建筑工业是关系国家竞争力和国计民生的关键行业,随着人工智能、物联网等新一代信息技术的发展和建筑能耗的日益增长,对智能建筑技术的发展提出了更高的要求。建筑室内照明能耗在建筑总能耗中占比高达30%,建筑智能照明系统作为建筑智能化系统的重要组成部分,提升室内光环境视觉舒适度、降低照明能耗成为照明系统技术发展的瓶颈。传统的照明控制系统功能单一,在公共建筑节能效果有待提升不明显,常用的基于红外线、射频等技术的室内人员定位方法存在成本高、普适性差等不足,因此,本文在基于视频的室内人员空间分布定位、人在回路的智能照明控制策略和系统软硬件开发等方面进行了深入研究,在实验室搭建了系统平台,进行了实验验证。本文的主要研究内容和贡献如下:(1)本文系统综述了论文研究背景、研究意义、国内外研究现状,指出了现有智能照明方法和技术存在的不足和问题,在此基础上确定了论文研究内容和技术路线。(2)基于视频数据深度学习的人员空间分布定位方法研究。改进了YOLO目标检测算法;利用室内监控视频数据,研究了基于深度学习的视频人员检测方法,利用基于CMAC神经网络的函数逼近能力,将视频中人员图像位置映射为空间坐标,实现室内空间多人分布的快速、准确定位。(3)基于室内人员定位的智能照明控制策略研究。按照人在回路的智能控制思路,研究了视频识别人员空间分布的照明控制系统结构,给出了基于室内人员工作面照度需求的灯具区域照明控制策略。通过查询人员分布定位与灯具区域划分关联关系,求得灯具开关控制量,控制算法简单,无需照度测量装置,可保证照明控制系统运行成本低、维护方便。(4)智能照明系统开发与实验验证。设计了USB-Modbus无线通信模块;利用STM32芯片和Modbus协议,开发了无线灯光控制模块,实现与主控计算机的无线通信;编写了基于视频的人员空间分布定位、照明控制、无线通信等软件。以本校文宗楼1-508室为实验与应用验证环境,改进了室内电路布线,搭建了LED灯具智能照明系统,运行结果表明系统运行可靠、稳定;该系统在我国办公楼、教学楼等公共建筑中具有极大的推广应用价值。