CN116152709A - 一种装修垃圾智能分级预处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种装修垃圾智能分级预处理方法及系统，涉及数据智能处理技术领域，采集目标建筑空间的视频数据集并进行垃圾标识，根据标识数据集进行垃圾组分识别，确定垃圾组分复杂度，当大于预设组分复杂度，进行垃圾筛分获取垃圾筛分结果，对其中的待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度进行粉碎参数转化，获取粉碎处理参数进行粉碎设备控制，解决了现有技术中对于装修垃圾的预处理方法智能度不足，系统化程度较低，使得处理方法不够规范且处理效率低下，导致最终处理结果不够精准，稳定性不足的技术问题，通过进行垃圾组分识别划分，配置适应性处理流程，以提高方法系统化，实现装修垃圾的智能化规范高效处理，以达到处理期望值。

Description

一种装修垃圾智能分级预处理方法及系统

技术领域

本发明涉及数据智能处理技术领域，具体涉及一种装修垃圾智能分级预处理方法及系统。

背景技术

装修垃圾作为施工进程中的必然产物，存在种类多样性，由于垃圾混杂使得不易进行分离处理，装修垃圾中存在着无用物料及可回收物料，需对装修垃圾进行筛分，以进行各组类的针对性处理，实现建筑垃圾的合理规划处理。

现如今，针对混杂度较高的装修垃圾，处理进程中尚不存在混杂装修垃圾的资源化系统处置的成熟工艺技术，只能基于多工序进行初级资源化处置，方法不够系统化，同时会对处理进程与最终的处理结果造成一定的影响，使得无法达到期望处理结果。

现有技术中，对于装修垃圾的预处理方法智能度不足，系统化程度较低，使得处理方法不够规范且处理效率低下，导致最终处理结果不够精准，稳定性不足。

发明内容

本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的对于装修垃圾的预处理方法智能度不足，系统化程度较低，使得处理方法不够规范且处理效率低下，导致最终处理结果不够精准，稳定性不足的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理方法，所述方法包括：

通过对目标建筑空间进行视频数据采集，得到视频数据集；

按照所述视频数据集进行垃圾标识，获取标识数据集；

根据所述标识数据集进行垃圾组分识别，获取垃圾组分复杂度；

若所述垃圾组分复杂度大于预设组分复杂度，连接所述筛分设备进行垃圾筛分，获取垃圾筛分结果，其中，所述垃圾筛分结果包括待粉碎垃圾；

对所述垃圾筛分结果中的所述待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度；

将所述预设粉碎强度输入所述粉碎设备中进行粉碎参数转化，得到粉碎处理参数；

以所述粉碎处理参数控制所述粉碎设备进行粉碎处理。

第二方面，本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理系统，所述系统包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于通过对目标建筑空间进行视频数据采集，得到视频数据集；

数据标识模块，所述数据标识模块用于按照所述视频数据集进行垃圾标识，获取标识数据集；

组分识别模块，所述组分识别模块用于根据所述标识数据集进行垃圾组分识别，获取垃圾组分复杂度；

垃圾筛分模块，所述垃圾筛分模块用于若所述垃圾组分复杂度大于预设组分复杂度，连接所述筛分设备进行垃圾筛分，获取垃圾筛分结果，其中，所述垃圾筛分结果包括待粉碎垃圾；

特征分析模块，所述特征分析模块用于对所述垃圾筛分结果中的所述待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度；

参数转化模块，所述参数转化模块用于将所述预设粉碎强度输入所述粉碎设备中进行粉碎参数转化，得到粉碎处理参数；

参数控制模块，所述参数控制模块用于以所述粉碎处理参数控制所述粉碎设备进行粉碎处理。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的一种装修垃圾智能分级预处理方法，通过对目标建筑空间进行视频数据采集，得到视频数据集，对其进行垃圾标识获取标识数据集；根据所述标识数据集进行垃圾组分识别，确定垃圾组分复杂度，当大于预设组分复杂度，连接所述筛分设备进行垃圾筛分，获取垃圾筛分结果，包括待粉碎垃圾，对所述垃圾筛分结果中的所述待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度，输入所述粉碎设备中进行粉碎参数转化，获取粉碎处理参数，控制所述粉碎设备进行粉碎处理，解决了现有技术中存在的对于装修垃圾的预处理方法智能度不足，系统化程度较低，使得处理方法不够规范且处理效率低下，导致最终处理结果不够精准，稳定性不足的技术问题，通过进行垃圾组分识别划分，配置适应性处理流程，以提高方法系统化，实现装修垃圾的智能化规范高效处理，以达到处理期望值。

附图说明

图1为本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理方法流程示意图；

图2为本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理方法中垃圾组分复杂度获取流程示意图；

图3为本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理方法中预设粉碎强度获取流程示意图；

图4为本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理系统结构示意图。

附图标记说明：数据采集模块11，数据标识模块12，组分识别模块13，垃圾筛分模块14，特征分析模块15，参数转化模块16，参数控制模块17。

具体实施方式

本申请通过提供一种装修垃圾智能分级预处理方法及系统，采集目标建筑空间的视频数据集并进行垃圾标识，根据标识数据集进行垃圾组分识别，确定垃圾组分复杂度，当大于预设组分复杂度，进行垃圾筛分获取垃圾筛分结果，对其中的待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度进行粉碎参数转化，获取粉碎处理参数进行粉碎设备控制，用于解决现有技术中存在的对于装修垃圾的预处理方法智能度不足，系统化程度较低，使得处理方法不够规范且处理效率低下，导致最终处理结果不够精准，稳定性不足的技术问题。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理方法，所述方法应用于装修垃圾智能管理系统，所述系统与筛分设备、粉碎设备通信连接，所述方法包括：

步骤S100：通过对目标建筑空间进行视频数据采集，得到视频数据集；

具体而言，装修垃圾作为施工进程中的必然产物，存在种类多样性，由于垃圾混杂使得不易进行分离处理，为保障装修垃圾的处理效果与效率，本申请提供的一种装修垃圾智能分级预处理方法应用于所述装修垃圾智能管理系统，所述系统为进行装修垃圾处理全周期管理的总控系统，所述系统与所述筛分设备与所述粉碎设备通信连接，所述筛分设备用于针对垃圾组分多样性进行筛分，实现组分分离；所述粉碎设备用于进行垃圾粉碎，以进行垃圾粒径控制。具体的，所述目标建筑空间为待进行建筑垃圾处理的工程区域，对所述目标建筑空间进行视频数据采集，可通过进行多角度全位面采集，保障采集信息的完备性，对采集视频基于所述目标建筑空间的构建进行视频延续整合，生成所述视频数据集。所述视频数据集为待进行建筑垃圾分析提取的源数据，为后续进行垃圾识别划分提供了事实依据。

步骤S200：按照所述视频数据集进行垃圾标识，获取标识数据集；

进一步而言，按照所述视频数据集进行垃圾标识，获取标识数据集，本申请步骤S200还包括：

步骤S210：根据所述视频数据集，获取N个关键帧图像集合；

步骤S220：以所述N个关键帧图像集合进行标识编码，获取N组标识编码结果；

步骤S230：对所述N组标识编码结果进行信息匹配，获取N个信息区块，其中，每一信息区块存储同一装修垃圾对象的数据；

步骤S240：基于所述N个信息区块，输出所述标识数据集。

具体而言，采集所述目标建筑空间的所述视频数据集，对所述视频数据集进行逐帧识别，通过进行镜头边界检测提取关键帧图像，对提取的关键帧图像进行划分筛选，将存在建筑垃圾的关键帧图像基于定位位置进行划分，获取N个关键帧图像集合。基于所述N个关键帧图像集合，对各关键帧图像集合基于存在建筑垃圾的方位推移进行顺序性编码标识，不同关键帧图像集合存在编码差异性，以进行标识区分，待标识编码完成后获取所述N组标识编码结果。

进一步的，基于所述N组标识编码结果，进行信息匹配确定所述N个信息区块，所述N个信息区块与所述N组标识编码结果一一对应，所述信息区块用于进行装修垃圾数据存储，每一信息区块存储同一装修垃圾对象的数据，所述N个信息区块分别存储有不同垃圾堆放小丘的相关数据。基于所述N个信息区块，输出所述标识数据集，所述标识数据集为装修垃圾基于堆放位置划分后的数据标识结果，所述标识数据集的获取为后续进行组分分析识别提供了数据支撑。通过进行数据划分标识，可提高数据的有序性，以提高后续数据分析处理的针对性与效率。

步骤S300：根据所述标识数据集进行垃圾组分识别，获取垃圾组分复杂度；

步骤S400：若所述垃圾组分复杂度大于预设组分复杂度，连接所述筛分设备进行垃圾筛分，获取垃圾筛分结果，其中，所述垃圾筛分结果包括待粉碎垃圾；

具体而言，基于所述标识数据集，分别进行对应的多个垃圾堆放小丘的组分识别分析，进行各组分占比计算，确定各个组分的占比数据，基于所述各个组分占比数据进行离散分析，确定所述垃圾组分复杂度。进一步进行所述垃圾组分复杂度判定，当所述垃圾组分复杂度小于所述预设组分复杂度时，表明垃圾组分复杂度较低，未达到筛分复杂度临界值，可直接连接粉碎设备确定粉碎处理参数，进行粉碎控制完成建筑垃圾的粒径调控。

进一步的，当所述垃圾组分复杂度大于所述预设组分复杂度时，表明垃圾组分复杂度较高，为了降低工作难度，提高粉碎处理效率，需进一步进行垃圾筛分，获取存在粉碎必要性的组分。连接所述筛分设备，进行建筑垃圾组分筛分，确定必要性粉碎处理组分与非必要性粉碎处理组分，将所述必要性粉碎处理组分作为所述待粉碎垃圾，生成所述垃圾筛分结果。基于筛分设备完成垃圾筛分，可有效提高筛分结果的精准度，弱化筛分误差，经过垃圾筛分分选，可得到较纯的建筑垃圾，所述垃圾筛分结果的获取为后续进行复杂组分垃圾的粉碎处理夯实了基础。

进一步而言，如图2所示，根据所述标识数据集进行垃圾组分识别，获取垃圾组分复杂度，本申请步骤S300还包括：

步骤S310：根据所述标识数据集，获取组分类型信息以及各个组分数量信息；

步骤S320：根据所述组分类型信息和所述各个组分数量信息，获取各个组分的占比数据；

步骤S330：基于所述各个组分的占比数据进行数据离散度分析，获取占比离散度；

步骤S340：根据所述占比离散度，输出所述垃圾组分复杂度。

具体而言，通过对所述视频数据集进行数据识别划分，获取所述标识数据集，包括多个垃圾堆放小丘的相关标识数据。基于所述标识数据集，分别对各组标识数据集，即对应的不同垃圾堆放小丘，进行组分识别，确定构成垃圾堆放小丘的多类建筑垃圾，例如金属、塑料、木屑等，获取所述组分类型信息，并确定对应的垃圾堆放小丘中各组分的覆盖数量，作为所述各个组分数量信息。对所述各个组分数量信息进行数据集成，获取总组分数量信息，基于所述组分类型信息，计算所述各个组分数量信息与所述总组分数量信息的比值，作为所述各个组分的占比数据。

进一步的，基于所述各个组分的占比数据，进行数据离散度分析，其中，组分越多，所述各个组分的占比数据越小，对应的数据越离散，获取所述占比离散度。基于所述占比离散度，确定所述垃圾组分复杂度，其中，所述占比离散度与所述垃圾组分复杂度成正比。通过进行垃圾组分精准化具象剖析，确定各垃圾堆放小丘的构成组分，为后续进行装修垃圾粉碎提供了参考信息。

进一步而言，本申请还存在步骤S350，包括：

步骤S351：判断所述垃圾组分复杂度是否大于所述预设组分复杂度；

步骤S352：若所述垃圾组分复杂度小于所述预设组分复杂度，获取设备连接指令；

步骤S353：根据所述设备连接指令，连接所述粉碎设备进行粉碎参数识别，输出所述粉碎处理参数。

具体而言，基于所述标识数据集进行垃圾组分剖析，确定所述垃圾组分复杂度。设定所述预设组分复杂度，即进行垃圾预处理方式规划判定的组分复杂度临界值。判断所述垃圾组分复杂度是否大于所述预设组分复杂度，当大于时，需进行垃圾筛分，确定其中需进行粉碎的部分做相应处理；当小于时，表明所述垃圾组分复杂度较低，可直接进行垃圾粉碎处理，获取所述设备连接指令，即与所述粉碎设备进行连接的请求指令。随着所述设备连接指令的接收，连接所述粉碎设备，所述粉碎设备为进行垃圾粒径处理的辅助设备。确定粉碎参数，包括分级粉碎粒径，不同组分类型对应的处理粒径存在差异性，例如，设定小粒径物料、中粒径物料与大粒径物料的参数数据，作为所述粉碎参数。基于垃圾组分进行粉碎参数识别匹配，确定所述粉碎处理参数，基于所述粉碎处理参数控制所述粉碎设备完成装修垃圾的粒径调整。基于所述垃圾组分复杂度进行粉碎流程规划确定，以基于具体数据作针对性处理，以减少待分析数据量，避免无用做功，提高粉碎处理效率。

步骤S500：对所述垃圾筛分结果中的所述待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度；

进一步而言，如图3所示，对所述垃圾筛分结果中的所述待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度，本申请步骤S500还包括：

步骤S510：将所述垃圾筛分结果输入粉碎特征分析模型中，其中，所述粉碎特征分析模型嵌于所述粉碎设备的控制终端；

步骤S520：根据所述粉碎特征分析模型对所述垃圾筛分结果中的每一类垃圾分别进行材料硬度分析、材料柔性分析以及材料危险性分析，得到材料硬度指标、材料柔性指标和材料危险性指标；

步骤S530：按照所述材料硬度指标、所述材料柔性指标和所述材料危险性指标，输出所述预设粉碎强度。

进一步而言，本申请步骤S530还包括：

步骤S531：对所述材料硬度指标、所述材料柔性指标和所述材料危险性指标进行分析，得到硬度-强度相关系数、柔性-强度相关系数和危险性-强度相关系数；

步骤S532：根据所述硬度-强度相关系数、所述柔性-强度相关系数和所述危险性-强度相关系数配置对应的信息熵，得到硬度权重、柔性权重、危险性权重；

步骤S533：按照所述硬度权重、所述柔性权重和所述危险性权重分别作为调节变量，输出所述预设粉碎强度。

具体而言，对垃圾组分复杂度较高者进行垃圾筛分，确定所述垃圾筛分结果。构建所述粉碎特征分析模型，具体的，连接物联网进行信息统计，确定存在粉碎需求的垃圾组分数据，对其分别基于材料硬度、材料柔性与材料危险性多个维度进行特征识别提取，获取粉碎特征信息，将所述垃圾组分数据作为层级识别数据节点，将所述粉碎特征信息作为层级特征匹配节点，对所述层级识别数据节点与所述层级特征匹配节点进行映射对应连接，生成所述粉碎特征分析模型将所述粉碎特征分析模型嵌于所述粉碎设备的控制终端，基于模型输出结果进行粉碎处理参数确定。

进一步的，将所述垃圾筛分结果输入所述粉碎特征分析模型中，对所述垃圾筛分结果中的每一类垃圾进行数据识别，基于识别结果进行材料硬度、材料柔性与材料危险性多维度指标匹配，将匹配结果作为所述材料硬度指标、所述材料柔性指标和所述材料危险性指标，通过构建模型进行材料指标分析评估，可有效提高指标评估结果的客观性与精准度。

具体的，基于所述材料硬度指标、所述材料柔性指标与所述材料危险性指标，分别与粉碎强度进行相关性评估，其中，材料指标对于粉碎强度的影响程度为评估标准，确定所述硬度-强度相关系数、所述柔性-强度相关系数和所述危险性-强度相关系数，其中，所述相关系数为相关度的可视化表述方式。进一步的，基于所述硬度-强度相关系数、所述柔性-强度相关系数和所述危险性-强度相关系数分别进行信息熵配置，以确定各相关系数的信息量期望值，基于所述信息熵确定所述硬度权重、所述柔性权重与所述危险性权重，其中，所述信息熵与指标权重成正比。权重越高，对所述预设粉碎强度的影响比重越大，基于所述硬度权重、所述柔性权重与所述危险性权重，匹配对应指标进行加权计算，将计算结果作为所述预设粉碎强度，基于指标相关性分配权重进行所述预设粉碎强度的确定，可有效提高所述预设粉碎强度与待粉碎垃圾的契合度，为后续所述粉碎处理参数的确定提供了参考依据。

进一步而言，本申请还存在步骤S540，包括：

步骤S541：获取所述粉碎设备的工况样本数据集，其中，所述工况样本数据集包括模拟控制粉碎参数集和实时监测粉碎参数集，所述模拟控制粉碎参数集和所述实时监测粉碎参数集相对应；

步骤S542：根据所述模拟控制粉碎参数集和所述实时监测粉碎参数集，引入损失函数进行损失分析，获取损失指标，其中，所述损失指标用于标识所述粉碎设备在进行粉碎处理时的损失程度；

步骤S543：以所述损失指标作为反馈数据对所述预设粉碎强度进行调整。

具体而言，基于多维指标进行评估，确定所述预设粉碎强度。为消弭所述预设粉碎强度中存在的数据误差，使得与所述粉碎设备契合度更高，进一步对其进行修正调整。基于预设时间粒度，即进行工况数据采集的时间区间，对所述粉碎设备进行所述模拟控制粉碎参数集与所述实时监测粉碎参数集进行数据识别调取，其中，所述模拟控制粉碎参数集与所述实时监测粉碎参数即相对应，对两组数据进行映射整合标识，生成所述工况样本数据集。基于所述模拟控制粉碎参数集和所述实时监测粉碎参数集，引入损失函数，所述损失函数为进行对应数据间差值的分析，确定所述实时监测粉碎参数集较之所述模拟控制粉碎参数集存在的所述粉碎设备运行过程中的数据损失，确定对应的损失参数与量值，作为所述损失指标。将所述损失指标作为反馈数据，对所述预设粉碎强度进行同步调整，完成所述预设粉碎强度的误差修正，调高所述预设粉碎强度与所述粉碎设备的契合度。

步骤S600：将所述预设粉碎强度输入所述粉碎设备中进行粉碎参数转化，得到粉碎处理参数；

步骤S700：以所述粉碎处理参数控制所述粉碎设备进行粉碎处理。

具体而言，基于所述垃圾筛分结果，确定待粉碎垃圾的所述预设粉碎强度。进一步将所述预设粉碎强度输入所述粉碎设备中，对所述预设粉碎强度进行参数转化，确定与所述预设粉碎强度相契合的粉碎参数，即所述粉碎设备的控制参数，作为所述粉碎处理参数，所述粉碎处理参数为所述垃圾筛分结果中待粉碎垃圾的粉碎控制参数。基于所述粉碎处理参数控制所述粉碎设备进行垃圾粉碎处理，将所述待粉碎垃圾转至期望粒度的垃圾。通过对所述目标建筑空间的装修垃圾基于垃圾组分进行分类、筛分与处理，基于适配性处理流程完成任务执行，可有效提高任务处理的有序性与控制精准度，进一步提高任务处理效率。

实施例二

基于与前述实施例中一种装修垃圾智能分级预处理方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种装修垃圾智能分级预处理系统，所述系统包括：

数据采集模块11，所述数据采集模块11用于通过对目标建筑空间进行视频数据采集，得到视频数据集；

数据标识模块12，所述数据标识模块12用于按照所述视频数据集进行垃圾标识，获取标识数据集；

组分识别模块13，所述组分识别模块13用于根据所述标识数据集进行垃圾组分识别，获取垃圾组分复杂度；

垃圾筛分模块14，所述垃圾筛分模块14用于若所述垃圾组分复杂度大于预设组分复杂度，连接所述筛分设备进行垃圾筛分，获取垃圾筛分结果，其中，所述垃圾筛分结果包括待粉碎垃圾；

特征分析模块15，所述特征分析模块15用于对所述垃圾筛分结果中的所述待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度；

参数转化模块16，所述参数转化模块16用于将所述预设粉碎强度输入所述粉碎设备中进行粉碎参数转化，得到粉碎处理参数；

参数控制模块17，所述参数控制模块17用于以所述粉碎处理参数控制所述粉碎设备进行粉碎处理。

进一步而言，所述系统还还包括：

组分参数获取模块，所述组分参数获取模块用于根据所述标识数据集，获取组分类型信息以及各个组分数量信息；

组分占比获取模块，所述组分占比获取模块用于根据所述组分类型信息和所述各个组分数量信息，获取各个组分的占比数据；

离散度分析模块，所述离散度分析模块用于基于所述各个组分的占比数据进行数据离散度分析，获取占比离散度；

复杂度输出模块，所述复杂度输出模块用于根据所述占比离散度，输出所述垃圾组分复杂度。

进一步而言，所述系统还包括：

复杂度判断模块，所述复杂度判断模块用于判断所述垃圾组分复杂度是否大于所述预设组分复杂度；

指令获取模块，所述指令获取模块用于若所述垃圾组分复杂度小于所述预设组分复杂度，获取设备连接指令；

参数识别模块，所述参数识别模块用于根据所述设备连接指令，连接所述粉碎设备进行粉碎参数识别，输出所述粉碎处理参数。

进一步而言，所述系统还包括：

结果输入模块，所述结果输入模块用于将所述垃圾筛分结果输入粉碎特征分析模型中，其中，所述粉碎特征分析模型嵌于所述粉碎设备的控制终端；

指标获取模块，所述指标获取模块用于根据所述粉碎特征分析模型对所述垃圾筛分结果中的每一类垃圾分别进行材料硬度分析、材料柔性分析以及材料危险性分析，得到材料硬度指标、材料柔性指标和材料危险性指标；

强度输出模块，所述强度输出模块用于按照所述材料硬度指标、所述材料柔性指标和所述材料危险性指标，输出所述预设粉碎强度。

进一步而言，所述系统还包括：

样本获取模块，所述样本获取模块用于获取所述粉碎设备的工况样本数据集，其中，所述工况样本数据集包括模拟控制粉碎参数集和实时监测粉碎参数集，所述模拟控制粉碎参数集和所述实时监测粉碎参数集相对应；

损失分析模块，所述损失分析模块用于根据所述模拟控制粉碎参数集和所述实时监测粉碎参数集，引入损失函数进行损失分析，获取损失指标，其中，所述损失指标用于标识所述粉碎设备在进行粉碎处理时的损失程度；

强度调整模块，所述强度调整模块用于以所述损失指标作为反馈数据对所述预设粉碎强度进行调整。

进一步而言，所述系统还包括：

相关系数获取模块，所述相关系数获取模块用于对所述材料硬度指标、所述材料柔性指标和所述材料危险性指标进行分析，得到硬度-强度相关系数、柔性-强度相关系数和危险性-强度相关系数；

权重获取模块，所述权重获取模块用于根据所述硬度-强度相关系数、所述柔性-强度相关系数和所述危险性-强度相关系数配置对应的信息熵，得到硬度权重、柔性权重、危险性权重；

预设粉碎强度输出模块，所述预设粉碎强度输出模块用于按照所述硬度权重、所述柔性权重和所述危险性权重分别作为调节变量，输出所述预设粉碎强度。

进一步而言，所述系统还包括：

关键帧获取模块，所述关键帧获取模块用于根据所述视频数据集，获取N个关键帧图像集合；

标识编码模块，所述标识编码模块用于以所述N个关键帧图像集合进行标识编码，获取N组标识编码结果；

信息匹配模块，所述信息匹配模块用于对所述N组标识编码结果进行信息匹配，获取N个信息区块，其中，每一信息区块存储同一装修垃圾对象的数据；

标识数据集输出模块，所述标识数据集输出模块用于基于所述N个信息区块，输出所述标识数据集。

本说明书通过前述对一种装修垃圾智能分级预处理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种装修垃圾智能分级预处理方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种装修垃圾智能分级预处理方法，其特征在于，所述方法应用于装修垃圾智能管理系统，所述系统与筛分设备、粉碎设备通信连接，所述方法包括：

通过对目标建筑空间进行视频数据采集，得到视频数据集；

按照所述视频数据集进行垃圾标识，获取标识数据集；

根据所述标识数据集进行垃圾组分识别，获取垃圾组分复杂度；

若所述垃圾组分复杂度大于预设组分复杂度，连接所述筛分设备进行垃圾筛分，获取垃圾筛分结果，其中，所述垃圾筛分结果包括待粉碎垃圾；

对所述垃圾筛分结果中的所述待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度；

将所述预设粉碎强度输入所述粉碎设备中进行粉碎参数转化，得到粉碎处理参数；

以所述粉碎处理参数控制所述粉碎设备进行粉碎处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述标识数据集进行垃圾组分识别，获取垃圾组分复杂度，方法还包括：

根据所述标识数据集，获取组分类型信息以及各个组分数量信息；

根据所述组分类型信息和所述各个组分数量信息，获取各个组分的占比数据；

基于所述各个组分的占比数据进行数据离散度分析，获取占比离散度；

根据所述占比离散度，输出所述垃圾组分复杂度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断所述垃圾组分复杂度是否大于所述预设组分复杂度；

若所述垃圾组分复杂度小于所述预设组分复杂度，获取设备连接指令；

根据所述设备连接指令，连接所述粉碎设备进行粉碎参数识别，输出所述粉碎处理参数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述垃圾筛分结果中的所述待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度，方法还包括：

将所述垃圾筛分结果输入粉碎特征分析模型中，其中，所述粉碎特征分析模型嵌于所述粉碎设备的控制终端；

根据所述粉碎特征分析模型对所述垃圾筛分结果中的每一类垃圾分别进行材料硬度分析、材料柔性分析以及材料危险性分析，得到材料硬度指标、材料柔性指标和材料危险性指标；

按照所述材料硬度指标、所述材料柔性指标和所述材料危险性指标，输出所述预设粉碎强度。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述粉碎设备的工况样本数据集，其中，所述工况样本数据集包括模拟控制粉碎参数集和实时监测粉碎参数集，所述模拟控制粉碎参数集和所述实时监测粉碎参数集相对应；

根据所述模拟控制粉碎参数集和所述实时监测粉碎参数集，引入损失函数进行损失分析，获取损失指标，其中，所述损失指标用于标识所述粉碎设备在进行粉碎处理时的损失程度；

以所述损失指标作为反馈数据对所述预设粉碎强度进行调整。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述材料硬度指标、所述材料柔性指标和所述材料危险性指标进行分析，得到硬度-强度相关系数、柔性-强度相关系数和危险性-强度相关系数；

根据所述硬度-强度相关系数、所述柔性-强度相关系数和所述危险性-强度相关系数配置对应的信息熵，得到硬度权重、柔性权重、危险性权重；

按照所述硬度权重、所述柔性权重和所述危险性权重分别作为调节变量，输出所述预设粉碎强度。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述视频数据集进行垃圾标识，获取标识数据集，方法还包括：

根据所述视频数据集，获取N个关键帧图像集合；

以所述N个关键帧图像集合进行标识编码，获取N组标识编码结果；

对所述N组标识编码结果进行信息匹配，获取N个信息区块，其中，每一信息区块存储同一装修垃圾对象的数据；

基于所述N个信息区块，输出所述标识数据集。

8.一种装修垃圾智能分级预处理系统，其特征在于，所述系统与筛分设备、粉碎设备通信连接，所述系统包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于通过对目标建筑空间进行视频数据采集，得到视频数据集；

数据标识模块，所述数据标识模块用于按照所述视频数据集进行垃圾标识，获取标识数据集；

组分识别模块，所述组分识别模块用于根据所述标识数据集进行垃圾组分识别，获取垃圾组分复杂度；

垃圾筛分模块，所述垃圾筛分模块用于若所述垃圾组分复杂度大于预设组分复杂度，连接所述筛分设备进行垃圾筛分，获取垃圾筛分结果，其中，所述垃圾筛分结果包括待粉碎垃圾；

特征分析模块，所述特征分析模块用于对所述垃圾筛分结果中的所述待粉碎垃圾进行特征分析，获取预设粉碎强度；

参数转化模块，所述参数转化模块用于将所述预设粉碎强度输入所述粉碎设备中进行粉碎参数转化，得到粉碎处理参数；

参数控制模块，所述参数控制模块用于以所述粉碎处理参数控制所述粉碎设备进行粉碎处理。

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