摘要
本申请涉及废物处理技术领域,其具体地公开了一种用于智能化环保的固体废物资源化处理方法,其将混合固体废物送入磁铁破碎装置进行振捣破碎,在破碎过程中,利用高速摄像头采集第一时间点和第二时间点的物料破碎状态图像,同时通过电流传感器采集两个时间点之间的电磁铁工作电流信号,接着引入深度学习算法从两个时间点的物料破碎状态图像中提取物料破碎状态变化特征,并基于电磁铁工作电流时序波动模式与物料破碎状态变化之间的非线性交互响应关系,实现对破碎力的智能化调整。在破碎完成后,对产生的气体、液体和固废颗粒进行分类处理和回收。通过这种方式,可以及时掌握破碎过程中固体废物的动态变化,并快速调整破碎力以优化破碎效果。
技术关键词
编码向量
固体废物资源化
电磁铁
跨模态
时序特征
破碎装置
时序卷积神经网络
波动特征
拓扑结构特征
电流传感器
LSTM模型
图像特征提取
层级
深度学习算法
指令
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动作特征
盆底肌康复训练
信息管理方法
周期
神经网络模型
肺癌检测方法
生物电阻抗
深度学习模型
空间特征提取方法
深度学习优化
泛化方法
融合特征
信号
重叠切片
多尺度卷积神经网络
光学卫星遥感影像
合成孔径雷达卫星
模态特征
反演方法
区域卷积神经网络
人脸特征向量
人脸识别网络
识别方法
编码向量
粒子