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申请/专利权人：深圳市绿环再生资源开发有限公司

摘要：本发明涉及废弃物回收的技术领域，提供了固体废弃物回收的智能化监管方法及系统，通过传感器获取废弃物的类型数据和状态数据，将这些数据输入预设的废弃物识别模型中，再利用分类器对数据进行处理，区分出正常数据和噪声数据；根据类型数据和状态数据的特定属性制定清洗规则，并应用这些规则对数据进行清洗，再将清洗后的数据整合并归一化，然后进行编码转换，并通过高维数据映射技术优化数据集，得到降维后的数据集，将降维后的数据集被输入到随机森林算法中，该随机森林算法输出废弃物的回收价值和处理优先级，并据此优化废弃物识别模型；从而改善在电子废弃物和有害废物分类和回收时，存在着不能分类效率较低且回收准确性较差的问题。

主权项：1.一种固体废弃物回收的智能化监管方法，其特征在于，包括：获取废弃物的类型数据和状态数据，所述类型数据包括废弃物的物理成分、重量、体积以及形状；所述状态数据包括废弃物的新鲜度、污染程度以及分解状态；将所述类型数据和所述状态数据输入预设的废弃物识别模型，所述废弃物识别模型基于FasterR-CNN架构的深度学习模型构建，并利用ImageNet数据库上预训练的参数进行初始化；对所述FasterR-CNN中的区域建议网络进行单独训练，同时冻结所述FasterR-CNN中的特征提取网络的底层权重；通过废弃物数据集对所述特征提取网络进行微调；其中，所述废弃物数据集包含多种废弃物的类型数据和状态数据；将训练后的所述区域建议网络与微调后的所述特征提取网络共享同一组卷积层；其中，所述卷积层用于提取图像特征；通过所述区域建议网络根据所述图像特征提出候选对象边界框，并根据所述候选对象边界框确认候选区域；将所述候选区域输入RoIPooling层，所述RoIPooling层对每个所述候选区域的大小进行标准化；将标准化后的所述候选区域输入特征提取网络的全连接层，所述全连接层对每个所述候选区域进行分类，并对所述候选对象边界框进行调整；输出每个所述候选区域的类别和调整后的所述候选对象边界框的坐标，从而得到所述废弃物识别模型；当所述类型数据和状态数据输入所述废弃物识别模型时，所述废弃物识别模型将所述类型数据和所述状态数据映射至特定的废弃物类别，并输出识别数据，通过分类器对所述识别数据进行分类，区分正常数据和噪声数据；获取所述类型数据和所述状态数据的特定属性对应的清洗规则，根据所述清洗规则对所述正常数据和所述噪声数据进行清洗；将清洗后的所述正常数据和所述噪声数据整合到统一的格式中进行归一化，对归一化后的数据进行编码转换，得到数据集，将所述数据集进行高维数据映射，以优化所述数据集的数据点在低维空间中的位置，保持高维空间中数据点之间的相对距离，得到降维后的数据集；将所述降维后的数据集输入预先训练好的随机森林算法，输出所述废弃物的回收价值和处理优先级，通过反馈循环机制根据废弃物分类和回收的历史数据，评估所述废弃物识别模型在预测废弃物的回收价值和处理优先级的准确性；若所述废弃物识别模型在预测回收价值和处理优先级性能未达到预定标准，则通过遗传算法对所述废弃物识别模型的参数进行优化，再将优化后的参数应用于所述废弃物识别模型；将优化好的所述废弃物识别模型集成到显示界面的系统，所述显示界面用于实时监管和调节所述废弃物的分类和回收过程。

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