0022]下文所提到的光線傳感器包括RGB色彩傳感器、IR傳感器和UV傳感器。
[0023]101:用戶端光源數據的采集。用戶端使用光線傳感器進行數據采集，得到用戶端光源數據，所述用戶端光源數據包括=RGB色彩傳感器采集的所述用戶所處環境的光源的紅光信號強度、綠光信號強度和藍光信號強度；uv傳感器采集的紫外光信號強度；IR傳感器采集的紅外光信號強度。
[0024]102:數據的處理與匹配。所述用戶端對所述采集到的用戶端光源數據進行分析處理，即將所述采集到的五種光線的信號強度進行總光線強度歸一化處理:設所述五種光線的原始信號強度是:IK為紅光信號強度，Ie為綠光信號強度，Ib為藍光信號強度，IuvS紫外光信號強度，Iie為紅外光信號強度，Itoal為總光線強度，則Itoal = Ie+Ig+Ib+1t+Iie°計算得出所述五種光線信號強度占總光線強度的比例，紅光信號強度歸一化:IK-nOTmal-raw= Ik/Itrtal，綠光信號強度歸一化:1
G—normal—raw ^ ^ total?
藍光信號強度歸一化:ι
B—normal—raw Ιβ/
Ltoi，紫外光信號強度歸一化:1 UV-norma-rawl -^UV /Itotai，紅外光信號強度歸一化:I IR-normal-raw
IIE/It0talo將所述五種光線信號強度占所述總光線強度的比例與所述總數據庫中的數據進行計算對比，得到最匹配的數據。匹配可以用多種算法，比如最小方差法，或者其他方法進行匹配來確定用戶的光源，下面以最小方差法為例進行說明:設方差為V，采集分析得到的歸一化數據分別是
R-normal-raw Λ IG-normal-raw、Ιβ-normal-raw、I IR-normal-raw 矛口 ^ UV-normal ~r aw?
假設總數據庫中的數據總共有η組，那么通過比對會產生η個V:
[0025]V(l...rO (Ir—normal—raw Ir—normal—(1.■■ η)) + (【G—normal—raw ^ G-normal- (1...n) ^ + (Ιβ—normal—raw Ιβ—normal-(l...n)) + (IIR