一种垃圾品类抓取分类识别方法及系统

专利主权项内容

1.一种垃圾品类抓取分类识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，初始化品类光谱识别场景；S200，从品类光谱识别场景中为垃圾池划分识别域，并形成各个识别域的信源域征组；S300，根据信源域征组构建识别类异阶分析模型并计算获得域征偏离度；S400，利用域征偏离度对垃圾池中的垃圾进行分类识别；其中在步骤S300中，根据信源域征组构建识别类异阶分析模型并计算获得域征偏离度的方法是：从信源域征组提取反射率均差和谱量水平，将各个识别域的谱量水平进行横向对比筛选出强谱识别域和冗态识别域，通过强谱识别域和冗态识别域的位置关系计算冗态距离；通过冗态距离与反射率均差计算获得域态距离，根据域态距离标记父映向域并划分子映向区间，通过子映向区间获得子映向域，根据子映向域和冗态距离为当前识别域计算域征偏离度；或者在步骤S300中，根据信源域征组构建识别类异阶分析模型并计算获得域征偏离度的方法是：对各个信源域征组进行异常点检测形成原簇，根据原簇中谱量水平计算谱量溢出阈值；根据谱量溢出阈值筛选衍识别域，并获得衍识别域的衍距离，通过衍距离计算衍距离均度；根据衍距离均度以及衍距离计算衍识别域的衍性模态；根据衍识别域及其衍性模态计算反衍模态，根据反衍模态获取反衍上限和反衍下限，反衍上限和反衍下限对反衍模态进行数值约束，通过数值约束修正反衍模态，根据修正后的反衍模态以及谱量水平计算子识别域的域征偏离度。