[0001] 本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种LED补光灯补光判断方法及电子设备。

[0002] 随着技术的发展，道路违章抓拍已经是较为成熟的技术，极大解放了交通警力。违章抓拍使用的高速摄像机通过高速抓拍得到道路交通图像，并通过后台分析设备对道路交通图像进行分析识别，判断是否存在违章行为。对于抓拍图像的识别依赖高质量的抓拍图像，尤其是针对光线环境不佳时，需要借助LED补光灯进行补光，使得抓取的道路交通图像中车辆车牌清晰可见，然而，LED补光灯进行补光时，如果仅仅按照特定的补光周期进行补光，或者直接在每一次抓拍过程中均进行补光是不符合要求的，持续或频繁补光容易造成安全隐患以及浪费资源，例如补光过于频繁或者光线强度过大，容易导致驾驶员视线障碍，同时造成LED补光灯过热，设备损耗严重。那么，LED补光灯补光是否是合格的，需要进行判断，如何针对大量LED补光灯进行准确无误的合格性判断是需要解决的技术问题。

[0065] 为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

[0066] 在下面的详细描述中，通过实例阐述了许多具体细节，以便提供对相关指导的全面了解。然而，对于本领域的技术人员来说，显然可以在没有这些细节的情况下实施本申请。在其他情况下，公知的方法、程序、系统、组成和/或电路已经在一个相对较高水平上被描述，没有细节，以避免不必要的模糊本申请的方面。

[0067] 这些和其他特性、当前申请披露的功能、执行的方法、结构中相关元素的功能和部件的组合和生产经济性,在参照附图进行以下描述的考虑中可能会变得更加明显,所有这些形成本申请的一部分。然而，需要理解清楚的是，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当了解的是，这些图纸不是按比例绘制的。然而，应当明确理解的是，附图仅用于说明和描述的目的，并不意图限制本申请的范围。应当知晓的是，这些附图并不依照比例。

[0068] 本申请中使用流程图说明根据本申请的实施例的系统所执行的执行过程。应当明确理解的是，流程图的执行过程可以不按顺序执行。相反，这些执行过程可以以相反的顺序或同时执行。另外，可以将至少一个其他执行过程添加到流程图。一个或多个执行过程可以从流程图中删除。

[0069] 图1是根据本申请的一些实施例所示的应用场景示意图，电子设备100和多个与之通信的前端摄像设备200通信，前端摄像设备200可以是违章抓拍摄像机。

[0070] 在一些实施例中，请参照图2，是电子设备100的架构示意图，该电子设备100包括LED补光灯补光判断装置110、存储器120、处理器130和通信单元140。存储器120、处理器130以及通信单元140各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。LED补光灯补光判断装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器120中或固化在电子设备100的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。处理器130用于执行存储器120中存储的可执行模块，例如LED补光灯补光判断装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等。

[0071] 其中，所述存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read‑Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read‑Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read‑Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器120用于存储程序，处理器130在接收到执行指令后，执行所述程序。通信单元140用于通过网络建立电子设备100与前端摄像设备200之间的通信连接，并用于通过网络收发数据。

[0072] 处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP))、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

[0073] 可以理解，图2所示的结构仅为示意，电子设备100还可包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

[0074] 图3是根据本申请的一些实施例所示的一种LED补光灯补光判断方法的流程图，该方法应用于图1中的电子设备100，具体可以包括以下步骤S10～步骤S40。在以下步骤S10～步骤S40的基础上，将对一些可选实施例进行说明，这些实施例应当理解为示例，不应理解为实现本方案所必不可少的技术特征。

[0075] 步骤S10：响应于LED补光灯补光判断指令，获取预设统计周期中的目标区域的拟分析目标补光灯补光数据集。

[0076] 本申请实施例中，对于LED补光灯补光判断主要是判断对应的LED补光灯的补光是否是合格的，例如是补光强度(过弱不能起到补光的效果，电子警察获取的图像清晰度不足，过强影响道路驾驶员视线，引发安全隐患)、补光频率(过高增加功耗减少设备寿命，过低影响抓拍效果)和补光效果(如是否有故障等)。LED补光灯补光判断指令可以是电子设备按照预设的周期产生的激发指令，在预设统计周期中，摄像设备或者LED补光灯或者与上述二者连接的其他电子设备采集补光灯的补光数据，发送至电子设备100，电子设备100将接受到的各个补光灯的补光数据整理成补光数据集，补光数据集包含的补光数据可以包括但不限于LED补光灯设备编码(如ID)、LED补光灯补光次数、补光强度、功耗、温度等，另外，电子设备100中或者与电子设备100通信的云存储平台中存储有每一LED补光灯的基础信息，例如型号、使用时长等信息。

[0077] 步骤S20：对于拟分析目标补光灯补光数据集，获取目标补光灯补光数据集的补光数据和所述目标补光灯补光数据集对应的补光灯的补光灯表征向量；其中，补光灯表征向量为至少基于补光灯的历史补光数据校验信息获取得到。

[0078] 本申请实施例中，目标补光灯的补光灯表征向量为至少基于目标补光灯的历史补光数据校验信息获取得到，可以体现目标补光灯产生的补光数据集的特性，例如，获取目标补光灯补光数据集后，可以基于产生目标补光灯补光数据集对应的补光灯对应的补光灯编码，在存储补光灯表征向量的预设存储空间中获取和补光灯编码的补光灯表征向量，并确定为目标补光灯的补光灯表征向量。又例如，获取到目标补光灯补光数据集后，针对产生目标补光灯补光数据集对应的补光灯，基于目标补光灯的历史补光数据校验信息实时确定目标补光灯的补光灯表征向量。作为一些实施方式，目标补光灯的补光灯表征向量可以为目标补光灯对应的不合格补光产生比例，比如确定目标补光灯在历史对比周期中产生的不合格补光在目标补光灯在历史对比周期中产生的全部不合格补光中的比例，得到目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例，确定为目标补光灯的补光灯表征向量。或者，在目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例的基础上综合与目标补光灯具有预设位置联系(如位置之间的距离小于参考距离、相同的设备型号等)的其它对比补光灯对应的初始不合格补光产生比例，确定目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例，确定为目标补光灯的补光灯表征向量，后续对补光灯表征向量的获取进行详细描述。

[0079] 作为一些实施方式，目标补光灯的补光灯表征向量为目标补光灯对应的表征向量。比如基于目标补光灯的历史补光数据校验信息对目标补光灯进行构建，获得指示目标补光灯的补光特性的表征向量，确定为目标补光灯的补光灯表征向量。或者基于目标补光灯的不合格补光产生比例、对比周期中的补光次数和目标补光灯的设备参数，对目标补光灯进行构建获得可以综合性更好的指示目标补光灯的补光特性的初始表征向量，将其确定为目标补光灯的补光灯表征向量，又或者在目标补光灯对应的初始表征向量的基础上综合与目标补光灯具有预设位置联系的其它对比补光灯对应的初始表征向量，确定目标补光灯对应的目标表征向量，将其确定为该目标补光灯的补光灯表征向量。

[0080] 步骤S30：基于补光数据分析网络，依据补光数据和目标补光灯的补光灯表征向量，确定目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息；目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息用于指示目标补光灯补光数据集的补光类别。

[0081] 获取目标补光灯补光数据集的补光数据和产生目标补光灯补光数据集对应的补光灯的补光灯表征向量后，可以基于事先调试完成的补光数据分析网络，基于补光数据和目标补光灯的补光灯表征向量，获取目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息，目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息可以指示目标补光灯补光数据集的补光类别，比如指示目标补光灯补光数据集是否为不合格补光。以上所述补光数据分析网络是事先调试完成的，可以基于载入数据分析目标补光灯补光数据集是否为不合格补光。例如，该补光数据分析网络为训练为用于分析补光数据的网络，换言之，可以只将目标补光灯补光数据集的补光数据加载到补光数据分析网络，补光数据分析网络对加载的补光数据进行分析得到目标补光灯补光数据集对应的基础补光效果分析信息，进一步地，通过目标补光灯的补光灯表征向量调节目标补光灯补光数据集对应的基础补光效果分析信息，得到目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息。又例如，补光数据分析网络可以是综合补光数据和补光灯表征向量的网络，换言之，将目标补光灯补光数据集的补光数据和目标补光灯的补光灯表征向量都加载到该补光数据分析网络，补光数据分析网络对加载到的补光数据和补光灯表征向量进行分析得到目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息。作为可选地实施方案，如果目标补光灯的补光灯表征向量为目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例，则先基于补光数据分析网络，基于目标补光灯补光数据集的补光数据获取目标补光灯补光数据集为不合格补光的初始置信度；进一步地，通过目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例调节上述初始置信度，得到目标补光灯补光数据集为不合格补光的最终置信度，确定为目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息。

[0082] 作为一种实施方式，补光数据分析网络中包括数据表征向量挖掘模块和数据表征向量整合模块，数据表征向量挖掘模块的具体结构可以为：CNN(卷积)‑FC(全连接)；数据表征向量整合模块的具体结构可以为：FC‑CNN‑Pooling(下采样)‑FC。实际应用中，将目标补光灯补光数据集的补光数据加载到补光数据分析网络中后，数据表征向量挖掘模块中的CNN模块将对所加载的补光数据中的各个补光数据进行基础表征向量挖掘，得到各个补光数据分别对应的基础补光表征向量，然后，数据表征向量挖掘模块中的FC模块对各个补光数据分别对应的基础补光表征向量进一步处理后得到各个补光数据分别对应的数据表征向量。通过数据表征向量挖掘模块挖掘得到补光数据中各组补光数据分别对应的数据表征向量后，再基于数据表征向量整合模块，依据各组补光数据分别对应的数据表征向量获取补光数据表征向量，同时依据补光数据表征向量确定目标补光灯补光数据集为不合格补光的初始置信度。例如，数据表征向量整合模块中的FC模块将对各组补光数据分别对应的数据表征向量进行基础的整合处理，例如拼接或相加，得到基础整合表征向量，再基于数据表征向量整合模块中的CNN模块、Pooling模块，逐一对基础整合表征向量进行线性变换和下采样，得到补光数据表征向量，再基于数据表征向量整合模块中的余下一个FC模块对补光数据表征向量进行处理得到目标补光灯补光数据集为不合格补光的初始置信度。

[0083] 基于补光数据分析网络得到目标补光灯补光数据集为不合格补光的初始置信度后，本申请实施例的方法中，进一步通过目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例调节初始置信度，得到目标补光灯补光数据集为不合格补光的最终置信度。例如，可以参照如下公式进行调节得到：

[0084] Con(F)＝Con(I)+β·Con(F)

[0085] 其中，Con(F)为最终置信度，Con(I)为初始置信度，β为预设的调节因子，其具体数值不做限定。需要说明，如果目标补光灯补光数据集为不合格补光的最终置信度超过置信度预设值，那么可以获取目标补光灯补光数据集为不合格补光，如果目标补光灯补光数据集为不合格补光的最终置信度没有超过置信度预设值，将目标补光灯补光数据集确定为不合格补光。

[0086] 目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例可以基于目标补光灯的历史不合格补光产生情况进行确定，例如，获取目标补光灯在历史对比周期中产生的不合格补光的次数和目标补光灯在历史对比周期中产生的全部不合格补光的次数，再确定目标补光灯在历史对比周期中产生的不合格补光在全部补光数据集中的比例，确定目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例，将目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例确定为目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例。又例如，在目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例的基础上联合目标区域中与目标补光灯具有预设位置联系的其他对比补光灯的初始不合格补光产生比例，得到目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例。另外，出于提升上述方式中调用的补光数据分析网络的能力的考量，可以通过采集的补光灯补光数据集和确定的补光数据及为不合格补光的最终置信度，对补光数据分析网络进行优化调试。

[0087] 换言之，通过获取第一统计周期(具体时长不做限定)中采集的补光灯补光数据集确定为第一调试补光数据集，以及获取第一调试补光数据集的第一调试补光数据和第一调试补光数据集为不合格补光的最终置信度；接着通过第一调试补光数据和第一调试补光数据集为不合格补光的最终置信度，生成第一调试模板；依据第一调试模板对补光数据分析网络进行优化调试。需要说明，第一调试补光数据集是优化调试补光数据分析网络时采取的补光数据集；第一调试模板是通过第二调试补光数据集中的第二调试补光数据和第一调试补光数据集为不合格补光的最终置信度生成的模板，或称样本，为优化调试补光数据分析网络时采用的调试模板。

[0088] 作为另一种实施例，如果目标补光灯的补光灯表征向量为目标补光灯对应的目标表征向量时，可以基于补光数据分析网络中的数据表征向量挖掘模块，对补光数据中的各组补光数据进行表征向量挖掘，得到补光数据中各组补光数据分别对应的基础补光表征向量；然后基于补光数据分析网络中的整合表征向量处理模块，依据补光数据中各组补光数据分别对应的基础补光表征向量、和目标补光灯对应的目标表征向量，确定目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息。

[0089] 一个实施方式中，补光数据分析网络中包括数据表征向量挖掘模块和整合表征向量处理模块，其中，数据表征向量挖掘模块可以包括LSTM模块，整合表征向量处理模块可以包括2×FC模块、CNN模块、Pooling模块和FC模块。实际应用中，将目标补光灯补光数据集的补光数据和目标补光灯对应的目标表征向量均加载到补光数据分析网络；那么，补光数据分析网络中数据表征向量挖掘模块中的LSTM模块将对补光数据中各组补光数据进行表征向量挖掘，得到补光数据中各个补光数据分别对应的基础补光表征向量。

[0090] 通过数据表征向量挖掘模块挖掘补光数据中各组补光数据分别对应的基础补光表征向量后，补光数据分析网络中的整合表征向量处理模块将基于补光数据中各组补光数据分别对应的基础补光表征向量和目标补光灯对应的目标表征向量，确定目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息。例如将目标补光灯对应的目标表征向量确定为整合表征向量处理模块的首个加载数据，依照各组补光数据在补光数据中的次序将各组补光数据分别对应的初始表征向量按序确定为后续的载入数据；整合表征向量处理模块中的首个FC模块，通过目标补光灯对应的目标表征向量优化调节补光数据中各组补光数据分别对应的表征向量，得到补光数据中各组补光数据分别对应的数据表征向量；之后整合表征向量处理模块中第二个FC模块对各组补光数据分别对应的数据表征向量进行基础的整合处理，得到基础整合表征向量，接着基于整合表征向量处理模块中的CNN模块和Pooling模块，逐一对基础整合表征向量进行线性变换和下采样，得到补光数据表征向量，最后，基于整合表征向量处理模块的第三个FC模块对该补光数据表征向量进行处理获得目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息。需要说明，补光数据分析网络产生的目标补光灯补光数据集的补光效果分析信息，可以为目标补光灯补光数据集为不合格补光的置信度，如果置信度大于置信度预设值，那么确定目标补光灯补光数据集为不合格补光，如果置信度不大于置信度预设值，确定目标补光灯补光数据集为合格补光。

[0091] 其中，目标补光灯对应的目标表征向量为对目标补光灯的历史补光数据校验信息进行构建获得，体现目标补光灯的补光特性。例如，基于目标补光灯的不合格补光产生比例、对比周期中的补光次数和目标补光灯的设备参数，构建目标补光灯对应的初始表征向量，确定为目标补光灯对应的目标表征向量。又例如，在目标补光灯对应的初始表征向量的基础上联合目标区域中和目标补光灯具有预设位置联系的其他对比补光灯的初始表征向量，得到目标补光灯对应的目标表征向量。作为一种实施例，出于提升上述过程中涉及的补光数据分析网络的网络分析处理能力，可以通过采集的补光灯补光数据集和确定补光数据集对应的补光效果分析信息对补光数据分析网络进行优化调试。换言之，获取第三统计周期中采集的补光灯补光数据集确定为第二调试补光数据集，以及获取第二调试补光数据集的第二调试补光数据、产生第二调试补光数据集的补光灯对应的目标表征向量、和第二调试补光数据集对应的补光效果分析信息；接着通过第二调试补光数据、产生第二调试补光数据集的补光灯对应的目标表征向量和第二调试补光数据集对应的补光效果分析信息，生成第二调试模板；再依据第二调试模板对补光数据分析网络进行优化调试。

[0092] 需要说明，第二调试补光数据集是优化调试补光数据分析网络的补光数据集，第二调试模板为依据第二调试补光数据集中的第二调试补光数据、产生第二调试补光数据集的补光灯对应的目标表征向量和第二调试补光数据集对应的补光效果分析信息生成的模板，为优化调试补光数据分析网络采用的调试模板。本申请实施例提供的LED补光灯补光判断方法判断目标补光灯补光数据集是否为不合格补光时，同时将目标补光灯补光数据集的补光数据和产生目标补光灯补光数据集对应的补光灯的补光灯表征向量，其中，补光灯表征向量是基于补光灯的历史补光数据校验信息获取得到，可以提现补光灯产生的补光数据集的特性，那么通过补光灯的补光灯表征向量协同判断补光灯产生的补光数据集是否为不合格补光，能够增加不合格补光判断的精准度，防止误判，以保证补光的质量。

[0093] 步骤S40：依据补光效果分析信息，按照预设的补光控制策略对所述目标补光灯进行控制。

[0094] 在上述步骤S10～S30中，获得了目标补光灯的补光效果分析信息，如果补光效果分析信息指示补光是合格的，则保持现有补光策略，如果补光不合格，则根据预设的补光控制策略进行干预控制，可以理解，补光控制的方式是现有技术，此处不做限定，举例而言，可以是调节补光灯输出电流的占空比调节补光强度，在补光灯功耗多大时，调节补光灯常亮时间等。

[0095] 在上述内容中提及到可以通过目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例调节补光数据分析网络产出的目标补光灯补光数据集为不合格补光的初始置信度，以获得目标补光灯补光数据集为不合格补光的最终置信度，将其确定为目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息。那么，目标不合格补光产生比例的确定过程可以包括：

[0096] 步骤S101：确定目标区域中与目标补光灯具有预设位置联系的补光灯，确定为目标补光灯匹配的对比补光灯。

[0097] 在确定目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例前，可以先确定目标区域中与目标补光灯具有预设位置联系的补光灯，确定为目标补光灯匹配的对比补光灯。预设位置联系可以是补光灯之间的位置关系，如果目标区域中的一补光灯与目标补光灯的关系为预设位置联系，那么确定补光灯为目标补光灯匹配的对比补光灯。预设位置联系例如可以是型号标注情况和彼此之间的距离，因为距离越接近的补光灯，在布设时采用的型号以及工作环境信息是越接近的，当然，预设位置联系可以不限于此。

[0098] 作为可选地实施方案，本申请实施例通过生成目标补光灯对应的区域补光灯牵涉网，以及为区域补光灯牵涉网中的每一条连接线赋予相应的牵涉分配系数(表征连接的二者之间关联的权值)。换言之，依据目标补光灯和目标补光灯匹配的对比补光灯，生成目标补光灯对应的区域补光灯牵涉网，其中，区域补光灯牵涉网包括与目标补光灯对应的目标网结和与对比补光灯对应的对比网结。再针对区域补光灯牵涉网中目标网结与每个对比网结之间的连接线，基于目标补光灯与对比网结对应的对比补光灯之间的牵涉深度(即关联程度)，为连接线赋予牵涉分配系数，确定为对比补光灯的牵涉分配系数。例如，构建目标补光灯对应的目标网结以及目标补光灯匹配的各个对比补光灯分别对应的对比网结，再将目标网结与各个对比网结进行连接，以获得目标补光灯对应的区域补光灯牵涉网。对于区域补光灯牵涉网中目标网结与每个对比网结之间的连接线，依据事先确定的分配系数赋予策略，基于对比网结相应的对比补光灯与目标补光灯之间的联系深度，获取每一连接线的牵涉分配系数，以及将连接线对应的牵涉分配系数确定为对比补光灯对应的牵涉分配系数。牵涉分配系数指示对比补光灯与目标补光灯之间的关联深度(例如距离越近，牵涉分配系数越大)。

[0099] 例如，基于以下方式中的至少一个，基于目标补光灯与对比网结对应的对比补光灯之间的牵涉深度，为目标网结与该对比网结之间的连接线赋予牵涉分配系数：

[0100] (1)依据目标补光灯与对比网结对应的对比补光灯之间的型号标注情况，为目标网结与对比网结之间的连接线赋予牵涉分配系数。

[0101] (2)依据目标补光灯的道路环境信息与对比网结对应的对比补光灯的道路环境信息间的相似度(例如车流量、光线遮挡情况等，可以基于统计数据进行对比，具体可以将采集的环境信息数据进行特征提取后进行向量距离的计算得到相似度)，为目标网结与该对比网结之间的连接线赋予牵涉分配系数。

[0102] (3)依据目标补光灯与对比网结对应的对比补光灯之间的距离信息，为目标网结与该对比网结之间的连接线赋予牵涉分配系数。

[0103] (4)依据目标补光灯的归属子区域与对比网结对应的对比补光灯的归属子区域间的共性度量结果，为目标网结与对比网结之间的连接线赋予牵涉分配系数。归属子区域为一个大的目标区域中的分支区域，该方式中对比的是每个子区域整体上的共性度量结果(相似性度量结果)，如车流量、光线遮挡情况。

[0104] 步骤S102：获取目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例、和目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例；初始不合格补光产生比例是补光灯在历史对比周期中产生的不合格补光在补光灯在历史对比周期中产生的全部不合格补光中的比例。

[0105] 得到目标区域中目标补光灯匹配的各个对比补光灯后，获取目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和各个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例。例如，基于目标补光灯对应的补光灯编码和对比补光灯对应的补光灯编码，在预设存储空间中获取目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和各个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例。又例如，实时计算目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和各个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例。初始不合格补光产生比例是补光灯在历史对比周期中产生的不合格补光在补光灯在历史对比周期中产生的全部不合格补光中的比例。

[0106] 步骤S103：依据目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和每个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例，确定目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例。

[0107] 得到目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和目标补光灯匹配的各个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例后，再基于目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和目标补光灯匹配的各个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例，获取目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例，以通过目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例调节补光数据分析网络得到的目标补光灯补光数据集为不合格补光的初始置信度，获得的目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息更加准确。例如，确定目标补光灯匹配的各个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例的求和结果，将求和结果除以和目标补光灯匹配的对比补光灯的数量，得到不合格补光产生比例调节值，再计算目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例与该不合格补光产生比例调节值的求和结果，将其确定为目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例。如果前述基于目标补光灯与对比补光灯之间的牵涉深度，为对比补光灯赋予了对应的牵涉分配系数，那么基于目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例、目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例和每个对比补光灯分别对应的牵涉分配系数，获取目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例。例如，针对每一对比补光灯，计算对比补光灯对应的初始不合格补光产生比例与该对比补光灯对应的牵涉分配系数的积，将其确定为对比补光灯对应的对比不合格补光产生比例。然后计算每一对比补光灯分别对应的对比不合格补光产生比例的求和结果，将求和结果除以每一对比补光灯分别对应的牵涉分配系数的求和结果，得到不合格补光产生比例调节值，再计算目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例与不合格补光产生比例调节值的求和结果，将其确定为目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例。

[0108] 另外，用于目标补光灯的补光特性可能会发生改变(更合格或更不合格，原因在于设备更换、策略调整优化)，那么，本申请实施例可以对目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例进行优化，通过获取第二统计周期中目标补光灯产生的补光数据集确定为第一优化对比补光数据集，以及获取每一第一优化对比补光数据集分别对应的补光效果分析信息，再基于各第一优化对比补光数据集分别对应的补光效果分析信息，优化目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例。

[0109] 以上过程确定目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例，确定为目标补光灯的补光灯表征向量。使得确定的目标补光灯的补光灯表征向量包含了和目标补光灯关联的对比补光灯的不合格补光特性，令补光灯表征向量可以综合性体现目标补光灯的不合格补光特性，提高判断准确性。

[0110] 另外，上述内容中提及补光数据分析网络可以处理目标补光灯补光数据集的补光数据和目标补光灯对应的目标表征向量，得到目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息。那么，目标表征向量的获取过程可以包括：

[0111] 步骤S201：获取目标补光灯对应的不合格补光产生比例、目标补光灯在对比周期中的补光次数、和目标补光灯的设备参数。

[0112] 构建目标补光灯对应的目标表征向量前，先获取构建目标补光灯对应的目标表征向量的数据，如目标补光灯对应的不合格补光产生比例、目标补光灯在对比周期中的补光次数、和目标补光灯的设备参数。例如，目标补光灯对应的不合格补光产生比例可以包括目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和目标不合格补光产生比例。其中，目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例可参上文，即确定目标补光灯在历史对比周期中产生的不合格补光在目标补光灯在历史对比周期中产生的全部不合格补光中的比例，确定为目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例。目标补光灯对应的目标不合格补光产生比例请参上文的目标不合格补光产生比例，即为通过目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例、和目标区域中与目标补光灯具有预设位置联系的各个对比补光灯分别对应的初始不合格补光产生比例确定。目标补光灯的设备参数可以包括目标补光灯的使用时长、目标补光灯的光通量、目标补光灯灯珠数量、目标补光灯的功率中的多个。

[0113] 步骤S202：基于补光灯表征向量构建网络，依据目标补光灯对应的不合格补光产生比例、目标补光灯在对比周期中的补光次数、和目标补光灯的设备参数，确定目标补光灯对应的初始表征向量。

[0114] 获取到构建目标表征向量所需的目标补光灯对应的不合格补光产生比例、目标补光灯在对比周期中的补光次数、和目标补光灯的设备参数后，可以将目标补光灯对应的不合格补光产生比例、目标补光灯在对比周期中的补光次数、和目标补光灯的设备参数，加载到事先调试完成的补光灯表征向量构建网络，补光灯表征向量构建网络对加载到的不合格补光产生比例、补光次数和设备参数进行对应的分析处理得到目标补光灯对应的初始表征向量，初始表征向量可以体现目标补光灯的补光特性。

[0115] 基于步骤S201获取的目标补光灯对应的不合格补光产生比例包括目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和目标不合格补光产生比例，同时获取的目标补光灯在对比周期中的补光次数包括目标补光灯在多种对比周期中的补光次数，同时获取的目标补光灯的设备参数包括多种时，补光灯表征向量构建网络可以基于如下方式确定目标补光灯对应的初始表征向量：基于补光灯表征向量构建网络中的第一表征向量整合模块，依据目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和目标不合格补光产生比例，得到第一表征向量；基于补光灯表征向量构建网络中的第二表征向量整合模块，依据目标补光灯在多种对比周期中的补光次数，得到第二表征向量；基于补光灯表征向量构建网络中的第三表征向量整合模块，依据目标补光灯的设备参数，得到第三表征向量；然后基于补光灯表征向量构建网络中的表征向量构构建块，依据第一表征向量、第二表征向量和第三表征向量确定目标补光灯对应的初始表征向量。

[0116] 作为一种实施方式，补光灯表征向量构建网络包括第一表征向量整合模块、第二表征向量整合模块、第三表征向量整合模块和表征向量整合模块。在获取的目标补光灯对应的不合格补光产生比例包括目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和目标不合格补光产生比例时，第一表征向量整合模块将基于两个同时包含FC模块和NL模块(激活)的分支网络对目标补光灯对应的初始不合格补光产生比例和目标不合格补光产生比例进行处理，基于另一FC模块和NL模块对输出的表征向量进行整合得到第一表征向量。

[0117] 步骤S203：将目标补光灯对应的初始表征向量，确定为目标补光灯对应的目标表征向量。

[0118] 作为可选地实施方案，将基于步骤S202得到的目标补光灯对应的初始表征向量确定为目标补光灯对应的目标表征向量，通过补光数据分析网络综合目标补光灯补光数据集的补光数据和目标补光灯对应的目标表征向量，确定目标补光灯补光数据集是否为不合格补光。

[0119] 步骤S204：基于补光灯表征向量整合网络，依据目标补光灯对应的初始表征向量、和目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的初始表征向量，确定目标补光灯对应的目标表征向量。

[0120] 作为另一种实施例，确定目标区域中与目标补光灯具有预设位置联系的补光灯，作为目标补光灯匹配的对比补光灯；再获取目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的初始表征向量；接着基于事先调试完成的补光灯表征向量整合网络，基于目标补光灯对应的初始表征向量和目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的初始表征向量，获取目标补光灯对应的目标表征向量。获取到目标补光灯对应的初始表征向量和目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的初始表征向量后，将目标补光灯对应的初始表征向量和目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的初始表征向量加载到补光灯表征向量整合网络，补光灯表征向量整合网络对目标补光灯对应的初始表征向量和目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的初始表征向量进行处理得到目标补光灯对应的目标表征向量。

[0121] 由于目标补光灯的补光特性可能会发生改变，本申请实施例中，对目标补光灯对应的目标表征向量进行优化，也即获取第四统计周期中目标补光灯产生的补光数据集确定为第二优化对比补光数据集，以及获取第二优化对比补光数据集对应的补光效果分析信息；基于第二优化对比补光数据集对应的补光效果分析信息，优化目标补光灯对应的目标表征向量。

[0122] 作为可选地实施方案，将目标补光灯对应的优化后的初始表征向量确定为目标补光灯对应的优化后的目标表征向量。作为另一种实施例，通过获取目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的优化后的初始表征向量，基于补光灯表征向量整合网络，依据目标补光灯对应的优化后的初始表征向量和目标补光灯匹配的每个对比补光灯分别对应的优化后的初始表征向量，得到目标补光灯对应的优化后的目标表征向量。

[0123] 基于以上过程确定目标补光灯对应的目标表征向量，确定为目标补光灯的补光灯表征向量。使得确定的目标补光灯对应的目标表征向量包含了多方面可以体现目标补光灯的补光特性的数据信息，其中不乏与目标补光灯关联的其他对比补光灯的补光特性信息，基于此，目标表征向量对目标补光灯的补光特性体现得更加准确，有利于后续补光合格性判断的精确性。

[0124] 请参照图4，是本发明实施例提供的LED补光灯补光判断装置110的功能模块架构示意图，该LED补光灯补光判断装置110可用于执行LED补光灯补光判断方法，其中，LED补光灯补光判断装置110包括：

[0125] 数据获取模块111，用于响应于LED补光灯补光判断指令，获取预设统计周期中的目标区域的拟分析目标补光灯补光数据集；

[0126] 向量确定模块112，用于对于所述拟分析目标补光灯补光数据集，获取所述目标补光灯补光数据集的补光数据和所述目标补光灯补光数据集对应的补光灯的补光灯表征向量；其中，所述补光灯表征向量为至少基于补光灯的历史补光数据校验信息获取得到；

[0127] 类别判断模块113，用于基于补光数据分析网络，依据所述补光数据和所述目标补光灯的补光灯表征向量，确定所述目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息；其中，所述目标补光灯补光数据集对应的补光效果分析信息用于指示所述目标补光灯补光数据集的补光类别；

[0128] 补光控制模块114，用于依据所述补光效果分析信息，按照预设的补光控制策略对所述目标补光灯进行控制。

[0129] 其中，数据获取模块111可用于执行步骤S10；信息获取模块112可用于执行步骤S20；信息挖掘模块113可用于执行步骤S30；聚焦确定模块114可用于执行步骤S40。

[0130] 由于在上述实施例中，已经对本发明实施例提供的LED补光灯补光判断方法进行了详细的介绍，而该LED补光灯补光判断装置110的原理与该方法相同，此处不再对LED补光灯补光判断装置110的各模块的执行原理进行赘述。

[0131] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

[0132] 另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

[0133] 所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，电子设备，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read‑Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0134] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0135] 需要理解的是，针对上述内容没有进行名词解释的技术术语，本领域技术人员可以根据上述所公开的内容进行前后推导毫无疑义地确定其所指代的含义。本申请实施例公开的上述内容对于本领域技术人员而言是清楚完整的。应当理解，本领域技术人员基于上述公开的内容对未作解释的技术术语进行推导和分析的过程是基于本申请所记载的内容进行的，因此上述内容并不是对整体方案的创造性的评判。

[0136] 上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可以对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

[0137] 同样应当理解的是，为了简化本申请揭示的表述，从而帮助对至少一个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法幷不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。