[0001] 本发明涉及多节点协同分析技术领域，具体涉及一种多节点协同的雷达感应灯智能部署方法及设备。

[0002] 在大型公共区域中，如何布设雷达感应灯以避免照明盲区和过度的重叠区域一直是一个难题，传统的感应灯布设往往基于经验或固定规则，难以精准覆盖整个目标区域，容易出现感应不到的盲区或者多盏灯重复覆盖同一片区域，盲区导致安全隐患，而重叠区域则浪费了照明资源并增加了能耗，如何合理布设感应灯以精准覆盖区域，成为感应灯部署中的主要挑战之一。

[0003] 同时，在传统的感应灯部署中，各个感应灯通常是独立工作的，无法根据相邻感应灯的状态或负荷进行协同调整，某些感应灯可能负荷过重，例如当目标密度较高时，单个感应灯需要频繁调整亮度和感应范围，而其他感应灯可能处于低负荷状态，这种情况下，容易导致部分感应灯过早损坏，同时负载不均衡还导致能耗分布不合理，造成能源浪费。

[0012] 本申请实施例通过提供一种多节点协同的雷达感应灯智能部署方法及设备，解决了现有技术的雷达感应灯部署中各个感应灯通常是独立工作的，无法根据相邻感应灯的状态进行协同调整，导致照明不足或能源浪费的技术问题。

[0013] 在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

[0014] 实施例一，如图1所示，本申请实施例提供了一种多节点协同的雷达感应灯智能部署方法，所述方法包括：采集获取目标区域的区域三维地图，基于所述区域三维地图进行K个雷达感应灯的布设，根据布设结果获取K个布设坐标、K个动态感应范围，其中，K为大于1的整数。

[0015] 获取目标区域的边界信息，可以通过实际的测量工具测量获得，如激光扫描仪，以确定目标区域的物理范围，基于目标区域的边界信息，对目标区域内的环境信息进行采集，包括地形、建筑物、障碍物、光线条件等，根据环境信息进行目标区域的三维建模，获取区域三维地图，为后续的布设分析提供基础。

[0016] 通过对三维地图的分析，确定K个雷达感应灯的布设点位，布设点位的选择需要满足如下条件，首先，雷达感应灯的感应范围应该能够覆盖目标区域，确保没有盲区；其次，感应灯之间的通信和感应功能不能受到严重干扰，因此应考虑感应灯之间的距离、位置的选择，避免过多重叠区域。根据三维地图来选择最优的K个布设点位，实现覆盖范围最大化和干扰最小化，通过三维地图分析后的布设结果，获取K个雷达感应灯的具体布设坐标，获得K个布设坐标。雷达感应灯的动态感应范围指的是每个感应灯在不同条件下的感应距离和角度，动态感应范围可以根据环境的实时变化，如目标的移动、遮挡物的变化等，进行调整，具体可以根据感应器的技术规格获得。

[0017] 基于所述K个布设坐标，通过雷达感应灯内置的无线通信模块进行邻近感应灯探测，生成K个邻近感应灯探测信息。

[0018] 每个雷达感应灯都配备无线通信模块，用于感应灯之间的通信，通过无线通信模块，K个雷达感应灯能够互相发送和接收信号，识别其邻近的感应灯。每个雷达感应灯在其布设坐标上启动后，通过内置的无线通信模块向周围发出探测信号，这些信号通常是广播形式的，所有在探测范围内的其他雷达感应灯都能接收到信号，接收到信号的雷达感应灯会响应，返回其自身的识别信息，例如ID、坐标、通信信号强度等，每个雷达感应灯通过计算接收到的信号强度和响应时间，确定其邻近感应灯的距离和方位，每个雷达感应灯根据探测到的邻近感应灯数量、相对距离和方位，生成邻近感应灯探测信息。

[0019] 定义图连接属性，基于所述图连接属性对所述K个邻近感应灯探测信息进行拓扑连接，建立感应灯节点拓扑结构。

[0020] 在感应灯的拓扑结构中，每个雷达感应灯都是一个节点，它们之间的无线连接则为边，为了表示感应灯之间的连接情况，定义图连接属性，包括，根据无线信号的强度、距离等因素来定义每条边的权重，通常，信号强度越强或距离越短的连接会赋予较高的权重，以体现其通信质量更好；定义邻接矩阵，表示拓扑结构，矩阵中的元素表示感应灯之间是否有直接连接，若感应灯A和感应灯B之间有连接，则A和B对应的矩阵元素为1，否则为0。

[0021] 将每个雷达感应灯的布设坐标和探测信息映射为图中的节点，基于邻近感应灯的探测信息，如信号强度、距离等，将每个节点之间的边进行连接，构成完整的拓扑图，在图连接的过程中，还可以通过算法对图进行优化，例如，通过筛选信号强度低或时延高的连接，确保拓扑结构中的边代表高质量的连接。最终建立的感应灯节点拓扑结构为后续的多节点协同分析提供基础。

[0022] 按照预设时间周期，通过所述K个雷达感应灯进行移动目标感应，获取K个移动目标感应数据，其中，所述K个移动目标感应数据包括K个移动目标密度数据。

[0023] 预设时间周期根据实际应用场景的需求设置，如果目标区域中移动目标较为密集或频繁，可以设置较短的时间周期，例如，可以设定每隔5秒、10秒或30秒采集一次移动目标数据。

[0024] 每个雷达感应灯利用其内置的雷达感应模块来检测区域内的移动目标，雷达通过发射电磁波并接收反射信号来感知目标的运动，该过程可以检测到目标的速度、方向以及距离。在预设的时间周期内，K个雷达感应灯同时感应其覆盖范围内的移动目标，生成K个移动目标感应数据，其中，每个雷达感应灯可以捕捉到其覆盖范围内的移动目标数量，通过将移动目标数量除以雷达感应灯的感应区域面积，计算获得对应的移动目标密度数据。

[0025] 按照预设密度等级，对所述K个移动目标密度数据进行密度等级划分，获得K个移动目标密度等级数据。

[0026] 预设密度等级是事先定义的移动目标密度等级标准，可以根据实际应用场景将密度划分为不同的等级，例如，某个区域内每平方米小于2个目标可以定义为低密度，2到5个目标为中密度，超过5个目标为高密度。

[0027] 根据预设的密度等级标准，对每个雷达感应灯获取的移动目标密度数据进行分类，例如，假设某个感应灯的密度数据为3个目标/平方米，那么它会被划分为中密度等级，经过密度等级划分后，每个雷达感应灯的密度数据会对应到一个特定的密度等级，这样，K个雷达感应灯就生成K个对应的密度等级数据，分别表示每个感应灯覆盖区域内的目标密度情况。

[0028] 将所述K个移动目标密度等级数据通过所述K个雷达感应灯上传至数据处理中心，通过所述数据处理中心内的多节点协同管理模型，结合所述感应灯节点拓扑结构，进行所述K个雷达感应灯的多节点协同分析，获得多节点协同管理方案。

[0029] 每个雷达感应灯在完成移动目标感应后，将其所采集到的移动目标密度等级数据通过无线通信网络上传至数据处理中心，在数据处理中心，存在一个多节点协同管理模型，该模型基于多个感应灯节点的协同运作，优化整体系统的管理和控制。首先，模型对每个感应灯的移动目标密度等级数据进行单节点分析，生成初步的照明和感应管理方案，包括适合该感应灯的亮度调整、感应灵敏度调整等，在单节点分析的基础上，管理模型进一步基于拓扑结构进行多节点协同分析，以优化多个相邻感应灯的协作关系，通过多节点协同分析后，生成多节点协同管理方案，这个方案包括每个雷达感应灯的具体照明和感应设置。

[0030] 将所述多节点协同管理方案下发至所述K个雷达感应灯，进行所述K个雷达感应灯的照明管理和感应管理。

[0031] 数据处理中心在完成多节点协同管理方案的制定后，通过无线通信网络将该方案下发至每个雷达感应灯，基于接收到的管理方案，每个雷达感应灯对应调整其照明亮度、照明范围、感应灵敏度、感应范围，例如，当一个区域的移动目标密度增加时，相邻的多个感应灯会同步增加照明亮度和感应灵敏度，形成联动的感应灯群，确保该区域得到充分覆盖，通过邻近节点的协同操作，可以分散感应和照明的压力，延长设备使用寿命。

[0032] 进一步而言，所述方法包括：交互获得所述目标区域的区域边界，在所述区域边界内进行环境信息采集，获得区域环境信息；以所述区域边界为约束，对所述区域环境信息进行三维建模，根据区域三维模型获得区域三维地图；交互获得所述目标区域的原始照明灯布设信息，并获取所述原始照明灯布设信息中M个原始照明灯点位的M个原始照明区域；将所述M个原始照明区域拟合至所述区域三维地图，进行照明区域分析，获取照明点位调整表；根据所述照明点位调整表对所述M个原始照明灯点位进行增减移动调整，并根据调整点位进行所述K个雷达感应灯的布设；布设完成后，根据所述调整点位获取所述K个雷达感应灯的K个布设坐标，并交互所述K个雷达感应灯的基础参数获取所述K个动态感应范围。

[0033] 使用自动化手段确定区域边界，例如，利用无人机或激光雷达扫描目标区域，从而自动生成边界数据，这些数据可以包括目标区域的轮廓线、围墙或自然障碍等。在获取的区域边界基础上，将环境信息采集的范围限定在该边界内，确保建模结果与实际区域相符，可以使用多种工具来采集区域内的环境信息，这些工具包括激光扫描仪、无人机、雷达传感器等，具体环境信息包括地形特征、建筑物和障碍物、光照条件等，将这些信息整合获得区域环境信息，作为后续建模和分析的基础。

[0034] 利用区域环境信息，结合边界数据，创建目标区域的三维模型，可以使用建筑信息模型（BIM）来生成三维模型，建筑信息模型能够将采集到的点云数据转化为三维坐标系下的具体模型，将多种来源的环境信息融合到三维模型中，生成区域三维模型，该模型不仅仅是二维平面的表示，还包括建筑物的高度、地形的起伏、树木的高度等详细的三维数据，从区域三维模型中提取获得区域三维地图，通过三维地图，用户能够以不同的视角查看目标区域，了解雷达感应灯布设的难易程度及可能的障碍。

[0035] 通过照明管理系统获得目标区域的原始照明灯布设信息，包括M个原始照明灯的具体坐标和照明灯的工作参数，例如照明范围等，根据每个照明灯的点位和照明范围，计算出其在三维地图上的原始照明区域，这些区域表示每个照明灯所能照亮的具体区域。

[0036] 将每个原始照明灯的照明范围投射到三维模型中，确保其照明区域与地形、建筑物等环境特征相对应，拟合完成后，分析现有的照明覆盖情况，包括识别照明盲区（区域中没有照明覆盖的部分）和照明重叠区域（多个照明灯覆盖相同区域的部分），根据分析结果，生成照明点位调整表，这个调整表包含每个原始照明灯点位的调整建议，如移动、增减，以优化整体的照明效果。

[0037] 根据照明点位调整表，对现有的M个原始照明灯点位进行调整，包括，如果某些区域有照明盲区，则需要在该区域增设新的照明灯；如果某些区域有照明重叠，则可以减少照明灯的数量；以及，根据调整表移动部分照明灯的安装位置，以优化照明覆盖。在完成照明灯的调整后，根据优化后的照明布局，布设K个雷达感应灯。

[0038] 当K个雷达感应灯布设完成后，记录每个感应灯的具体布设坐标，获得K个布设坐标。获取每个感应灯的基础参数，包括感应灯的感应范围，以此获得每个雷达感应灯的动态感应范围，动态感应范围是感应灯根据实时环境变化能够自动调整的感应区域大小，例如，当检测到目标区域内的移动目标较少时，感应灯可以缩小感应范围以节约能源；当目标活动密集时，感应范围则可以扩大。

[0039] 进一步而言，所述将所述M个原始照明区域拟合至所述区域三维地图，进行照明区域分析，获取照明点位调整表，方法包括：将所述M个原始照明区域拟合至所述区域三维地图，获得P个照明盲区和Q个照明重叠区；以最小化所述P个照明盲区和Q个照明重叠区为目标，进行照明点位调整，获取所述照明点位调整表。

[0040] 将M个原始照明灯的照明区域与三维地图进行拟合，这个过程将每个照明灯的照明范围、角度、高度等参数投射到区域的三维模型上，以真实反映出每个照明灯的实际覆盖区域，在三维地图中考虑建筑物、地形、障碍物等环境因素，确保照明灯的照明范围与实际地形相符。

[0041] 照明盲区指的是在拟合后的三维地图中，没有照明覆盖的区域，这些盲区可能由于现有照明灯的照明范围不足、被建筑物遮挡，或者照明灯之间的距离过大等原因造成，通过计算每个照明灯的照明覆盖范围，并分析照明灯之间的空隙，识别出哪些区域未被照明覆盖，通过这种方式，确定P个照明盲区的位置、大小和形状。

[0042] 照明重叠区是指两个或多个照明灯的照明范围重叠的区域，这些区域通常会出现过度照明，可能导致能耗浪费或者照明亮度不均匀，通过对每个照明灯的照明范围进行重叠计算，识别出Q个照明重叠区，这些区域通常会表现为光线过强或者存在亮度不均的问题。

[0043] 生成第一个优化目标，是减少或消除P个照明盲区，确保整个目标区域内都能够被照明灯覆盖，盲区的减少有助于提升区域内的安全性和可视性，尤其是在有重要设施或行人活动频繁的地方；生成第二个优化目标，是减少照明重叠区域，通过减少重叠区域，可以降低能耗，避免不必要的亮度浪费。

[0044] 进行照明点位调整，具体地，在照明盲区较多的区域，可以通过增加照明灯的方式来覆盖盲区；在照明重叠区较多的地方，可以通过减少照明灯或者移动照明灯位置来减少重叠。根据以上分析，生成照明点位调整表，该调整表列出所有M个原始照明灯的点位调整建议，包括照明灯的新增、减少和移动。

[0045] 进一步而言，所述进行所述K个雷达感应灯的多节点协同分析，获得多节点协同管理方案，方法包括：基于历史时间的移动目标感应记录，提取多个时间点、多个感应位置的历史移动目标密度数据集合，获得历史移动目标密度等级数据集合；对所述历史移动目标密度等级数据集合逐一进行照明‑感应方案制定，获得样本照明‑感应方案集合，其中，所述照明‑感应方案包括照明亮度、照明范围、感应灵敏度、感应范围；基于神经网络，对所述历史移动目标密度等级数据集合、所述样本照明‑感应方案集合进行训练，获得单节点照明‑感应管理子模型；将所述K个移动目标密度等级数据依次输入所述单节点照明‑感应管理子模型，输出所述K个雷达感应灯的K个照明‑感应方案；基于所述感应灯节点拓扑结构，根据预构建的多节点协同管理子模型，对所述K个照明‑感应方案进行协同分析，获得K个协同照明‑感应方案，整合所述K个协同照明‑感应方案获得所述多节点协同管理方案，其中，所述单节点照明‑感应管理子模型和所述多节点协同管理子模型在所述多节点协同管理模型中为级联结构。

[0046] 在历史时间内提取保存的多个时间段和多个感应灯位置的移动目标感应数据记录，这些数据可以包括移动目标的数量、速度、密度、分布范围等，历史记录的时间跨度可以是几天、几周或几个月，具体取决于系统的应用场景。从历史数据中提取多个关键时间点的数据，例如，不同时间段的目标活动可能会有所不同，如白天和夜间、工作日和周末的目标密度变化；感应位置指的是雷达感应灯在不同物理位置上感应到的目标数据，确保每个区域的移动目标活动数据都能被捕获。

[0047] 通过分析每个时间点和每个感应位置的感应记录，计算该区域的移动目标密度数据，密度为每个感应灯覆盖范围内单位面积的移动目标数量，根据预设的密度等级标准，将历史密度数据进行分级，获得历史移动目标密度等级数据集合。

[0048] 照明‑感应方案制定指的是针对不同的密度等级，调节感应灯的照明亮度、照明范围、感应灵敏度和感应范围，具体地，在高密度区域，照明亮度需要更高以确保目标活动区域能够被充分照亮；在低密度区域，亮度可以适当降低以节省能源。感应灯的照明范围会根据目标的分布情况进行调整，密度较高的区域需要更大范围的照明。在高密度区域，感应灯的灵敏度通常设置较高，以快速响应移动目标的变化；在低密度区域，则可以降低灵敏度。根据目标活动的广度，感应范围会在不同的密度等级下进行调整，感应范围决定了雷达感应灯能够检测目标的物理范围。针对每个密度等级，制定一个对应的照明‑感应方案，包括照明亮度、照明范围、感应灵敏度、感应范围。

[0049] 神经网络的输入包括历史移动目标密度等级数据集合和样本照明‑感应方案集合，每一组输入数据代表了一个时间点、一个感应灯位置的密度等级以及相应的照明‑感应方案，它针对每个感应灯的情况，输出最优的照明‑感应参数设置，目标是根据当前的移动目标密度情况，动态调整感应灯的照明和感应参数。

[0050] 具体地，将历史移动目标密度数据和样本照明‑感应方案将划分为训练集和验证集，训练集用于调整神经网络的参数，验证集用于测试模型的泛化能力，使用反向传播算法对神经网络进行训练，训练过程中，模型会不断调整其权重，使得能够根据输入的密度等级数据准确预测出合适的照明‑感应方案，训练完成后，获得单节点照明‑感应管理子模型，该模型能够根据实时的移动目标密度数据，自动生成每个感应灯的最优照明和感应设置。

[0051] 将K个雷达感应灯的移动目标密度等级数据分别输入到单节点照明‑感应管理子模型中，模型基于输入的密度等级数据，输出对应的照明‑感应方案，对于K个雷达感应灯，生成K个独立的照明‑感应方案，这些方案是在每个单节点的独立条件下优化的，未考虑各个节点之间的相互影响。

[0052] 多节点协同管理子模型根据感应灯节点拓扑结构，调整相邻感应灯之间的照明和感应参数，当某个感应灯处于高负载状态，如覆盖高密度区域时，其邻近的低负载感应灯可以协同工作，通过增加感应灵敏度或扩展感应范围来分担负荷，通过多节点协同管理子模型的分析，对K个独立生成的照明‑感应方案进一步优化，最终，输出K个协同照明‑感应方案，这些方案不仅考虑了每个节点的独立情况，还考虑了邻近节点之间的相互影响和协同效果。

[0053] 对于多节点协同管理模型，单节点照明‑感应管理子模型首先根据每个感应灯的个体需求输出照明‑感应方案，多节点协同管理子模型则进一步对这些方案进行协同优化，两者形成级联结构，这种级联结构保证了每个感应灯可以根据实时数据进行自我调整，同时在全局范围内实现多节点的协同优化，避免了局部最优的情况，提升了整个系统的整体性能。

[0054] 进一步而言，所述对所述历史移动目标密度等级数据集合逐一进行照明‑感应方案制定，获得样本照明‑感应方案集合，方法包括：提取第一历史移动目标密度等级数据，在预设密度‑照明亮度关联表和预设密度‑感应灵敏度关联表中进行匹配，获得第一照明亮度、第一感应灵敏度；提取第一历史移动目标密度数据，获取第一历史移动目标位置集合；基于所述第一历史移动目标位置集合，进行最小外接圆计算，将最小外接圆的圆心作为移动目标分布中心，将最小外接圆的半径作为移动目标分布半径，获得第一移动目标分布区域；基于所述第一移动目标分布区域生成第一照明范围、第一感应范围；整合所述第一照明亮度、第一感应灵敏度、第一照明范围、第一感应范围，生成第一样本照明‑感应方案，将所述第一样本照明‑感应方案添加至所述样本照明‑感应方案集合。

[0055] 预先定义一个密度‑照明亮度关联表，该表根据移动目标密度等级与照明亮度的关系进行匹配，例如，较高的密度等级对应较高的照明亮度，以便提供足够的光照；同样，密度‑感应灵敏度关联表将移动目标密度与感应灵敏度相关联，例如，在高密度区域，感应灵敏度应设定较高，以便快速响应目标的移动。

[0056] 从历史移动目标密度等级数据集合中随机提取第一历史移动目标密度等级数据，作为分析对象，将提取到的第一历史移动目标密度等级数据与上述两个关联表进行匹配，分别获得该密度等级下的最优照明亮度和感应灵敏度，作为第一照明亮度、第一感应灵敏度。

[0057] 根据第一历史移动目标密度数据，提取每个移动目标的具体位置数据，这些位置数据是基于感应灯检测到的目标在空间中的坐标位置，将这些移动目标的空间坐标组合成第一历史移动目标位置集合，该集合代表了在某一时间段内，多个移动目标在感应灯覆盖区域内的具体分布。

[0058] 最小外接圆是一个几何概念，指的是可以完全包围所有给定点的最小圆，基于第一历史移动目标位置集合，计算最小外接圆，计算出的最小外接圆的圆心代表移动目标的分布中心，而半径则表示目标活动的最大范围。

[0059] 根据最小外接圆的分布半径，生成对应的第一照明范围，照明范围应足够大，能够覆盖整个移动目标分布区域，并且考虑一定的冗余，防止边缘区域光线不足，例如，如果目标集中在某一小范围内，照明范围可以相对较小，而如果目标分散，照明范围应相应扩大。与照明范围类似，第一感应范围也根据最小外接圆的半径调整，感应范围要足够大，确保能够检测到目标的移动。

[0060] 将获得的第一照明亮度、第一感应灵敏度、第一照明范围和第一感应范围整合在一起，形成一个完整的第一样本照明‑感应方案，将该样本方案加入样本照明‑感应方案集合中，该集合包含了多个历史密度数据下生成的照明‑感应方案，用于后续的模型训练。

[0061] 进一步而言，所述对所述K个照明‑感应方案进行协同分析，获得K个协同照明‑感应方案，方法包括：基于所述K个照明‑感应方案提取K个照明亮度、K个照明范围，从中提取满足照明亮度阈值、照明范围阈值的L个溢出照明亮度、L个溢出照明范围，并定位对应的L个负载溢出感应灯节点，L≤K；基于所述L个负载溢出感应灯节点在所述感应灯节点拓扑结构中进行邻近节点搜索，获得L个邻近节点集合；对所述L个邻近节点集合进行同步照明亮度增强、同步照明范围增强，根据增强结果获得所述K个协同照明‑感应方案。

[0062] 从每个照明‑感应方案中提取其中的照明亮度、照明范围，获取K个照明亮度、K个照明范围。预先设置照明亮度阈值和范围阈值，这些阈值用于判断感应灯节点的亮度或范围是否过大，超过合理范围，从提取的K个照明亮度和照明范围中，识别出那些超过预设阈值的节点，例如，某些感应灯节点的亮度过高，会导致能耗增加；某些节点的照明范围过大，会导致重叠区域过多。将这些超出阈值的节点参数作为溢出照明亮度和范围。定位这些具有溢出亮度或范围的感应灯节点，标记为负载溢出节点，负载溢出节点的数量L≤K，即负载溢出的节点数量不超过总节点数K。

[0063] 对于每个负载溢出的感应灯节点，基于拓扑结构进行邻近节点搜索，该搜索过程是为了找到与这些溢出节点物理上相连的其他感应灯节点，对于每个溢出节点，形成一个对应的邻近节点集合，这些邻近节点用来协助处理溢出问题，通过与邻近节点的协同操作，可以调整溢出节点的负荷，减少过高的亮度或过大的照明范围。

[0064] 在获得邻近节点集合后，对这些邻近节点的照明亮度进行同步调整，目的是让多个节点共同承担照明任务，减轻溢出节点的负荷，例如，当一个节点的照明亮度过高时，邻近节点可以同步增加亮度，分散照明任务，降低溢出节点的亮度，亮度增强可以通过逐步提升邻近节点的亮度来实现，使得整体照明效果更加均匀，而不是集中在一个节点上。

[0065] 类似于亮度调整，照明范围也通过邻近节点的协同操作进行调整，当一个节点的照明范围过大时，邻近节点可以同步扩大自己的照明范围，减少溢出节点的覆盖范围，通过协调多个节点的照明范围，能够避免单个节点覆盖过大区域，减少不必要的重叠，并优化整个系统的照明分布。通过对L个溢出节点及其邻近节点的同步亮度和范围调整，生成新的K个协同照明‑感应方案，这些方案是在原有基础上，经过负载优化和协同调整后的结果，确保整体照明和感应系统的均衡性。

[0066] 进一步而言，所述对所述K个照明‑感应方案进行协同分析，获得K个协同照明‑感应方案，方法还包括：随机提取第二感应灯节点，并获取所述第二感应灯节点的第二移动目标感应数据、第二照明‑感应方案，其中，所述第二移动目标感应数据还包括第二移动目标流动频率，所述第二照明‑感应方案包括第二感应灵敏度、第二感应范围；基于预设流动频率阈值，对所述第二移动目标流动频率进行流动频率偏差计算，根据计算结果生成第二感应调节系数，其中，所述第二感应调节系数具有正负性；当所述第二感应调节系数属于预设调节系数区间时，基于所述第二感应调节系数对所述第二感应灵敏度、第二感应范围进行独立调节，生成第二调节感应灵敏度、第二调节感应范围；当所述第二感应调节系数不属于预设调节系数区间，且为正数时，生成同步调节指令；基于所述同步调节指令，在基于所述第二感应调节系数对所述第二感应灵敏度、第二感应范围进行独立调节的同时，进行所述第二感应灯节点的邻近节点同步调节，根据调节结果获得所述K个协同照明‑感应方案。

[0067] 从所有雷达感应灯节点中随机选择一个节点，作为第二感应灯节点，作为分析对象。以第二感应灯节点为索引，获得第二移动目标感应数据、第二照明‑感应方案。其中，第二移动目标感应数据还包括第二移动目标流动频率，该数据表示移动目标的活动频率，描述在特定时间段内移动目标的移动频繁程度，流动频率越高，移动目标的活动越频繁。第二照明‑感应方案包括第二感应灵敏度、第二感应范围。

[0068] 预设一个流动频率阈值，作为判断目标活动是否异常活跃或相对平静的标准，阈值可以基于历史数据或系统设计目标确定。对比第二感应灯节点的实际移动目标流动频率与预设流动频率阈值，计算出流动频率的偏差，这一偏差表明目标的实际活动频率与预期频率的差异。根据流动频率偏差，生成第二感应调节系数，该系数用于指导对该节点感应灵敏度和感应范围的调节，调节系数可以是正数或负数，具体取决于流动频率的偏差，当流动频率高于预设阈值，表明目标活动频繁，生成正调节系数，以增强感应灵敏度和扩大感应范围；当流动频率低于预设阈值，表明目标活动较少，生成负调节系数，以降低感应灵敏度和缩小感应范围，从而节省能源。

[0069] 定义一个调节系数区间，用于判断调节系数是否在合理范围内，如果调节系数落在这个区间内，则表示偏差在可控范围内，根据该系数对感应灯参数进行微调，在这种情况下，直接将调节系数应用于第二感应灯节点的感应灵敏度和感应范围调节，具体地，基于调节系数，调整感应灯的灵敏度，正调节系数会提高灵敏度，使感应灯能够更灵敏地检测目标；负调节系数则会降低灵敏度，减少对低频移动目标的响应。同样，根据调节系数调整感应范围，正调节系数会扩大感应范围，覆盖更大的物理区域；负调节系数则会缩小感应范围，集中资源在更小的区域。通过对感应灵敏度和感应范围的独立调节，生成第二调节感应灵敏度和第二调节感应范围，这些调节后的参数能够更好地适应当前移动目标的活动情况，实现精准感应和能耗优化。

[0070] 当调节系数不属于预设的调节系数区间时，说明当前的移动目标流动频率与预期差异较大，需要进行额外的同步调节，进一步判断调节系数是否为正数，如果调节系数为正数，意味着移动目标流动频率显著高于预设阈值，表明目标活动频繁且感应负荷增加，需要扩大感应覆盖范围和提升灵敏度。这种情况下，生成同步调节指令，该指令要求不仅要对当前的第二感应灯节点进行调整，还要调节其邻近的其他感应灯节点，以均衡负荷，提升整体感应效果。

[0071] 基于同步调节指令，继续对第二感应灯节点进行独立调节，包括对其感应灵敏度和感应范围的调整，由于调节系数为正数，将增强该节点的感应灵敏度，确保其能够快速响应目标的移动，同时扩大感应范围，覆盖更大的区域。

[0072] 为了分散负荷、优化整体系统性能，根据同步调节指令，在调整第二感应灯节点的同时，对其邻近的感应灯节点进行同步调节，这种调节可以防止单个节点过载，同时让邻近区域协同感应，提升整个感应灯网络的智能性和稳定性，具体地，同步提升邻近节点的感应灵敏度，以分担部分目标检测任务；同样，相应扩大邻近节点的感应范围，确保周边区域能够得到更好的覆盖，并减少对中心节点的过度依赖。通过对第二感应灯节点及其邻近节点的同步调节，生成新的K个协同照明‑感应方案，这些方案不仅考虑了个别节点的调整，还通过邻近节点的协作，优化了整个感应灯网络的协调工作。

[0073] 进一步而言，所述方法还包括：通过雷达感应灯内置的光传感器进行环境光线检测，获得环境光线强度系数；根据所述环境光线强度系数对所述K个雷达感应灯进行整体亮度自适应调节。

[0074] 每个雷达感应灯内置了光传感器，用于实时检测周围环境中的自然光线强度，光传感器能够感知光照的变化，例如白天、夜晚、阴天、晴天等不同的光线条件下，环境中的光线水平会显著不同，光传感器通过检测进入其传感范围内的光子量，来判断当前环境的光线强度，根据光线强度生成环境光线强度系数，该系数是一个数值，用来描述当前环境的光线条件，通常，较高的光线强度系数代表光线充足，如白天；而较低的系数则表明光线不足，如夜晚或阴暗的环境。光线强度系数的计算可以基于预设的参考值，例如，在白天阳光强烈的情况下，光传感器会检测到较高的光线水平，生成一个接近参考最大值的光线强度系数；而在夜晚，光线强度系数会接近最小值。

[0075] 当环境光线强度系数发生变化时，对K个雷达感应灯进行整体的亮度自适应调节，每个感应灯会根据其所在位置检测到的光线强度，动态调整其亮度，具体地，在光线强的环境中，如白天，可以根据较高的光线强度系数降低感应灯的亮度，减少不必要的电力消耗；在光线较弱的环境中，如夜晚，则根据较低的光线强度系数提升感应灯的亮度，确保区域内的光线充足，满足安全和功能需求。通过在不同光线条件下智能调节亮度，能够在不同光线条件下提供合理的照明亮度，既提高能效，又满足照明需求。

[0076] 综上所述，本申请实施例所提供的一种多节点协同的雷达感应灯智能部署方法具有如下技术效果：通过三维地图的获取与K个雷达感应灯的布设，能够根据实际环境条件灵活设计感应灯的部署位置，确保雷达感应灯的覆盖区域达到最优，避免了感应盲区和不必要的重叠，从而实现精准覆盖；基于邻近感应灯的探测和感应灯节点的拓扑结构建立，能够确保每个感应灯与周围感应灯的通信和位置协作，增强了整体感应系统的稳定性和高效性；按照预设周期进行的移动目标感应，能够实时监控覆盖区域内的移动目标，并根据目标的活动情况获取实时的移动目标密度数据，结合密度等级的划分，使系统能够根据目标分布的不同，对感应灯的参数进行动态调整，这种实时监测和动态调节能够确保照明系统与感应系统适应复杂和多变的目标活动环境，无论目标活动频繁或稀少，都能及时响应并作出适当调整；将每个雷达感应灯节点的密度等级数据上传至数据处理中心，通过多节点协同管理模型，进行多个节点间的协同分析，来生成优化的管理方案，这种管理方式不仅能够有效协调相邻感应灯的工作，避免单个感应灯负担过重，还能实现整个感应灯网络的负荷均衡，有效避免了资源浪费；将多节点协同管理方案下发，实现了对K个雷达感应灯的自动化照明管理和感应管理，通过这种智能化的感应和照明调节，不仅能够确保区域安全和视觉舒适，还能大幅降低能源消耗，达到高效节能的技术效果。

[0077] 实施例二，基于与前述实施例中一种多节点协同的雷达感应灯智能部署方法相同的发明构思，如图2所示，本申请实施例提供了一种多节点协同的雷达感应灯智能部署设备，所述设备包括：雷达感应灯布设模块10，所述雷达感应灯布设模块10用于采集获取目标区域的区域三维地图，基于所述区域三维地图进行K个雷达感应灯的布设，根据布设结果获取K个布设坐标、K个动态感应范围，其中，K为大于1的整数；邻近感应灯探测模块20，所述邻近感应灯探测模块20用于基于所述K个布设坐标，通过雷达感应灯内置的无线通信模块进行邻近感应灯探测，生成K个邻近感应灯探测信息；拓扑连接模块30，所述拓扑连接模块30用于定义图连接属性，基于所述图连接属性对所述K个邻近感应灯探测信息进行拓扑连接，建立感应灯节点拓扑结构；移动目标感应模块40，所述移动目标感应模块40用于按照预设时间周期，通过所述K个雷达感应灯进行移动目标感应，获取K个移动目标感应数据，其中，所述K个移动目标感应数据包括K个移动目标密度数据；密度等级划分模块50，所述密度等级划分模块50用于按照预设密度等级，对所述K个移动目标密度数据进行密度等级划分，获得K个移动目标密度等级数据；多节点协同分析模块60，所述多节点协同分析模块60用于将所述K个移动目标密度等级数据通过所述K个雷达感应灯上传至数据处理中心，通过所述数据处理中心内的多节点协同管理模型，结合所述感应灯节点拓扑结构，进行所述K个雷达感应灯的多节点协同分析，获得多节点协同管理方案；照明管理模块70，所述照明管理模块70用于将所述多节点协同管理方案下发至所述K个雷达感应灯，进行所述K个雷达感应灯的照明管理和感应管理。

[0078] 进一步而言，所述设备还包括动态感应范围获取模块，以执行如下操作步骤：交互获得所述目标区域的区域边界，在所述区域边界内进行环境信息采集，获得区域环境信息；以所述区域边界为约束，对所述区域环境信息进行三维建模，根据区域三维模型获得区域三维地图；交互获得所述目标区域的原始照明灯布设信息，并获取所述原始照明灯布设信息中M个原始照明灯点位的M个原始照明区域；将所述M个原始照明区域拟合至所述区域三维地图，进行照明区域分析，获取照明点位调整表；根据所述照明点位调整表对所述M个原始照明灯点位进行增减移动调整，并根据调整点位进行所述K个雷达感应灯的布设；布设完成后，根据所述调整点位获取所述K个雷达感应灯的K个布设坐标，并交互所述K个雷达感应灯的基础参数获取所述K个动态感应范围。

[0079] 进一步而言，所述设备还包括照明点位调整表获取模块，以执行如下操作步骤：将所述M个原始照明区域拟合至所述区域三维地图，获得P个照明盲区和Q个照明重叠区；以最小化所述P个照明盲区和Q个照明重叠区为目标，进行照明点位调整，获取所述照明点位调整表。

[0080] 进一步而言，所述设备还包括多节点协同管理方案获取模块，以执行如下操作步骤：基于历史时间的移动目标感应记录，提取多个时间点、多个感应位置的历史移动目标密度数据集合，获得历史移动目标密度等级数据集合；对所述历史移动目标密度等级数据集合逐一进行照明‑感应方案制定，获得样本照明‑感应方案集合，其中，所述照明‑感应方案包括照明亮度、照明范围、感应灵敏度、感应范围；基于神经网络，对所述历史移动目标密度等级数据集合、所述样本照明‑感应方案集合进行训练，获得单节点照明‑感应管理子模型；将所述K个移动目标密度等级数据依次输入所述单节点照明‑感应管理子模型，输出所述K个雷达感应灯的K个照明‑感应方案；基于所述感应灯节点拓扑结构，根据预构建的多节点协同管理子模型，对所述K个照明‑感应方案进行协同分析，获得K个协同照明‑感应方案，整合所述K个协同照明‑感应方案获得所述多节点协同管理方案，其中，所述单节点照明‑感应管理子模型和所述多节点协同管理子模型在所述多节点协同管理模型中为级联结构。

[0081] 进一步而言，所述设备还包括方案集合获取模块，以执行如下操作步骤：提取第一历史移动目标密度等级数据，在预设密度‑照明亮度关联表和预设密度‑感应灵敏度关联表中进行匹配，获得第一照明亮度、第一感应灵敏度；提取第一历史移动目标密度数据，获取第一历史移动目标位置集合；基于所述第一历史移动目标位置集合，进行最小外接圆计算，将最小外接圆的圆心作为移动目标分布中心，将最小外接圆的半径作为移动目标分布半径，获得第一移动目标分布区域；基于所述第一移动目标分布区域生成第一照明范围、第一感应范围；整合所述第一照明亮度、第一感应灵敏度、第一照明范围、第一感应范围，生成第一样本照明‑感应方案，将所述第一样本照明‑感应方案添加至所述样本照明‑感应方案集合。

[0082] 进一步而言，所述设备还包括照明调节模块，以执行如下操作步骤：基于所述K个照明‑感应方案提取K个照明亮度、K个照明范围，从中提取满足照明亮度阈值、照明范围阈值的L个溢出照明亮度、L个溢出照明范围，并定位对应的L个负载溢出感应灯节点，L≤K；基于所述L个负载溢出感应灯节点在所述感应灯节点拓扑结构中进行邻近节点搜索，获得L个邻近节点集合；对所述L个邻近节点集合进行同步照明亮度增强、同步照明范围增强，根据增强结果获得所述K个协同照明‑感应方案。

[0083] 进一步而言，所述设备还包括感应调节模块，以执行如下操作步骤：随机提取第二感应灯节点，并获取所述第二感应灯节点的第二移动目标感应数据、第二照明‑感应方案，其中，所述第二移动目标感应数据还包括第二移动目标流动频率，所述第二照明‑感应方案包括第二感应灵敏度、第二感应范围；基于预设流动频率阈值，对所述第二移动目标流动频率进行流动频率偏差计算，根据计算结果生成第二感应调节系数，其中，所述第二感应调节系数具有正负性；当所述第二感应调节系数属于预设调节系数区间时，基于所述第二感应调节系数对所述第二感应灵敏度、第二感应范围进行独立调节，生成第二调节感应灵敏度、第二调节感应范围；当所述第二感应调节系数不属于预设调节系数区间，且为正数时，生成同步调节指令；基于所述同步调节指令，在基于所述第二感应调节系数对所述第二感应灵敏度、第二感应范围进行独立调节的同时，进行所述第二感应灯节点的邻近节点同步调节，根据调节结果获得所述K个协同照明‑感应方案。

[0084] 进一步而言，所述设备还包括整体亮度调节模块，以执行如下操作步骤：通过雷达感应灯内置的光传感器进行环境光线检测，获得环境光线强度系数；根据所述环境光线强度系数对所述K个雷达感应灯进行整体亮度自适应调节。

[0085] 本说明书通过前述对一种多节点协同的雷达感应灯智能部署方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚知道本实施例中的一种多节点协同的雷达感应灯智能部署设备，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述得比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

[0086] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。