一种基于人工智能的垃圾分选方法

本发明涉及智能垃圾分选技术领域，公开了一种基于人工智能的垃圾分选方法。该方法通过语义对齐模块对多源垃圾特征数据集执行异构数据融合，统一特征维度并消除冗余项，输出标准化特征集。提取垃圾实体的空间位置标识符及物理状态标识符，采用迁移学习模型动态划分时间切片生成周期化垃圾流动数据集。将分选起点终点坐标转换至三维空间网格构建迁移轨迹拓扑图，结合流动数据与物理状态标识符，按材料类别聚类分析分选路径，量化目标区域特定周期内材料流动强度并生成动态指标矩阵。该方法实现多模态垃圾数据的时空关联分析，提升复杂环境下分选路径规划的适应性。