1.一种基于人工智能的洗衣模式控制系统，其特征是，包括：衣物洗涤标志采集装置，用于采集衣物洗涤标志的图像信息，发送至洗衣机控制端；

衣物纤维采集装置，用于采集衣物纤维的图像信息，发送至洗衣机控制端；

洗衣机控制端，用于对图像信息进行序列化处理，传输至服务器端，并接收服务器端发送的最优洗涤模式的参数，控制洗衣机电机工作，实现智能洗衣模式控制；

服务器端，用于接收洗衣机控制端发送的图像信息，识别图像中衣物信息，利用CNN卷积神经网络方法识别衣物洗涤标志的图像信息中所有图标和文字描述信息，以及识别衣物纤维的图像中衣物材质信息；对所有衣物信息进行统计分析，筛选出最合理的洗涤模式，在该最合理的洗涤模式下，根据标签对该最合理的洗涤模式的参数进行调整，将调整好的数值发送至洗衣机控制端；

所述利用CNN卷积神经网络方法识别衣物洗涤标志的图像信息中所有图标和文字描述信息，以及识别衣物纤维的图像中衣物材质信息的步骤包括：先用整理标准洗涤标志图和常用洗衣描述文字以及标准衣物材质图像作为训练集合，对于卷积神经网络进行训练；

衣物洗涤标志的图像和衣物材质图像进入数据输入层进行去均值的预处理操作；

在卷积层中对图像和滤波器做内积，给予滤波器一个固定的权重，输出图像的轮廓特征，从而提取到所需要的图标信息；

采用Relu作为激活函数，通过激励层的处理把卷积层的输出结果做非线性映射；

在池化层中，压缩衣物洗涤标志的图像和衣物材质图像，在保持特征不变的条件下进行特征降维，最终得到所有图标和文字描述信息以及衣物材质信息。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的洗衣模式控制系统，其特征是，所述衣物洗涤标志采集装置采用摄像头；所述衣物纤维采集装置采用显微摄像头。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的洗衣模式控制系统，其特征是，所述洗衣机控制端与衣物洗涤标志采集装置、衣物纤维采集装置连接，接收衣物洗涤标志采集装置采集的衣物洗涤标志的图像信息、衣物纤维采集装置采集的衣物纤维的图像信息，对图像信息进行序列化处理后，通过WIFI模块传输至服务器端，并接收服务器端发送的最优洗涤模式的参数，控制洗衣机电机工作，实现智能洗衣模式控制。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的洗衣模式控制系统，其特征是，所述洗衣机控制端将图像数据通过序列化方法转换为一连串字节的流文件，通过无线网络传输至服务器端，服务器端通过反序列化方法根据流文件重新构造该图像，实现图像的传输。

5.如权利要求1所述的基于人工智能的洗衣模式控制系统的控制方法，其特征是，包括以下步骤：

采集所有衣物洗涤标志的图像信息；

利用CNN卷积神经网络识别衣物洗涤标志的图像中所有图标和文字描述信息；

对所有图标和文字描述信息进行统计分析，得到最合理的洗涤模式，并调整该最合理的洗涤模式的参数；

根据该最合理的洗涤模式的参数，控制洗衣机进行合理的洗衣。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征是，所述对所有衣物信息进行统计分析，得到最合理的洗涤模式的步骤包括：

根据衣物信息判断该衣物的洗涤信息，生成相应的标签；

根据这些标签在预先设定初始的几种洗涤模式筛选出一个最合理的洗涤模式；

在该最合理的洗涤模式下，再根据标签对该最合理的洗涤模式的参数进行调整。

7.如权利要求1所述的基于人工智能的洗衣模式控制系统的控制方法，其特征是，包括以下步骤：

采集所有衣物纤维的图像；

利用CNN卷积神经网络方法判断出所有衣物纤维的图像中衣物材质信息；

根据洗涤参数对应表，获取所有衣物材质对应的洗涤信息并进行统计分析，得到最合理的洗涤模式，并调整该最合理的洗涤模式的参数；

根据该最合理的洗涤模式的参数，控制洗衣机进行合理的洗衣。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征是，所述根据洗涤参数对应表，获取所有衣物材质对应的洗涤信息并进行统计分析，最合理的洗涤模式的步骤包括：根据衣物材质判定衣物的洗涤信息，在洗涤参数对应表中获取相应的洗涤数据；

根据洗涤数据在预先设定初始的几种洗涤模式筛选出一个最合理的洗涤模式；

在该最合理的洗涤模式下，再根据洗涤数据对该最合理的洗涤模式的参数进行调整。