1.一种LED灯控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取LED灯设计数据，并对LED灯设计数据进行特征提取，从而获得LED灯结构数据以及LED灯材料数据；对LED灯材料数据进行材料特性分析，从而获得LED灯材料特性数据；

步骤S2：根据LED灯材料特性数据以及LED灯结构数据进行光学场模拟，从而获得LED光谱响应曲线；

步骤S3：获取照明区域传感数据，根据照明区域传感数据进行区域光照环境分析，从而获得区域光照环境数据；根据LED光谱响应曲线以及区域光照环境数据进行LED灯白昼亮度控制策略分析，从而获得LED灯白昼亮度控制策略；其中，步骤S3包括：步骤S31：获取照明区域传感数据，并对照明区域传感数据进行光照特征提取以及摄像图像特征提取，从而获得区域光照传感数据以及区域摄像图像；

步骤S32：对区域光照传感数据进行时序划分，从而获得区域白昼光照传感数据以及区域夜晚光照传感数据；

步骤S33：对区域白昼光照传感数据进行高频光照强度统计，从而获得高频白昼光照强度数据；对区域夜晚光照传感数据进行高频光照强度统计，从而获得高频夜晚光照强度数据；

步骤S34：根据区域摄像图像进行光照分布分析，从而获得光照分布数据；

其中，步骤S34包括：

步骤S341：对区域摄像图像进行灰度转换，从而获得区域灰度图像，并对区域灰度图像进行高频像素统计，从而获得高频像素数据；

步骤S342：根据高频像素数据进行像素波动计算，从而获得图像像素波动数据，并对图像像素波动数据进行像素波动分类，从而获得高额像素波动数据以及低额像素波动数据；

步骤S343：根据高额像素波动数据对区域灰度图像进行光照范围划分，从而获得光照范围图像；

步骤S344：根据低额像素波动数据对区域灰度图像进行背光范围划分，从而获得背光范围图像；

步骤S345：根据光照范围图像以及背光范围图像对区域灰度图像进行区域光照分布统计，从而获得光照分布数据；

步骤S35：根据光照分布数据对高频白昼光照强度数据以及高频夜晚光照强度数据进行时序空间融合，从而获得区域光照环境数据；

步骤S36：根据区域光照环境数据以及LED光谱响应曲线进行光谱匹配，从而获得区域照明需求数据，并根据区域照明需求数据以及LED灯材料特性数据进行白昼亮度控制策略分析，从而获得LED灯白昼亮度控制策略；

步骤S4：对照明区域传感数据进行用户夜晚照明偏好分析，从而获得用户夜晚照明偏好数据，并根据照明区域传感数据进行用户夜晚活动频率统计，从而获得用户夜晚活动偏好数据；根据用户夜晚照明偏好数据以及用户夜晚活动偏好数据构建用户夜晚行为模型；

步骤S5：对用户夜晚行为模型以及LED光谱响应曲线进行LED灯夜晚亮度控制策略分析，从而获得LED灯夜晚亮度控制策略；

步骤S6：对LED灯白昼亮度控制策略以及LED灯夜晚亮度控制策略进行控制策略耦合，从而获得LED灯控制策略，并上传至LED灯管理云平台，以执行LED灯控制任务。

2.根据权利要求1所述的LED灯控制方法，其特征在于，步骤S1具体为：步骤S11：获取LED灯设计数据，并对LED灯设计数据进行特征提取，从而获得LED灯结构数据以及LED灯材料数据；

步骤S12：根据LED灯结构数据构建LED灯三维模型；

步骤S13：根据LED灯设计数据对LED灯三维模型进行模型网格划分，从而获得光学密集网格划分模型以及散热密集网格划分模型；

步骤S14：根据光学密集网格划分模型对LED灯材料数据进行光学特性分析，从而获得LED灯光学特性数据；

步骤S15：根据散热密集网格划分模型对LED灯材料数据进行热学特性分析，从而获得LED灯热学特性数据；

步骤S16：将LED灯光学特性数据以及LED灯热学特性数据进行数据合并，从而获得LED灯材料特性数据。

3.根据权利要求2所述的LED灯控制方法，其特征在于，步骤S13具体为：步骤S131：根据LED灯设计数据对LED灯结构数据进行结构用途分类，从而获得LED灯光学结构数据以及LED灯散热结构数据；

步骤S132：根据LED灯光学结构数据对LED灯三维模型进行光学结构密集网格划分，从而获得光学密集网格划分模型；

步骤S133：根据LED灯散热结构数据对LED灯三维模型进行散热结构密集网格划分，从而获得散热密集网格划分模型。

4.根据权利要求2所述的LED灯控制方法，其特征在于，步骤S14具体为：步骤S141：根据LED灯光学结构数据对LED灯材料数据进行LED灯光学结构材料特征提取，从而获得LED灯光学结构材料数据；

步骤S142：对LED灯光学结构材料数据以及光学密集网格划分模型进行光学结构材料映射，从而获得LED灯光学结构模型；

步骤S143：根据LED灯设计数据进行LED灯设计工况特征提取，从而获得LED灯设计工况数据；

步骤S144：通过LED灯光学结构模型对LED灯设计工况数据进行光学仿真，从而获得光学仿真数据，并对光学仿真数据进行统计分析，从而获得LED灯光学特性数据。

5.根据权利要求2所述的LED灯控制方法，其特征在于，步骤S15具体为：步骤S151：根据LED灯散热结构数据对LED灯材料数据进行LED灯散热结构材料特征提取，从而获得LED灯散热结构材料数据；

步骤S152：对LED灯散热结构材料数据以及光学密集网格划分模型进行散热结构材料映射，从而获得LED灯散热结构模型；

步骤S153：通过LED灯散热结构模型对光学仿真数据以及LED灯设计工况数据进行热能仿真，从而获得热能仿真数据，并对热能仿真数据进行统计分析，从而获得LED灯热学特性数据。

6.根据权利要求1所述的LED灯控制方法，其特征在于，步骤S4具体为：步骤S41：对照明区域传感数据进行夜晚时序传感特征提取，从而获得照明区域夜晚传感数据，并对区域夜晚传感数据进行夜晚摄像图像特征提取，从而获得夜晚摄像图像；

步骤S42：对夜晚摄像图像进行低频像素统计，从而获得低频像素数据，并对低频像素数据进行颜色特征提取，从而获得低频像素颜色数据；

步骤S43：对低频像素颜色数据进行光谱能量分布转换，从而获得夜晚光谱能量分布数据；

步骤S44：根据LED光谱响应曲线对夜晚光谱能量分布数据进行光照强度计算，从而获得用户夜晚照明偏好数据；

步骤S45：根据照明区域传感数据进行用户夜晚活动频率统计，从而获得用户夜晚活动偏好数据；

步骤S46：根据用户夜晚照明偏好数据以及用户夜晚活动偏好数据构建用户夜晚行为模型。

7.根据权利要求6所述的LED灯控制方法，其特征在于，步骤S45具体为：步骤S451：对照明区域夜晚传感数据进行音频特征提取，从而获得照明区域夜晚音频数据；

步骤S452：对照明区域夜晚音频数据进行频谱变换，从而获得照明区域夜晚音频频谱；

步骤S453：对照明区域夜晚音频频谱进行频谱波动统计，从而获得频谱波动数据；

步骤S454：对频谱波动数据进行时序特征提取，从而获得波动时序数据，并根据波动时序数据对照明区域夜晚音频频谱进行分类计算，从而获得夜晚波动频谱以及夜晚平缓频谱；

步骤S455：对夜晚波动频谱进行逆傅里叶变换，从而获得夜晚活动数据；对夜晚平缓频谱进行逆傅里叶变换，从而获得夜晚平缓数据；

步骤S456：对夜晚平缓数据以及夜晚活动数据进行时序合并，从而获得用户夜晚活动偏好数据。

8.一种LED灯，用于执行如权利要求1‑7任一项所述的LED灯控制方法，其特征在于，包括LED灯主体部、电源部以及电性控制部，电源部安装于LED灯主体部内部，电性控制部与电源部电性连接，电性控制部用于给LED灯主体部充电并控制LED灯主体部，电性控制部包括：材料特性分析模块，用于获取LED灯设计数据，并对LED灯设计数据进行特征提取，从而获得LED灯结构数据以及LED灯材料数据；对LED灯材料数据进行材料特性分析，从而获得LED灯材料特性数据；

光学场模拟模块，用于根据LED灯材料特性数据以及LED灯结构数据进行光学场模拟，从而获得LED光谱响应曲线；

白昼亮度控制策略分析模块，用于获取照明区域传感数据，根据照明区域传感数据进行区域光照环境分析，从而获得区域光照环境数据；根据LED光谱响应曲线以及区域光照环境数据进行LED灯白昼亮度控制策略分析，从而获得LED灯白昼亮度控制策略；

用户夜晚行为模型构建模块，用于对照明区域传感数据进行用户夜晚照明偏好分析，从而获得用户夜晚照明偏好数据，并根据照明区域传感数据进行用户夜晚活动频率统计，从而获得用户夜晚活动偏好数据；根据用户夜晚照明偏好数据以及用户夜晚活动偏好数据构建用户夜晚行为模型；

夜晚亮度控制策略分析模块，用于对用户夜晚行为模型以及LED光谱响应曲线进行LED灯夜晚亮度控制策略分析，从而获得LED灯夜晚亮度控制策略；

控制策略耦合模块，用于对LED灯白昼亮度控制策略以及LED灯夜晚亮度控制策略进行控制策略耦合，从而获得LED灯控制策略，并上传至LED灯管理云平台，以执行LED灯控制任务。