具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

本申请的实施例提供了一种循环扇控制方法、循环扇、循环扇控制系统及存储介质。

请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种循环扇的示意性框图。该循环扇10包括深度摄像头11、处理器12和存储器13，其中，深度摄像头11、处理器12和存储器13通过总线连接。

其中，存储器13可以包括非易失性存储介质和内存储器。

非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器执行任意一种循环扇控制方法。

深度摄像头11用于采集彩色深度图像，在本申请的实施例中主要用于采集循环扇吹风范围内包括挂放衣物的深度图像。

处理器12用于提供计算和控制能力，支撑整个终端设备的运行。

内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种循环扇控制方法。

可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的循环扇的限定，具体的循环扇可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

应当理解的是，处理器12可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：

获取所述深度摄像头采集的包括挂放衣物的彩色深度图像，所述彩色深度图像包括深度信息；

根据所述深度信息确定所述循环扇在第一方向上的吹风距离；

将所述彩色深度图像输入预先训练的识别模型，以确定所述挂放衣物的潮湿区域；

基于所述潮湿区域在所述彩色深度图像中的位置确定所述潮湿区域的边界坐标；

根据所述边界坐标和所述吹风距离计算所述循环扇在第二方向上的左右偏转角度区间，以根据所述左右偏转角度区间调节所述循环扇的送风范围。

在一个实施例中，所述处理器在实现所述基于所述潮湿区域在所述彩色深度图像中的位置确定所述潮湿区域的边界坐标时，用于实现：

获取所述挂放衣物的潮湿区域在所述彩色深度图像中的多个像素点坐标；

对多个所述像素点坐标进行筛选，以得到所述潮湿区域的边界坐标。

在一个实施例中，所述处理器还用于实现：

根据所述边界坐标和所述吹风距离计算所述循环扇在第三方向上的上下偏转角度区间。

在一个实施例中，所述边界坐标包括上边界坐标和下边界坐标，所述处理器在实现所述根据所述边界坐标和所述吹风距离计算所述循环扇在第三方向上的上下偏转角度区间时，用于实现：

获取所述彩色深度图像的基准线，并计算所述上边界坐标与所述基准线的上图像距离，以及所述下边界坐标与所述基准线的下图像距离；

基于偏转距离计算公式，根据所述上图像距离和所述下图像距离分别计算所述循环扇在第三方向上的上偏转距离和下偏转距离；

利用反三角函数公式，分别根据所述上偏转距离与下偏转距离和所述吹风距离计算所述循环扇的上偏转角度和下偏转角度；

基于所述上偏转角度与下偏转角度确定所述循环扇的上下偏转角度区间。

在一个实施例中，所述边界坐标包括左边界坐标和右边界坐标，所述处理器在实现所述根据所述边界坐标和所述吹风距离计算所述循环扇在第二方向上的左右偏转角度区间时，用于实现：

获取所述彩色深度图像的基准线，并计算所述左边界坐标与所述基准线的左图像距离，以及所述右边界坐标与所述基准线的右图像距离；

基于偏转距离计算公式，根据所述左图像距离和所述右图像距离分别计算所述循环扇在第二方向上的左偏转距离和右偏转距离；

利用反三角函数公式，分别根据所述左偏转距离与右偏转距离和所述吹风距离计算所述循环扇的左偏转角度和右偏转角度；

基于所述左偏转角度和右偏转角度确定所述循环扇的左右偏转角度区间。

在一个实施例中，所述处理器在实现所述基于所述左偏转角度和右偏转角度确定所述循环扇的左右偏转角度区间时，用于实现：

根据所述左边界坐标、右边界坐标和所述基准线确定所述潮湿区域在所述深度彩色图像中的位置；

根据所述潮湿区域在所述深度彩色图像中的位置确定所述循环扇的左右偏转方向；

根据所述左右偏转方向、左偏转角度和右偏转角度确定所述循环扇的左右偏转角度区间。

在一个实施例中，所述偏转距离计算公式如下：

其中，W_i表示偏转距离，F表示吹风距离，f表示摄像头的焦距，x_i表示图像距离，i表示方位。

在一个实施例中，所述处理器还用于实现：

获取样本图像，所述样本图像包括深度摄像头拍摄的潮湿状态的衣物图像和对应的干燥状态的衣物图像；

根据所述潮湿状态和干燥状态对所述样本图像进行标注，以构建样本数据；

基于卷积神经网络，根据所述样本数据进行模型训练以得到识别模型，并将得到的识别模型作为预先训练的识别模型。

请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种识别模型的训练方法的步骤示意图。该识别模型是基于卷积神经网络进行模型训练得到的，当然也可以采用其他网络进行训练得到。

如图2所示，该识别模型的训练方法用于训练出识别模型以便于应用在循环扇控制方法上。其中，该训练方法包括步骤S201和步骤S203。

S201、获取样本图像，所述样本图像包括深度摄像头拍摄的潮湿状态的衣物图像和对应的干燥状态的衣物图像。

具体地，利用深度摄像头拍摄同一衣物处于潮湿状态下的衣物图像和处于干燥状态下的衣物图像，从而将拍摄到的衣物图像共同作为样本图像。

其中，处于潮湿状态下的衣物图像即可以是衣物全部处于潮湿状态，也可以是衣物中的部分处于潮湿状态，例如，一件连衣裙，可以是连衣裙全部都处于潮湿状态，也可以是连衣裙的裙摆处于潮湿状态。

在具体实施过程中，在拍摄样本图像中，可以使用不同颜色、不同材质的衣物进行拍摄，以提高样本图像的多样性，提高训练得到的识别模型的识别准确度。

S202、根据所述潮湿状态和干燥状态对所述样本图像进行标注，以构建样本数据。

具体地，对样本图像中处于潮湿状态和处于干燥状态的图像分别进行标注，从而构建样本数据，以便于根据该具有标注的样本数据训练识别模型。

其中，对于衣物部分处于潮湿状态的图像，可对潮湿部分和干燥部分分别进行标注，从而构建样本数据。

S203、基于卷积神经网络，根据所述样本数据进行模型训练以得到识别模型，并将得到的识别模型作为预先训练的识别模型。

具体地，利用卷积神经网络，将所述样本数据输入所述卷积神经网络进行模型训练，在经过多次迭代训练和验证后，将最终得到的识别模型作为预先训练的识别模型。

在一些实施例中，由于循环扇控制方法应用于循环扇中，因此可以将训练好的模型保存在循环扇中，以提高数据处理速度和模型的反应速度，提高交互速度，给用户带来更实时的体验。

在一些实施例中，为了保证循环扇的正常运行以及快速识别出挂放衣物的状态，还需要对训练得到的识别模型进行压缩处理，将压缩处理后的模型保存在循环扇的识别装置中。

其中，该压缩处理具体包括对识别模型进行量化处理等，以减小识别模型的大小，进而方便保存在容量较小的循环扇的识别装置中。

上述实施例提供的训练方法，通过获取潮湿状态和干燥状态两种状态下的衣物图像，并对样本图像进行标注，构建样本数据，最终基于卷积神经网络根据样本数据进行模型训练得到识别模型，并将得到的识别模型应用于循环扇控制方法中，提高了对于挂放衣物通过图像识别确定其干湿状态的准确度。

请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种循环扇控制方法的步骤示意图。该循环扇控制方法可应用于如图1所示的循环扇上，通过包括挂放衣物的深度图像确定循环扇在第一方向上的吹风距离，然后再根据包括挂放衣物的彩色深度图像识别挂放衣物的潮湿区域，并确定潮湿区域的边界坐标，以通过计算得到循环扇的左右偏转角度区间，从而调节循环扇的送风范围，使循环扇能够更好的对挂放衣物的潮湿区域进行送风。

如图3所示，该循环扇控制方法，具体包括：步骤S301至步骤S305。

S301、获取所述深度摄像头采集的包括挂放衣物的彩色深度图像。

其中，所述彩色深度图像包括深度信息。循环扇上的深度摄像头开启，由处理器获取循环扇上的深度摄像头采集的包括挂放衣物的彩色深度图像，以便于对获取到的彩色深度图像进行进一步的处理。

在一些实施例中，为了降低循环扇上深度摄像头的能耗，可以控制深度摄像头每间隔预设时段开启一次，例如，每6个小时开启一次。开启后获取晾衣架附近的彩色深度图像，并对获取到的晾衣架附近的彩色深度图像进行图像识别，以判断晾衣架上是否存在挂放衣物，若晾衣架上存在挂放衣物，则继续采集包括挂放衣物的彩色深度图像，若晾衣架上不存在挂放衣物，则关闭深度摄像头。

需要说明的是，为了便于描述，本申请中安装于循环扇上的深度摄像头在采集包括挂放衣物的彩色深度图像时，是在循环扇处于初始位置时采集的，也即，是循环扇的扇头的偏转角度为0时采集的。

S302、根据所述深度信息确定所述循环扇在第一方向上的吹风距离。

其中，第一方向是指循环扇相对于挂放衣物的第一方向，其中，第一方向可以为水平纵向，吹风距离是指挂放衣物在水平纵向方向上与循环扇之间的距离。如图4所示，F表示吹风距离。

深度图像中的像素点代表的是在深度摄像头的视野中，该特定坐标处的物体到深度摄像头所在平面的距离。因此，通过彩色深度图像中包括的深度信息，可以确定循环扇相对于挂放衣物在第一方向上的吹风距离。

在一些实施例中，所述循环扇控制方法还包括：根据所述吹风距离确定所述循环扇的吹风档位。

具体地，循环扇的吹风档位越高，则风力越大，其吹风距离也越远，因此，分别获取循环扇每一档位的吹风距离区间，在得到吹风距离后，即可根据该吹风距离判断循环扇的吹风档位，使得循环扇能够自动调节风力，使用便捷。

S303、将所述彩色深度图像输入预先训练的识别模型，以确定所述挂放衣物的潮湿区域。

具体地，将彩色深度图像输入预先训练的识别模型，由识别模型对挂放衣物进行图像识别，从挂放衣物的彩色深度图像中确定挂放衣物的潮湿区域。

由于对于同一颜色的衣物而言，挂放衣物在潮湿和干燥状态时，其颜色略有差异，因此，可以通过预先训练识别模型对彩色深度图像进行图像识别，以便于确定挂放衣物的潮湿区域。

S304、基于所述潮湿区域在所述彩色深度图像中的位置确定所述潮湿区域的边界坐标。

具体地，确定潮湿区域在彩色深度图像中的位置，根据潮湿区域的位置确定潮湿区域的边界坐标。

其中，边界坐标所在的坐标是是以循环扇上的摄像头所在位置为原点而建立的坐标系。

在一些实施例中，请参阅图5，确定潮湿区域的边界坐标具体可以包括步骤S3041和步骤S3042。

S3041、获取所述挂放衣物的潮湿区域在所述彩色深度图像中的多个像素点坐标。

具体地，识别模型识别出挂放衣物的潮湿区域后，获取潮湿区域在整个彩色深度图像中的多个像素点坐标，其中，多个像素点坐标共同构成了挂放衣物的潮湿区域。

S3042、对多个所述像素点坐标进行筛选，以得到所述潮湿区域的边界坐标。

具体地，对构成挂放衣物潮湿区域的多个像素点坐标分别进行筛选，从而得到潮湿区域的边界坐标。

其中，边界坐标可以包括上边界坐标、下边界坐标、左边界坐标和右边界坐标。

在筛选上边界坐标和下边界坐标时，可以对各个像素点坐标的横坐标进行筛选，取横坐标的最大值对应的像素点坐标作为右边界坐标，横坐标最小值对应的像素点坐标作为左边界坐标。

若横坐标的最大值对应的像素点坐标和/或横坐标最小值对应的像素点坐标有多个，则任取一个作为右边界坐标或左边界坐标。

在筛选上边界坐标或下边界坐标时，可以对各个像素点坐标的纵坐标进行筛选，取纵坐标的最大值对应的像素点坐标作为上边界坐标，纵坐标最小值对应的像素点坐标作为下边界坐标。

若纵坐标的最大值对应的像素点坐标和/或纵坐标最小值对应的像素点坐标有多个，则任取一个作为上边界坐标或下边界坐标。

S305、根据所述边界坐标和所述吹风距离计算所述循环扇在第二方向上的左右偏转角度区间，以根据所述左右偏转角度区间调节所述循环扇的送风范围。

具体地，第二方向是指循环扇相对于挂放衣物的第二方向，在得到边界坐标后，即可根据边界坐标和吹风距离计算循环扇在第二方向上的偏转距离。

其中，第二方向可以为水平横向，所述循环扇相对于所述挂放衣物在第二方向上的偏转距离，也即可以是指挂放衣物在横向水平方向上距循环扇的扇头之间的距离，如图6所示，W表示偏转距离。

可以先根据边界坐标和吹风距离计算循环扇在第二方向上的左右偏转距离，然后再根据左右偏转距离和吹风距离计算循环扇在第二方向上的左右偏转角度区间，以便于循环扇根据所述左右偏转角度区间调节所述循环扇的送风范围。

在一些实施例中，请参阅图7，计算循环扇在第二方向上的左右偏转角度区间，具体包括步骤S3051至步骤S3054。

S3051、获取所述彩色深度图像的基准线，并计算所述左边界坐标与所述基准线的左图像距离，以及所述右边界坐标与所述基准线的右图像距离。

其中，基准线是指循环扇上安装的深度摄像头所在的平面在坐标系中的位置。

在计算左图像距离时，可以将左边界坐标中的横坐标与基准线的横坐标相减，将差值取绝对值作为左图像距离，同样的，在计算右图像距离时，可以将右图像距离中的横坐标与基准线的横坐标相减，将差值取绝对值作为右图像距离。

例如，左边界坐标为(-20,40)，右边界坐标为(60,40)，基准线为x＝25，则左图像距离为|-20-25|＝45，右图像距离为|60-25|＝35。

S3052、基于偏转距离计算公式，根据所述左图像距离和所述右图像距离分别计算所述循环扇在第二方向上的左偏转距离和右偏转距离。

具体地，在计算得到左图像距离和右图像距离后，可以根据偏转距离计算公式，分别计算循环扇在第二方向上的左偏转距离和右偏转距离。

其中，偏转距离计算公式如下：

其中，W_i表示偏转距离，F表示吹风距离，f表示摄像头的焦距，x_i表示图像距离，i表示方位。其中，方位可以是上、下、左、右。

S3053、利用反三角函数公式，分别根据所述左偏转距离与右偏转距离和所述吹风距离计算所述循环扇的左偏转角度和右偏转角度。

具体地，分别利用反三角函数公式，根据所述吹风距离和所述左偏转距离计算所述挂放衣物与所述循环扇之间的左偏转夹角，以及利用反三角函数公式，根据所述吹风距离和所述右偏转距离计算所述挂放衣物与所述循环扇之间的右偏转夹角。

例如，在已知吹风距离和左偏转距离时，左偏转角度的计算公式可以为：

其中，∠A为左偏转角度，W_左表示左偏转距离，F表示吹风距离。

同样的，在已知吹风距离和右偏转距离时，右偏转角度的计算公式为

其中，∠B为右偏转角度，W_右表示右偏转距离，F表示吹风距离。

S3054、基于所述左偏转角度和右偏转角度确定所述循环扇的左右偏转角度区间。

具体地，在计算出左偏转角度和右偏转角度后，即可确定循环扇在第二方向上的左右偏转角度区间。

在一些实施例中，如图8所示，确定循环扇的左右偏转角度区间，具体包括步骤S3054a至步骤S3054c。

S3054a、根据所述左边界坐标、右边界坐标和所述基准线确定所述潮湿区域在所述深度彩色图像中的位置。

具体地，根据挂放衣物的潮湿区域的左边界坐标、右边界坐标和基准线确定潮湿区域在深度彩色图像中的位置，潮湿区域在深度彩色图像中的位置也即潮湿区域相对于循环扇的位置。

其中，潮湿区域相对于循环扇的位置可以为潮湿区域全部在循环扇的左边，潮湿区域全部在循环扇的右边，潮湿区域部分在循环扇的左边、部分在循环扇的右边。

若左边界坐标的横坐标与所述基准线的差值为负数，且右边界坐标的横坐标与所述基准线的差值为正数，则说明此时挂放衣物的潮湿区域部分在循环扇的左侧，部分在循环扇的右侧。

若左边界坐标的横坐标和所述右边界坐标的横坐标与所述基准线的差值均为负数，则说明此时挂放衣物的潮湿区域全部在循环扇的左侧。

若左边界坐标的横坐标和所述右边界坐标的横坐标与所述基准线的差值均为正数，则说明此时挂放衣物的潮湿区域全部在循环扇的右侧。

若左边界坐标的横坐标或所述右边界坐标的横坐标与所述基准线的差值为0，则说明此时挂放衣物的潮湿区域的左边界或右边界正对循环扇。

S3054b、根据所述挂放衣物在所述深度彩色图像中的位置确定所述循环扇的左右偏转方向。

具体地，当挂放衣物的潮湿区域全部在循环扇的左侧时，循环扇的左右偏转方向为始终在循环扇初始位置的左侧偏转。

当挂放衣物的潮湿区域全部在循环扇的右侧时，循环扇的左右偏转方向为始终在循环扇初始位置的右侧偏转。

当挂放衣物的潮湿区域部分在循环扇左边，部分在循环扇右边时，循环扇的左右偏转方向为先在循环扇初始位置的左侧偏转，再在循环扇初始位置的右侧偏转；或者先在循环扇初始位置的右侧偏转，再在循环扇初始位置的左侧偏转。

S3054c、根据所述左右偏转方向、左偏转角度和右偏转角度确定所述循环扇的左右偏转角度区间。

例如，若定义循环扇以初始位置在右侧转动时的角度为正，在左侧转动时的角度为负，则：

当挂放衣物的潮湿区域全部在循环扇的左边时，若左偏转角度为70°，右偏转角度为15°，则循环扇的左右偏转角度区间为-15°～-70°。

当挂放衣物的潮湿区域全部在循环扇的左边时，若左偏转角度为15°，右偏转角度为70°，则循环扇的左右偏转角度区间为15°～70°。

当挂放衣物的潮湿区域部分在循环扇左边，部分在循环扇右边时，若左偏转角度为15°，右偏转角度为70°，则循环扇的左右偏转角度区间为-15°～70°。

在具体实施过程中，在计算出左偏转角度和右偏转角度的读数后，可以将计算出的左偏转角度减小5°，右偏转角度增加5°，作为最终的循环扇左右偏转角度区间，以补偿左偏转角度和右偏转角度在计算时的计算误差，提高循环扇的吹风效果。

上述实施例提供的循环扇控制方法，通过获取深度摄像头采集的包括挂放衣物的彩色深度图像，然后根据彩色深度图像中的深度信息确定循环扇的吹风距离，随后将彩色深度图像输入预先训练的识别模型，从而确定挂放衣物的潮湿区域，再基于潮湿区域在彩色深度图像中的位置确定潮湿区域的边界坐标，最终根据边界坐标和吹风距离计算循环扇在第二方向上的左右偏转角度区间，从而使得循环扇能够根据左右偏转角度区间调整送风范围。根据采集到的彩色深度图像确定挂放衣物的潮湿区域，并根据潮湿区域的空间范围确定循环扇的左右偏转角度区间，从而确定循环扇的送风范围，使得循环扇能够对挂放衣物的潮湿区域的空间范围进行精准吹风，提高了对循环扇控制的便捷性和精准度。

请参阅图9，图9是本申请实施例提供的另一种循环扇控制方法的步骤示意图。

如9所示，该循环扇控制方法，具体包括：步骤S401至步骤S406。

S401、获取所述深度摄像头采集的包括挂放衣物的彩色深度图像；

S402、根据所述深度信息确定所述循环扇在第一方向上的吹风距离；

S403、将所述彩色深度图像输入预先训练的识别模型，以确定所述挂放衣物的潮湿区域；

S404、基于所述潮湿区域在所述彩色深度图像中的位置确定所述潮湿区域的边界坐标；

S405、根据所述边界坐标和所述吹风距离计算所述循环扇在第二方向上的左右偏转角度区间；

S406、根据所述边界坐标和所述吹风距离计算所述循环扇在第三方向上的上下偏转角度区间，以根据所述左右偏转角度区间和所述上下偏转角度区间调节所述循环扇的送风范围。

其中，第三方向可以是竖直方向，在具体实施过程中，第三方向可以是挂放衣物的高度方向，上下偏转角度区间是指循环扇根据挂放衣物潮湿区域的高度调整其上下偏转角度的区间。

在计算得到上下偏转角度区间后，即可根据左右偏转角度区间和上下偏转角度区间调节所述循环扇的送风范围，以使循环扇能够对挂放衣物所在范围区域进行全面吹风。

在一些实施例中，边界坐标包括上边界坐标和下边界坐标。如图10所示，计算循环扇在第三方向上的上下偏转角度区间，具体包括步骤S4061至步骤S4064。

S4061、获取所述彩色深度图像的基准线，并计算所述上边界坐标与所述基准线的上图像距离，以及所述下边界坐标与所述基准线的下图像距离。

其中，基准线是指循环扇上安装的深度摄像头所在的平面在坐标系中的位置。

在计算上图像距离时，可以将上边界坐标中的纵坐标与基准线的纵坐标相减，将差值取绝对值作为上图像距离，同样的，在计算下图像距离时，可以将下图像距离中的横坐标与基准线的横坐标相减，将差值取绝对值作为下图像距离。

例如，上边界坐标为(-20,100)，下边界坐标为(60,40)，基准线为y＝25，则上图像距离为|100-25|＝75，下图像距离为|40-25|＝15。

S4062、基于偏转距离计算公式，根据所述上图像距离和所述下图像距离分别计算所述循环扇在第三方向上的上偏转距离和下偏转距离。

具体地，在计算得到上图像距离和下图像距离后，可以根据偏转距离计算公式，分别计算循环扇在第三方向上的上图像距离和下图像距离。

其中，偏转距离计算公式如下：

其中，W_i表示偏转距离，F表示吹风距离，f表示摄像头的焦距，x_i表示图像距离，i表示方位。

S4063、利用反三角函数公式，分别根据所述上偏转距离与下偏转距离和所述吹风距离计算所述循环扇的上偏转角度和下偏转角度。

具体地，分别利用反三角函数公式，根据所述吹风距离和所述左偏转距离计算所述挂放衣物与所述循环扇之间的左偏转夹角，以及利用反三角函数公式，根据所述吹风距离和所述右偏转距离计算所述挂放衣物与所述循环扇之间的右偏转夹角。

例如，在已知吹风距离和上偏转距离时，上偏转角度的计算公式可以为：

其中，∠C为上偏转角度，W_上表示上偏转距离，F表示吹风距离。

同样的，在已知吹风距离和下偏转距离时，下偏转角度的计算公式为：

其中，∠D为下偏转角度，W_下表示下偏转距离，F表示吹风距离。

S4064、基于所述上偏转角度与下偏转角度确定所述循环扇的上下偏转角度区间。

具体地，在计算出上偏转角度与下偏转角度后，即可确定循环扇在第三方向上的上下偏转角度区间。

例如，若上偏转角度为70°，下偏转角度为15°，则循环扇的左右偏转角度区间为15°～70°。

上述实施例提供的循环扇控制方法，通过获取深度摄像头采集的包括挂放衣物的彩色深度图像，然后根据彩色深度图像中的深度信息确定循环扇的吹风距离，随后将彩色深度图像输入预先训练的识别模型，从而确定挂放衣物的潮湿区域，再基于潮湿区域在彩色深度图像中的位置确定潮湿区域的边界坐标，最终根据边界坐标和吹风距离计算循环扇在第二方向上的左右偏转角度区间，同时也根据边界坐标和吹风距离计算循环扇在第三方向上的上下偏转角度区间，以使循环扇根据该左右偏转角度区间和上下偏转角度区间调节送风范围。根据挂放衣物的潮湿区域的宽度和高度共同确定循环扇的送风范围，使得循环扇能够对不同高度的潮湿区域也进行吹风，提高了循环扇控制的便捷性和精准度。

本申请的实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器执行所述程序指令，实现本申请实施例提供的任一项循环扇控制方法。

其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的计算机设备的内部存储单元，例如所述计算机设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。