资源严重浪费是经济社会高速发展带来的负面影响,其中电能短缺和浪费是束缚着人们日常生活的重要问题之一。学校是不容小觑的耗电主体,而自习室普遍存在人员分布松散、自然光利用率较低、照明量大、电能消耗量高等现象,造成能源浪费及学校不必要的财政开销。因此,如何有效地解决自习室电能浪费严重的情况,做到不无故开灯,并根据自习室实际人数分区域控制灯光,成为目前智能照明系统一种行之有效的解决方案。本文设计了一种基于人体轮廓检测算法的自习室照明控制系统。针对现有的智能照明控制系统存在的检测误差较大、造价较高、功能单一、布线复杂等问题,以树莓派开发板为平台,通过红外传感器、光照传感器、摄像头、PWM调光、人体轮廓检测算法、微信公众平台等技术,实现了对大学自习室人体轮廓检测与计数、分区域灯光控制、远程查询功能。首先,提出了基于人体轮廓检测算法的自习室照明控制系统的总体方案。在现有的通过机器学习算法建立人数预测模型预测人数的基础上,建立了以HOG特征及SVM算法为核心的人体轮廓检测模型,加入人体头部、肩部等特征,进一步提高检测准确率,为照明控制提供依据。其次,分别设计了本地控制器、系统服务器及远程手机端三部分。本地控制器通过Socket通信技术将传感器及摄像头采集到的数据发送到系统服务器,系统服务器通过人体轮廓检测技术及照明分区控制策略处理数据,将处理结果返回本地控制器,控制灯组开闭及恒照度调光,远程手机端通过微信公众平台实时查询自习室人数。最后,对本系统进行整体测试。对传感器及摄像头的数据采集、传输、人体轮廓检测、灯光控制等模块逐一测试,进一步验证了本系统的准确性及可靠性。本学位论文设计的基于人体轮廓检测算法的自习室照明控制系统可在一定程度上改善自习室电能浪费严重的情况,提高自然光利用率。经多次实验验证,本系统具有良好的可靠性,运行稳定,具有一定的实用意义。