一种洁净室气流控制方法、系统、装置及存储介质

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本说明书一些实施例所示的洁净室气流控制系统的系统模块图。

在一些实施例中，洁净室气流控制系统100可以包括洁净室110、顶部滑轨120、至少一组第一喷头130、至少一组第二喷头140和处理器150。处理器150可以分别与第一喷头130、第二喷头140通信连接。

在一些实施例中，至少一组第一喷头130与顶部滑轨120滑动连接。至少一组第二喷头140位于洁净室110的至少一面侧壁中。

在一些实施例中，洁净室110还可以包括洁净对象111。洁净对象111是指洁净室内需要进行清洁处理的对象。例如，洁净对象111可以包括洁净室内的人、设备等中的一种或多种。

顶部滑轨120是指安装在洁净室顶部，供第一喷头移动以及停留的滑轨。例如，钢珠式滑轨、滚轮式滑轨以及齿轮式滑轨等。在一些实施例中，顶部滑轨120上可以包括至少一个预设停留点位置。预设停留点位置可以用于停留第一喷头。

在一些实施例中，顶部滑轨120可以是预先固定的。例如，滑轨是预先根据洁净室内固定设备的位置安装。

第一喷头130是指用于给洁净室内的洁净对象施加辐射流（洁净气体）吹射的喷头。其中，第一喷头可以包括固定式喷头、旋转式喷头以及孔管式喷头等。

第二喷头140是指给洁净室内的洁净对象施加水平方向的层流（洁净气体）吹射的喷头。其中，第二喷头可以包括固定式喷头、旋转式喷头以及孔管式喷头等。

第一喷头通过给洁净室内的洁净对象施加辐射流（洁净气体）吹射，以及第二喷头通过给洁净室内施加水平方向的层流（洁净气体）吹射，实现对洁净室内的空气进行净化，以满足洁净室的洁净需求。

处理器150可以用于处理从洁净室气流控制系统的其他机构的组成部分中获得数据和/或信息，以及基于这些数据、信息和/或处理结果执行程序指令，以执行一个或多个本说明书中描述的功能。例如，处理器150可以包括中央处理器、专用集成电路以及数字信号处理芯片等。

在一些实施例中，处理器150可以基于洁净室的第一图像数据，预测洁净对象在至少一个时间点的位置数据，位置数据包括人员位置数据和设备位置数据中的至少一种。处理器150还可以用于控制至少一组第一喷头130移动至对应位置，并对洁净对象进行辐射流吹射，以及控制至少一组第二喷头140对洁净对象进行层流吹射。处理器还可以控制至少一组第二喷头对洁净对象进行层流吹射，至少一组第二喷头位于洁净室的至少一面侧壁中。

在一些实施例中，处理器150还可以基于位置数据和滑轨数据，确定洁净对象与至少一组第一喷头的相对位置关系。处理器还可以基于相对位置关系，确定至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射角度和/或吹射力度；以及基于吹射角度和/或吹射力度，通过顶部滑轨，控制至少一组第一喷头移动至对应位置，并对洁净对象进行辐射流吹射。

在一些实施例中，吹射力度还相关于洁净对象的类别。处理器还可以获取第二图像数据，第二图像数据包括红外成像数据；以及基于第二图像数据的分析结果，确定洁净对象的类别。

在一些实施例中，洁净室气流控制系统还包括至少一组设备。处理器还可以基于至少一组设备的运行数据，确定至少一组设备的热量散发数据；以及基于热量散发数据，控制至少一组第一喷头和/或至少一组第二喷头对至少一组设备进行吹射降温处理。

关于洁净室110、顶部滑轨120、至少一组第一喷头130、至少一组第二喷头140和处理器150中涉及的更多内容的说明，请参见下文图2-图4的内容。

需要注意的是，以上对于洁净室气流控制系统100及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，图1中披露的顶部滑轨120、至少一组第一喷头130、至少一组第二喷头140和处理器150可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。

图2是根据本说明书一些实施例所示的洁净室气流控制方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程200可以由洁净室气流控制系统100的处理器150执行。如图2所示，流程200包括下述步骤210-步骤250。

步骤210，基于洁净室的第一图像数据，预测洁净对象在至少一个时间点的位置数据。

关于洁净室、洁净对象的说明，请参见图1中相关说明。

第一图像数据是指与洁净室内洁净对象的光学图像有关的数据。在一些实施例中，第一图像数据可以包括对光学图像进行标定后，获得的光学图像上各个位置的坐标数据。标定是指将光学图像进行虚拟网格化处理并确定各个虚拟网格的位置坐标数据。在一些实施例中，标定后的光学图像可以包括多个虚拟网格，每个虚拟网格对应一个位置坐标数据。

在一些实施例中，可以通过安装在洁净室内的光学采集设备（如，相机等）获取包含洁净对象（如，人、设备等）的光学图像。处理器可以通过光学采集设备获取光学图像，并对光学图像进行标定（如，OpenCV标定等），获得光学图像上各个位置的坐标数据，即第一图像数据。

至少一个时间点可以是根据第一图像数据，按照时间预设规则，确定的未来的至少一个时间点。时间预设规则可以为处理器根据第一图像数据，确定洁净对象的移动速率；计算洁净对象当前位置的坐标数据与需要到达位置的坐标数据之间的移动路线距离；基于移动速率和移动路线距离，确定洁净对象的运动时间；以及基于运动时间，确定至少一个时间点。

在一些实施例中，处理器可以基于第一图像数据中洁净对象的两个不同位置的坐标数据以及该两个不同位置的坐标数据所对应的时间，通过常规算术计算获得移动速率。

在一些实施例中，处理器可以基于洁净对象在当前时刻之前多个时刻的历史位置数据，确定洁净对象的历史运动趋势，以及基于历史运动趋势，预测洁净对象需要到达位置的坐标数据。

移动路线距离是指洁净对象从当前位置移动到需要到达位置所经过的路线长度。洁净室可以包括预设的固定条数的供洁净对象移动的路线。洁净对象从当前位置移动到需要到达位置所经过的路线可以为直线或者是曲线。

在一些实施例中，处理器可以将移动路线距离除以移动速率得到的值，作为洁净对象的运动时间。在一些实施例中，处理器可以基于运动时间t，构建区间[0,t]，以及在洁净对象的当前时刻的基础上，加上[0,t]区间内的任意一个数，确定至少一个时间点。

位置数据是指洁净对象所在位置的坐标数据，如，在标定后的光学图像上的位置坐标数据。在一些实施例中，位置数据可以包括人员位置数据和设备位置数据中的至少一种。

人员位置数据是指洁净室内的人员所在位置的坐标数据，如，洁净室内人员在标定后的光学图像上的位置坐标数据。设备位置数据是指洁净室内设备所在位置的坐标数据，如，洁净室内设备在标定后的光学图像上的位置坐标数据。

在一些实施例中，设备位置数据可以包括洁净室内固定设备的位置数据和洁净室内移动设备（如，AGV类的搬运车、带滑轮的仪器等）的位置数据。

在一些实施例中，处理器可以基于洁净对象在当前时刻之前多个时刻的历史位置数据，预测洁净对象在未来至少一个时间点的位置数据。例如，处理器可以基于洁净对象在当前时刻之前多个时刻的历史位置数据，确定洁净对象的历史运动趋势，以及基于历史运动趋势，预测洁净对象在未来下一个时间点的位置数据。

在一些实施例中，处理器还可以基于洁净室的第一图像数据和洁净室的使用计划，预测至少一个时间点的洁净对象的位置数据。

洁净室的使用计划是指预先制定的使用洁净室的方案。例如，洁净室的使用计划可以包括计划下午2点工作人员需要将手术过程中用到的移动设备移动到手术室等。

在一些实施例中，处理器可以基于洁净对象的历史位置数据、洁净室的固定设备位置数据、洁净室的使用计划，通过位置预测模型，预测至少一个时间点的洁净对象的位置数据。

在一些实施例中，位置预测模型可以为机器学习模型，如，神经网络(NeuralNetwork , NN)。

在一些实施例中，位置预测模型可以基于大量带有第一标签的第一训练样本，训练得到。

第一训练样本可以包括至少一个历史样本洁净对象在第一历史样本时刻的历史样本位置数据、历史样本洁净室的固定设备位置数据、历史样本洁净室的历史样本使用计划，训练标签可以为历史样本洁净对象在第二历史样本时刻的历史样本的实际位置数据，其中，第二历史样本时刻在第一历史样本时刻之后。

第一训练样本可以基于历史数据获取。第一训练样本的第一标签可以人为标注或自动标注获得。

在一些实施例中，洁净室可以包括多个洁净对象。洁净室可以预先划分为多个区域。洁净室区域划分方法可以为本领域技术人员根据经验预设。处理器还可以通过位置预测模型，预测至少一个时间点的各个洁净对象的位置数据；以及基于预测的至少一个时间点的各个洁净对象的位置数据，统计洁净室内不同区域在至少一个时间点的洁净对象的数量。

在一些实施例中，处理器可以将预测的至少一个时间点的各个洁净对象的位置数据分别与洁净室不同区域的位置数据范围进行比较，若某一洁净对象的位置数据位于某一区域的位置数据范围内，则洁净对象位于该区域，进而统计获得洁净室不同区域在至少一个时间点的洁净对象的数量。

在本说明书的一些实施中，在预测洁净对象的位置数据过程中，同时考虑了洁净室的第一图像数据以及洁净室的使用计划对洁净对象的位置数据的影响，提高了预测洁净对象的位置数据以及洁净对象数量的准确性。

步骤220，基于位置数据，通过顶部滑轨，控制至少一组第一喷头移动至对应位置，并对洁净对象进行辐射流吹射。

关于顶部滑轨、第一喷头的说明，请参见图1相关说明。

对应位置是指对洁净对象进行辐射流吹射的位置，如，顶部滑轨上的某一预设停留位置。

辐射流是指辐射形成的一股洁净气流。辐射流可以由第一喷头吹射到洁净对象上，清洁洁净对象，以使洁净室满足质量和安全要求。

在一些实施例中，为了使洁净室的洁净对象满足洁净室的要求，处理器还可以控制至少一组第一喷头在一段时间内，持续对洁净对象进行辐射流吹射。在一些实施例中，第一喷头对洁净对象进行辐射流吹射的持续时间，可以相关于洁净对象的类别。

持续时间是指对洁净对象进行辐射流吹射的持续时长。

洁净对象的类别是指洁净对象属于的类别。洁净对象属于的类别可以基于多种预设分类规则获得，例如，可以基于洁净对象的属性（人或设备）划分、可以基于洁净对象进入洁净室的时间长短划分等。

在一些实施例中，进入洁净室的累计时间越短的洁净对象，至少一组第一喷头对该洁净对象进行辐射流吹射的持续时间越长。

在一些实施例中，至少一组第一喷头对人的辐射流吹射的持续时间相比对设备的辐射流吹射的持续时间更长。

不同分类信息进行辐射流吹射的持续时间可以基于历史经验预设。

在本说明书的一些实施例中，由于人和进入洁净室的累计时间越短的洁净对象上的空气微粒更多，通过加大对人和进入洁净室的累计时间越短的洁净对象的辐射流吹射的持续时间，避免局部区域的人为活动或者刚进入洁净室的洁净对象对局部区域的微粒浓度的不恰当的增大，保证了洁净室内的质量和安全。

在一些实施例中，处理器可以基于洁净对象的位置数据，控制至少一组第一喷头在顶部滑轨上移动至洁净对象的位置的正上方，并对洁净对象施加垂直方向的辐射流吹射。

在一些实施例中，处理器对洁净对象进行辐射流吹射的实施方法，还可以采用如图3所示方法实现，具体参见图3的说明。

步骤230，控制至少一组第二喷头对洁净对象进行层流吹射。

在一些实施例中，至少一组第二喷头位于洁净室的至少一面侧壁中。关于第二喷头的更多说明，请参见图1中相关说明。

层流是指层状的洁净气流。层流可以被第二喷头喷出并吹射到洁净室，以使洁净室满足质量和安全要求。

在一些实施例中，处理器可以控制至少一组第二喷头施加水平方向的层流吹射。

在一些实施例中，当洁净室气流控制系统还包括至少一组设备，洁净室气流控制方法还可以包括如下步骤240和步骤250。

步骤240，基于至少一组设备的运行数据，确定至少一组设备的热量散发数据。

设备是指位于洁净室内的设备。在一些实施例中，设备可以包括固定设备和可移动设备。固定设备是指固定安装在洁净室的设备。可移动设备是指在洁净室的位置能够发生变化的设备，如，AGV类的搬运车、带滑轮的仪器等。

设备运行数据是指与设备运行有关的数据。例如，设备运行数据可以包括设备的运行温度、运行功率、运行时间、设备是否运行等中的一种或多种。

在一些实施例中，处理器可以通过设备获取设备运行数据。

热量散发数据是指与设备运行过程中所散发的热量有关的数据。在一些实施例中，热量散发数据可以包括设备运行过程中的温度变化幅度、热量散发范围等中的一种或多种。

温度变化幅度是指包括洁净室运行设备的红外图像中，相邻温度区域之间的梯度。在一些实施例中，梯度越大，温度变化越剧烈。

热量散发范围是指包括洁净室运行设备的红外图像中，满足预设温度阈值的温度区域范围。预设温度阈值为本领域技术人员根据经验预设。

在一些实施例中，处理器可以将通过至少一组设备获取的至少一组设备的运行功率和运行时间，确定至少一组设备的热量散发数据。

例如，设备运行功率越大，以及设备运行时间越长，热量散发数据反映的该设备运行期间的热量散发量越大。

在一些实施例中，处理器还可以基于至少一组设备的运行数据，确定处于运行状态的至少一组设备，以及基于处于运行状态的至少一组设备的第二图像数据，确定至少一组设备的热量散发数据。

第二图像数据是指与包含洁净室内洁净对象的红外图像有关的数据。其中，洁净对象可以包括处于运行状态的至少一组设备。

红外图像是指接收和记录目标物发射的热辐射能而形成的图像。红外图像上不同温度区域会显示不同的颜色。

在一些实施例中，可以通过安装在洁净室内的红外成像设备（如，红外成像仪等）获取包含洁净室内处于运行状态的至少一组设备的红外图像，处理器可以通过红外成像设备获取红外图像。

在一些实施例中，处理器可以对红外图像上的不同温度区域，进行数据分析，确定设备运行过程中的热量散发范围以及不同温度（即不同颜色）区域之间的梯度。数据分析方法为本领域技术人员常用方法。

在本说明书的一些实施例中，通过采集第二图像数据（即与红外图像有关的数据），可以直观快速准确的确定热量散发数据。

步骤250，基于热量散发数据，控制至少一组第一喷头和/或至少一组第二喷头对至少一组设备进行吹射降温处理。

吹射降温可以是对至少一组设备通过辐射流吹射和/或层流吹射降温。

在一些实施例中，处理器可以直接基于热量散发数据，将热量散发数据中的至少一组设备的运行功率分别与对应设备的运行功率阈值比较，以及将至少一组设备的运行时间分别与对应设备的运行时间阈值比较，响应于运行功率或运行时间中的一个达到阈值，则控制至少一组第一喷头对至少一组设备进行吹射降温处理和/或开启至少一组第二喷头进行吹射降温处理。各组设备对应的运行功率阈值和运行时间阈值可以为本领域技术人员根据经验预设。

在一些实施例中，处理器还可以基于热量散发数据，确定吹射力度和吹射降温持续时间，以及基于吹射力度和吹射降温持续时间，控制至少一组第一喷头对至少一组设备进行吹射降温处理和/或开启至少一组第二喷头进行吹射降温处理。

吹射力度是指吹射洁净对象的强弱程度。吹射降温持续时间是指吹射降温持续的时间长度。

在一些实施例中，热量散发范围越大，吹射降温持续时间越长。在一些实施例中，温度变化幅度越大，吹射力度越大。

在一些实施例中，处理器还可以采用其它方法确定吹射力度，如图3所示方法，具体请参见图3中相关内容的说明。

在一些实施例中，处理器还可以基于预测的移动设备的位置数据以及热量散发数据，控制至少一组第一喷头对至少一组移动设备的预测位置提前进行吹射降温处理和/或提前开启至少一组第二喷头进行吹射降温处理。

关于预测移动设备的位置数据的说明，请参见步骤210中相关说明。

在一些实施例中，处理器可以基于热量散发数据，提前控制至少一组第一喷头移动至预测的移动设备的位置数据的对应位置，以及控制至少一组第二喷头提前开启，进行层流吹射降温处理。

关于热量散发数据与提前对预测位置进行吹射降温处理的时间点的对应关系，可以为本领域技术人员根据经验进行预设。

在本说明书的一些实施例中，由于较高温度可能导致空气中部分微生物的繁殖，且较高温度的空气会浮在较低温度空气上方，影响吹射效果，通过预测的移动设备的位置数据以及热量散发数据，提前对预测位置进行吹射降温处理，避免热量散发范围过大，影响洁净室其他区域的空气洁净程度。

在本说明书的一些实施例中，通过基于洁净室内的第一图像数据，预测洁净室内的洁净对象在至少一个时间点的位置数据，控制第一喷头通过顶部滑轨移动到对应位置对洁净对象进行辐射流吹射以及控制第二喷头对洁净对象进行层流吹射，该过程考虑了洁净室内不同局部区域的不同洁净对象的位移关系，对不同的局部区域确定合理可靠的空气净化策略，从而更能满足洁净室的洁净需求。

另外，由于洁净室内的设备散热，会影响洁净室内空气流动规律，以及影响洁净室内的温度分布，进而影响洁净室内空气净化效果与质量；通过分析洁净室内不同设备的热量散发数据，提前确定合理的吹射降温参数，进一步保证洁净室内空气净化质量，满足用户需求。

图3是根据本说明书一些实施例所示的对洁净对象进行辐射流吹射的示例性流程图。在一些实施例中，流程300可以由洁净室气流控制系统100的处理器150执行。如图3所示，流程300包括下述步骤310-步骤330。

步骤310，基于位置数据和滑轨数据，确定洁净对象与至少一组第一喷头的相对位置关系。

关于位置数据的说明，请参见图1步骤210中的说明。

滑轨数据是指顶部滑轨上的预设停留点位置的位置数据。关于预设停留点位置的说明，请参见图1中相关描述。

在一些实施例中，滑轨数据可以为本领域技术人员根据经验进行预设。

相对位置关系是指第一喷头相对于洁净对象的位置关系。例如，相对位置关系可以包括当顶部滑轨上的第一喷头移动到距离洁净对象最近的停留点位时，第一喷头相对于洁净对象的位置关系。

在一些实施例中，相对位置关系可以包括第一喷头与洁净对象之间的距离（如，间隔虚拟网格的个数等）、第一喷头相比洁净对象偏移的角度（如，北偏东20°等）等中的一种或多种。

在一些实施例中，处理器可以基于当顶部滑轨上的第一喷头移动到距离洁净对象最近的停留点位时，获得的标定后的光学图像上第一喷头与洁净对象之间间隔的虚拟网格个数，确定第一喷头与洁净对象之间的距离；以及获得的标定后的光学图像上第一喷头与洁净对象的位置坐标数据，确定第一喷头相比洁净对象偏移的角度。

步骤320，基于相对位置关系，确定至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射角度和/或吹射力度。

吹射角度是指第一喷头与洁净对象之间的夹角。

在一些实施例中，处理器可以基于相对位置关系中的第一喷头与洁净对象之间的距离和第一喷头相比洁净对象偏移的角度，确定至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射角度，如，吹射角度可以采用如下第一预设算法计算获得：

吹射角度=arctan（第一喷头与洁净对象之间的距离/第一喷头距离地面的高度）。第一喷头距离地面的高度是指在标定后的光学图像上，第一喷头距离地面的高度。

在一些实施例中，当第一喷头垂直向下时，在标定后的光学图像上，高度为第一喷头和地面之间间隔的虚拟网格个数。在一些实施例中，当第一喷头与竖直方向存在夹角时，第一喷头距离地面的高度可以基于第一喷头相比洁净对象偏移的角度（如，第一喷头吹射角度为偏向北偏东20°方向吹射），以及标定后的光学图像上第一喷头的位置坐标数据，通过常规数学计算确定。

在一些实施例中，处理器确定至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射角度的实施方法，还可以采用如图4所示方法实现，具体参见图4的说明。

关于吹射力度的说明，请参见图2步骤240中的相关说明。

在一些实施例中，处理器可以基于相对位置关系中的第一喷头与洁净对象之间的距离，确定至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射力度。

在一些实施例中，第一喷头与洁净对象之间的距离越远，则至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射力度越大。例如，本领域技术人员可以根据第一喷头与洁净对象之间的距离划分几个距离等级（如，第一等级、第二等级等），每个距离等级对应一个预设吹射力度（如，第一等级对应初级吹射力度、第二等级对应中级吹射力度等）。

在一些实施例中，至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射力度还相关于洁净对象的停留时间。

在一些实施例中，洁净对象的停留时间越长，至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射力度越大。例如，本领域技术人员可以根据洁净对象的停留时间划分几个时长等级（如，第一等级、第二等级等），每个时长等级对应一个预设吹射力度（如，第一等级对应初级吹射力度、第二等级对应中级吹射力度等）。

在本说明书的一些实施例中，由于洁净对象在洁净室的停留时间越长，对洁净室的污染越大，因此，在确定洁净对象的吹射力度的时候还考虑洁净对象的停留时间的影响，提高了确定的吹射力度的准确度。

在一些实施例中，处理器还可以采用如下吹射力度计算公式获得吹射力度：

吹射力度=基于相对位置确定的吹射力度+基于停留时间确定的吹射力度，其中，权重A、B大于0小于1，为本领域技术人员根据经验预设。关于基于相对位置确定的吹射力度以及基于停留时间确定的吹射力度的说明，请参见上文对应描述。

在一些实施例中，吹射力度还相关于洁净对象的类别。关于洁净对象的类别的说明，请参见图2步骤220中相关说明。

在一些实施例中，洁净对象的类别不同，对应的吹射力度不同。例如，若洁净对象的类别包括人和设备，则对人的吹射力度大于对设备的吹射力度。

在一些实施例中，处理器可以获取第二图像数据，以及基于第二图像数据的分析结果，确定洁净对象的类别。

关于第二图像数据的说明，请参见图2步骤240的说明。

在一些实施例中，第二图像数据可以包括红外成像数据。红外成像是一种利用红外辐射获得景物可见平面图像的技术。红外成像数据是指与红外成像有关的数据，如，利用红外成像所获得的红外图像上不同颜色区域的温度数据。关于第二图像的更多说明，请参见图2步骤240的说明。

分析结果是指分析第二图像数据所确定的洁净对象属于的类别结果。

在一些实施例中，处理器可以基于第二图像数据中的红外成像数据中的不同轮廓区域（即不同颜色区域）的温度数据，确定不同轮廓区域所对应的洁净对象属于的类别结果。例如，若处理器基于第二图像数据中的红外成像数据中的轮廓区域（即某个颜色区域）的温度数据，判断该温度数据处于人体温度区间，则该轮廓区域对应的洁净对象为人。

在一些实施例中，处理器可以将第二图像数据的分析结果，直接作为洁净对象的类别。

在一些实施例中，响应于确定的洁净对象的类别为人，则处理器可以基于第二预设算法，提升至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射力度。

第二预设算法是指预设的用于确定吹射力度的方法，如，第二预设算法可以如下：吹射力度=通用吹射力度，其中，α、C为预设正系数，α、C大于0小于1。α、C为本领域技术人员根据经验预设。通用吹射力度是指本领域技术人员预设的吹射力度。

在本说明书的一些实施例中，由于洁净室内人的数量的不同，人对对洁净室的污染程度不同，因此在计算吹射力度的第二预设算法中，考虑人的数量的影响，提高了计算获得的吹射力度的准确性。

在一些实施例中，第二预设算法还相关于停留时间。例如，第二预设算法还可以如下：吹射力度=通用吹射力度，其中，α、β、C为预设正系数，α、β、C大于0小于1。α、β、C为本领域技术人员根据经验预设。累计停留时间是指洁净室中所有人的停留时间之和。

在一些实施例中，第二预设算法中的累计停留时间还可以替换为洁净室中停留时间最长的人所对应的停留时间。

在本说明书的一些实施例中，由于洁净室内人的累计停留时间不同，对洁净室的污染程度不同，因此在计算吹射力度的第二预设算法中，还考虑人的累计停留时间的影响，进一步提高了计算获得的吹射力度的准确性。

在一些实施例中，第二预设算法还相关于人停留前的移动速率和移动路径。

例如，第二预设算法可以如下：吹射力度=通用吹射力度，其中，α、β、γ、δ、C为预设正系数，α、β、γ、δ、C大于0小于1，α、β、γ、δ、C为本领域技术人员根据经验预设。累计移动路径是指洁净室中所有人的移动路径之和。洁净室中各个人的移动路径可以通过统计已标定的光学图像上的各个人经过的虚拟网格个数确定。

在一些实施例中，第二预设公式中的累计移动路径还可以替换为洁净室中移动路径最长的人所对应的移动路径。

在本说明书的一些实施例中，由于人的移动路径以及移动速率能够反映人的呼吸快慢程度，进而反映人对洁净室的污染情况，因此在计算吹射力度的第二预设算法中，还考虑人的移动速率和累计移动路径的影响，进一步提高了计算获得的吹射力度的准确性。

步骤330，基于吹射角度和/或吹射力度，通过顶部滑轨，控制至少一组第一喷头移动至对应位置，并对洁净对象进行辐射流吹射。

关于对应位置、辐射流的说明，请参见图1步骤220的说明。

在一些实施例中，处理器可以基于吹射角度，控制至少一组第一喷头在顶部滑轨上移动至与洁净对象之间形成吹射角度的位置，并对洁净对象施加确定的吹射力度的辐射流吹射。

在本说明书的一些实施例中，由于洁净对象在洁净室内存在移动现象，通过基于洁净对象与第一喷头的相对位置关系，确定第一喷头相对洁净对象的吹射角度和/或吹射力度，以控制第一喷头在顶部滑轨上移动到对应位置，对洁净对象进行辐射流吹射，该过程考虑了洁净室内不同区域的不同洁净对象的位移关系，确定的各个区域的辐射流吹射的空气净化策略更加合理可靠，更能满足洁净室的洁净需求。

另外，由于人的呼吸/体温等，会使得洁净室内的局部区域的温度/湿度上升，可能在一定程度上促进洁净室内的微生物繁殖；人员走动还会带动空气微粒活动，扩大微粒扩散范围；人员自身携带的进入洁净室前未清除干净的病菌，以及说话时的飞沫带出的病菌，都会造成洁净室内的病菌扩散，通过红外成像数据的分析结果，判断洁净对象是否为人及其数量，进而结合人在洁净室内的移动轨迹，确定第一喷头的吹射力度，以尽量降低人的行为对洁净室空气质量的影响，进一步满足洁净室的使用需求。

应当注意的是，上述有关流程200和300的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程200和300进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。例如，流程200可以只包括步骤210-步骤230。

图4是根据本说明书一些实施例所示的确定至少一组第一喷头相对洁净对象的吹射角度的示例性流程图。

在一些实施例中，处理器还可以基于相对位置关系、洁净对象的停留时间以及至少一个候选吹射角度，通过吹射模型，确定至少一组第一喷头相对洁净对象吹射角度。

洁净对象的停留时间是指洁净对象在洁净室的停留时间长度。洁净对象的停留时间的计算方法可以为：将洁净对象离开洁净室的时间与初始到达洁净室的时间做差值获取。处理器可以通过统计已标定的光学图像上洁净对象离开洁净室的坐标所对应的时间以及到达洁净室的坐标所对应的时间，计算获取洁净对象的停留时间。

候选吹射角度是指待选的吹射角度。在一些实施例中，候选吹射角度可以由处理器随机调整至少一个第一喷头相比洁净对象偏移的角度，然后基于第一预设算法确定的至少一个吹射角度。关于第一预设算法的说明，请参见图3步骤320中的相关说明。

在一些实施例中，吹射模型可以为机器学习模型，如，神经网络(Neural Network, NN)。

在一些实施例中，吹射模型420的输入可以包括相对位置关系410-1、洁净对象的停留时间410-2以及至少一个候选吹射角度410-3，输出可以为各个候选吹射角度对应的空气微粒浓度430。空气微粒浓度是指每立方米空气中的微粒数量。

在一些实施例中，处理器可以在各个候选吹射角度中选择空气微粒浓度最低的候选吹射角度为最终确定的吹射角度440。

在一些实施例中，吹射模型的输入还包括层流吹射的方向410-4和功率410-5。层流吹射的方向是指层流吹射洁净对象时的吹射方向。

在一些实施例中，吹射模型可以基于大量带有第二标签的第二训练样本，训练得到。

第二训练样本可以包括至少一个历史样本相对位置关系、历史样本洁净对象的停留时间以及历史样本洁净对象对应的历史样本候选吹射角度，训练标签可以为历史样本候选吹射角度下，基于空气质量监测装置监测的实际空气微粒浓度。

第二训练样本可以基于历史数据获取。第二训练样本的第二标签可以人工标注获得。

在一些实施例中，第二训练样本还可以包括历史样本洁净对象对应的历史样本层流吹射的方向和功率。

在本说明书的一些实施例中，在吹射模型的训练过程中考虑了相对位置关系、洁净对象的停留时间、层流吹射的方向和功率多种因素对吹射角度的影响，提高了训练获得的吹射模型预测吹射角度的准确性。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件（当前或之后附加于本说明书中的）也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。