基于自适应视觉学习与用户画像联动的再生资源分拣方法

本发明公开了基于自适应视觉学习与用户画像联动的再生资源分拣方法，包括：S1、社区内用于收集再生资源的回收机增设动态学习模块，动态学习模块采集物品的图像，实时分析物品的形态特征，存入记忆数据库；S2、获取回收机的记忆数据库进行回收物种类分析，输出社区用户画像的回收等级；S3、基于社区用户画像的回收等级，在再生资源分拣中心增加或减少分拣产线。通过细化社区内的回收物产出种类用户画像，可以精准识别各区域的回收物产生模式；进而优化回收物分类与资源回收策略。