具体实施方式

本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。

参照图1，本发明某些实施例，提供了一种杀菌系统的控制方法，杀菌系统包括温湿度控制系统11和紫外灯控制系统12，控制方法包括以下步骤：

步骤S100、采集并检测多个已杀菌位置的不同类型细菌的平均细菌浓度；

步骤S210、根据平均细菌浓度，以及温湿度控制系统11的第一装置参数和平均细菌浓度的第一关联关系，反馈和优化温湿度控制系统11的第一装置参数；

步骤S220、根据平均细菌浓度，以及紫外灯控制系统12的第二装置参数和平均细菌浓度的第二关联关系，反馈和优化紫外灯控制系统12的第二装置参数；

步骤S300、根据优化后的第一装置参数和第二装置参数，控制杀菌系统进行杀菌。

在该实施例中，第一关联关系是通过历史平均细菌浓度和历史第一装置参数对第一神经网络进行训练确定的；第二关联关系是通过历史平均细菌浓度和历史第二装置参数对第二神经网络进行训练确定的。通过检测已杀菌位置的平均细菌浓度，以及第一关联关系和第二关联关系，持续对第一装置参数和第二装置参数进行反馈和优化，实现了杀菌系统的杀菌效果监控、自动反馈和自动优化功能，逐步提高和完善杀菌系统的杀菌效果。

需要说明的是，在杀菌系统完成一轮的杀菌程序，经过该轮杀菌程序后检测的已杀菌位置的平均细菌浓度和该轮杀菌程序设定的第一装置参数用于训练第一神经网络以优化第一关联关系；经过该轮杀菌程序后检测的已杀菌位置的平均细菌浓度和该轮杀菌程序设定的第二装置参数用于训练第二神经网络以优化第二关联关系。即该次杀菌程序中的平均细菌浓度将成为下一次杀菌程序中的历史平均细菌浓度的一个数据。同样地，该次杀菌程序中的第一装置参数将成为下一次杀菌程序中的历史第一装置参数的一个数据；该次杀菌程序中的第二装置参数将成为下一次杀菌程序中的历史第二装置参数的一个数据。

另外，对于步骤S210和步骤S220，可以均执行；也可以只执行其中的一个，即只执行步骤S210且不执行步骤S220或只执行步骤S220不执行步骤S210。可以是经过一轮杀菌程序后，维持第一装置参数不变，只对第二装置参数进行优化，或维持第二装置参数不变，只对第一装置参数进行优化。

参照图2，进一步，对于步骤S100，检测多个已杀菌位置的平均细菌浓度具体包括以下步骤：

步骤S110、通过显微电镜拍摄一个已杀菌位置的图像；

步骤S120、通过图像识别技术统计该杀菌位置对应的图像中不同类型细菌的数量；其中图像识别技术可以采用现有的基于深度学习的图像识别技术即可，通过重复训练使识别准确性高；

步骤S130、计算不同类型细菌的细菌浓度；

重复执行步骤S100至步骤S130得到多个不同的已杀菌位置的不同类型细菌的细菌浓度，计算不同类型细菌的平均细菌浓度作为该次杀菌程序的平均细菌浓度；其中，多个不同的已杀菌位置的面积应当是相同的。当然，在其他实施例中，不但可以是计算细菌的细菌浓度，也可以是微生物的浓度，例如真菌等。

具体地，第一装置参数至少包括下列之一：温湿度控制系统11的温度值，温湿度控制系统11的湿度值；第二装置参数至少包括下列之一：紫外灯的光强，紫外灯的波长，紫外灯的照射时间。

需要说明的是，若杀菌系统是对人居环境进行杀菌，则温湿度控制系统11的温度值范围、湿度值范围应该满足人舒适的要求，且随天气、季节有所变化。若杀菌系统是对存储环境进行杀菌，则温湿度控制系统11的温度值范围、湿度值范围应该满足存储物存放环境要求。

紫外灯的光强、紫外灯的波长、紫外灯的照射时间均对细菌造成影响，改变不同种类细菌的平均细菌浓度。

由于环境存在多种细菌，经不断反馈和优化第一装置参数和第二装置参数的杀菌系统杀菌后，检测得到的指定菌种的平均细菌浓度应满足卫生条件规定的合格范围。指定菌种可以是一个细菌种类，也可以是多个细菌种类。若指定菌种是多个细菌种类，则对多个细菌种类设置优先级。对于优先级高的细菌种类，在第一装置参数和第二装置参数反馈和优化过程中，应需使其对应的平均细菌浓度优先满足合格范围。

进一步，第一关联关系和第二关联关系可以通过数学建模确定，可以是函数关系确定，也可以是通过机器学习确定。在该实施例中，第一神经网络和第二神经网络均为多层神经网络，均包括输入层、中间层和输出层。中间层可以是由多个机器学习函数层组成，函数层可以是卷积层、池化层等。对于第一神经网络，将历史平均细菌浓度和历史第一装置参数作为训练数据对第一神经网络训练直至其收敛，则第一神经网络的各层的计算函数即为第一关联关系；对于第二神经网络，将历史平均细菌浓度和历史第二装置参数作为训练数据对第二神经网络训练直至其收敛，则第二神经网络的各层的计算函数即为第二关联关系。

参照图3，本发明某些实施例，提供了一种杀菌系统，包括：

温湿度控制系统11，包括温度调节装置和湿度调节装置；当然温度调节装置和湿度调节装置可以整合为一个装置，例如空调；

紫外灯控制系统12，包括多盏紫外灯；多盏紫外灯可以是固定安装在天花板或墙壁，也可以是安装在移动机器人上；

检测机器人21，用于采集并检测多个已杀菌位置的不同类型细菌的平均细菌浓度；

第一优化模块22，用于根据平均细菌浓度，以及温湿度控制系统11的第一装置参数和平均细菌浓度的第一关联关系，反馈和优化温湿度控制系统11的第一装置参数；

第二优化模块24，用于平均细菌浓度，以及紫外灯控制系统12的第二装置参数和平均细菌浓度的第二关联关系，反馈和优化紫外灯控制系统12的第二装置参数；

控制器23，用于根据优化后的第一装置参数和第二装置参数，控制杀菌系统进行杀菌；

其中，第一关联关系是通过历史平均细菌浓度和历史第一装置参数对第一神经网络进行训练确定的；第二关联关系是通过历史平均细菌浓度和历史第二装置参数对第二神经网络进行训练确定的。

需要说明的是，紫外灯控制系统12还包括远程控制模块121，远程控制模块121的电路图如图4所示，通过远程控制模块121能实现对多盏紫外灯的开关控制。具体地，远程控制模块设有wifi芯片122，远程控制模块121通过wifi与多盏紫外灯通信连接。当然在其他实施例中，也可以通过蓝牙、zigbee等方式实现无线通信连接。

进一步，检测机器人21包括：

显微电镜，用于拍摄已杀菌位置的图像；

图像处理模块，用于通过图像识别技术统计图像中不同类型细菌的数量；

统计模块，用于计算细菌浓度。

该检测机器人21具有例如轮子等的移动部件，进行

当然，图像处理模块和统计模块可以是采用算法实现，位于控制后台。检测机器人21通过网络通信将显微电镜拍摄的已杀菌位置的图像传输至控制后台的图像处理模块处理。

进一步，第一装置参数至少包括下列之一：温度调节装置的温度值，湿度调节装置的湿度值；第二装置参数至少包括下列之一：紫外灯的光强，紫外灯的波长，紫外灯的照射时间。

进一步，第一关联关系和第二关联关系可以通过数学建模确定，可以是函数关系确定，也可以是通过机器学习确定。在该实施例中，第一神经网络和第二神经网络均为多层神经网络，均包括输入层、中间层和输出层。中间层可以是由多个机器学习函数层组成，函数层可以是卷积层、池化层等。对于第一神经网络，将历史平均细菌浓度和历史第一装置参数作为训练数据对第一神经网络训练直至其收敛，则第一神经网络的各层的计算函数即为第一关联关系；对于第二神经网络，将历史平均细菌浓度和历史第二装置参数作为训练数据对第二神经网络训练直至其收敛，则第二神经网络的各层的计算函数即为第二关联关系。

在该杀菌系统中，各个模块与上述的控制方法的步骤对应，并使该杀菌系统具有与控制方法相同的有益效果，在此不再具体展开阐述。

本发明某些实施例，提供了一种存储介质，存储有可执行指令，可执行指令能被设备执行，使设备执行如上所述的控制方法。

存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。