本科生团队革新校园照明：AI视觉+低成本硬件打造智能节能新范式

在徐州工程学院的教学楼内，一组特殊的照明控制系统正在悄然运行——当教室最后一名学生离开时，灯光会在10秒内自动熄灭；阴天光照不足时，系统会根据人员分布动态调节亮度。这个由该校本科生组成的睿光智联团队研发的"灯影无忧"智能照明系统，凭借AI视觉算法与低成本硬件的创新组合，为校园照明智能化提供了可复制的工程样本。

传统校园照明的痛点集中在"高能耗"与"低智能"：全国超1800万间教室依赖声控、定时等低效方案，山东某高校7000根荧光灯年空置耗电达72万元。团队负责人邵音子注意到教室现有监控摄像头的潜力：这些眼睛每天记录画面，却从未用于能源管理。突破点在于复用硬件+算法赋能：无需新增传感器，仅通过教室原有1-2个摄像头采集视频流，经自研"睿光智联+"软件切片后传输至云端。

针对教室场景中人员小目标、动态遮挡等挑战，团队在YOLOv11基础上引入多尺度注意力模块：全局-局部特征协同：通过大核卷积捕获远距离人员的全局轮廓，动态加权决策：每秒抽取3张关键帧进行概率加权运算，避免单帧误判。实测显示，系统在密集人群中误检率<1%，小目标召回率达0.95以上。硬件层面，团队设计云边协同架构：摄像头数据经WIFI传输至云端进行MAB-YOLOv11模型分析，终端接收指令后通过继电器控制灯光分区开关，整套流程延迟<2秒，兼顾实时性与能效。

睿光智联的实践证明，智能化升级无需依赖昂贵设备。其核心技术具备三大复制价值：

技术复用性：MAB-YOLOv11算法可迁移至工厂车间、商场等场景，通过调整检测目标实现能耗优化；成本颠覆性：方案打破"智能=高价"的行业惯性，尤其适合预算有限的基层教育机构；人才培养模式：项目形成"问题定义-算法开发-硬件实现-数据验证"的工科实践闭环，为高校新工科教育提供典型案例。

当AI视觉与照明系统深度融合，其意义已超越单一节能项目——这是青年工程师用专业知识解决现实问题的缩影，更是"双碳"目标下科技普惠的生动注脚。那些隐藏在教室天花板的摄像头，正通过代码与硬件的协同，让每一度电都闪耀着智慧的光芒。

作者：邵音子