【技術實現步驟摘要】
本申請涉及智能環保回收，尤其涉及一種塑料回收追蹤方法、系統、程序產品及存儲介質。
技術介紹
1、隨著全球對環境保護意識的增強，塑料回收成為減少環境污染的關鍵環節之一。
2、目前，塑料回收處理過程主要依靠自動分類系統，通過光學識別設備識別塑料的材質類型，系統自動將采集到的信息與預設的分類數據庫進行匹配，再由分揀設備將不同類型的塑料分別輸送到對應的處理區域。
3、然而相關技術在實際的使用過程中會產生一些新的問題，例如，不同廠家生產的同類塑料，因工藝水平和原料選擇的差異，其實際性能和回收價值差別；其次，部分廠家使用特殊的改性配方，這些塑料如果與普通塑料混合回收，可能引起再生過程的不良反應；綜上所述，相關技術的分類管理的精度太低。
技術實現思路
1、本申請提供了一種塑料回收追蹤方法、系統、程序產品及存儲介質，用于提高分類管理的精度。
2、第一方面，本申請提供了一種塑料回收追蹤方法，包括：將目標塑料組劃分為不同類別，得到若干個子目標塑料組；采集子目標塑料組的地理位置信息；基于地理位置信息生成塑料來源地的數字地圖；基于預設的分類規則根據數字地圖，將子目標塑料組中不同地理位置的塑料分配至對應的打包機構進行處理。
3、通過采用上述技術方案，將目標塑料組劃分為不同類別實現基礎分類，避免了不同材質塑料的混雜；再通過采集地理位置信息并生成數字地圖，使塑料來源可追溯；最后根據預設分類規則將不同地理位置的塑料分配至對應打包機構，實現了精準分類處理。這種層層遞進
4、結合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，將目標塑料組劃分為不同類別，得到若干個子目標塑料組的步驟，具體包括：獲取目標塑料組的表面圖像數據；對表面圖像數據進行圖像增強處理，得到增強后的圖像數據；從增強后的圖像數據中提取表面特征；檢測表面特征中的污損區域，獲取污損程度數據；判斷污損程度數據是否大于預設污損閾值；若大于預設污損閾值，則采集目標塑料組的材質特征數據和光譜特征數據；將材質特征數據和光譜特征數據輸入深度學習模型；通過深度學習模型生成塑料類別預測結果；基于塑料類別預測結果對目標塑料組進行分類，得到若干個子目標塑料組。
5、通過采用上述技術方案，通過圖像增強處理提高了特征提取的準確性，使得表面特征更加清晰可辨；通過污損程度數據的閾值判斷，確保了分類過程的可靠性；深度學習模型的引入，能夠學習和適應不同類型塑料的特征表現能夠處理表面嚴重污損的塑料，不斷提高識別準確率，為后續的產地追溯奠定了基礎。
6、結合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，采集子目標塑料組的地理位置信息的步驟，具體包括：獲取子目標塑料組表面的文字圖像數據；判斷文字圖像數據是否完整；若文字圖像數據完整，則對文字圖像數據進行預處理，得到預處理后的圖像數據；對預處理后的圖像數據執行光學字符識別處理，得到文字識別數據；從文字識別數據中提取地理位置信息。
7、通過采用上述技術方案，系統對文字圖像數據的完整性進行判斷，確保后續處理的數據質量；然后，通過預處理步驟增強文字圖像的清晰度和可識別性；接著利用光學字符識別技術，將圖像中的文字信息轉換為可處理的數字化文本。提高了處理效率，保持穩定的識別精度。
8、結合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，從文字識別數據中提取地理位置信息的步驟，具體包括：對文字識別數據進行關鍵詞匹配，得到地理位置關鍵詞匹配結果；從匹配結果提取符合地址格式的文本數據；將文本數據轉換為地理坐標數據，并將地理坐標數據確定為地理位置信息。
9、通過采用上述技術方案，通過關鍵詞匹配技術對文字識別數據進行初步篩選，提取出可能包含地理位置信息的內容；然后，通過地址格式驗證機制，確保提取的信息符合標準地址格式要求；最后，將驗證后的文本數據轉換為標準的地理坐標數據。這種多重驗證和轉換機制，不僅提高了地理位置信息的準確性，還實現了位置信息的標準化表達。標準化的地理坐標數據便于進行空間分析和分類管理，同時也為后續的數據統計和分析提供了可靠的數據基礎。
10、結合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，將文本數據轉換為地理坐標數據的步驟，具體包括：將文本數據與地理位置信息映射數據庫中的數據進行匹配；地理位置信息映射數據庫包含標準地址文本格式數據、地理位置關鍵詞數據和地址層級結構數據；根據匹配結果生成規范化地址文本；將規范化地址文本轉換為地理坐標數據。
11、通過采用上述技術方案，利用包含標準地址文本格式數據、地理位置關鍵詞數據和地址層級結構數據的映射數據庫，為坐標轉換提供全面的參考依據；然后，通過數據匹配過程，確保了地址信息的規范性和準確性；最后，通過規范化地址文本的轉換，得到精確的地理坐標數據。這種基于完整映射數據庫的轉換機制，不僅提高了坐標轉換的準確性，還保證了不同來源地址信息的一致性。
12、結合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，判斷文字圖像數據是否完整的步驟之后，方法還包括：若文字圖像數據不完整，則調整焦距參數和曝光參數，重新獲取子目標塑料組表面的新文字圖像數據；判斷新文字圖像數據是否完整；若新文字圖像數據完整，則將新文字圖像數據視為文字圖像數據，執行對文字圖像數據進行預處理，得到預處理后的圖像數據的步驟；若新文字圖像數據不完整，則構建地址層級依賴圖，建立地址字段間的關系，其中下級地址字段與上級地址字段的唯一對應關系；同級地址字段間的空間相鄰關系；同一地址的多個字段間的關聯關系；根據地址層級依賴圖執行地址信息補全策略，得到補全后的文字圖像數據，其中地址信息補全策略包括：基于唯一對應關系補全上級地址字段；基于空間相鄰關系補全同級地址字段；基于關聯關系補全同一地址的多個字段；則將補全后的文字圖像數據視為文字圖像數據，執行對文字圖像數據進行預處理，得到預處理后的圖像數據的步驟。
13、通過采用上述技術方案，系統通過文字圖像完整性判斷確定數據質量；當發現數據不完整時，首先通過調整焦距和曝光參數進行重新采集，提高了原始數據的質量；如果優化后仍不完整，則啟動基于地址層級依賴圖的信息補全機制。通過建立地址字段間的唯一對應關系、空間相鄰關系和關聯關系，系統能夠智能推斷和補全缺失的地址信息。這最大限度地保證了地理位置信息的完整性。
14、結合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，從文字識別數據中提取地理位置信息的步驟之后，方法還包括：采集歷史子目標塑料組的顏色特征、紋理特征和形狀特征，得到特征數據；構建污損樣本數據庫，污損樣本數據庫存儲有將不同歷史地理位置信息的子目標塑料組的特征數據；將新子目標塑料組的特征數據與污損樣本數據庫中的特征數據進行相似度計算，得到特征相似度得分；將特征相似度得分最高的歷史地理位置信息，確定為新子目標塑料組的地理位置信息。
15、通過采用上述技術方案，系統通過采集歷史樣本的顏色、紋理本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種塑料回收追蹤方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將目標塑料組劃分為不同類別，得到若干個子目標塑料組的步驟，具體包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集所述子目標塑料組的地理位置信息的步驟，具體包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述文字識別數據中提取所述地理位置信息的步驟，具體包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述文本數據轉換為地理坐標數據的步驟，具體包括：
6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述判斷所述文字圖像數據是否完整的步驟之后，所述方法還包括：
7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述文字識別數據中提取所述地理位置信息的步驟之后，所述方法還包括：
8.一種塑料回收追蹤系統，其特征在于，所述塑料回收追蹤系統包括：一個或多個處理器和存儲器；所述存儲器與所述一個或多個處理器耦合，所述存儲器用于存儲計算機程序代碼，所述計算機程序代碼包括計算機指令，所述一個或多個處理器調用所述
9.一種包含指令的計算機程序產品，其特征在于，當所述計算機程序產品在塑料回收追蹤系統上運行時，使得所述塑料回收追蹤系統執行如權利要求1-7中任一項所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，包括指令，其特征在于，當所述指令在塑料回收追蹤系統上運行時，使得所述塑料回收追蹤系統執行如權利要求1-7中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種塑料回收追蹤方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將目標塑料組劃分為不同類別，得到若干個子目標塑料組的步驟，具體包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集所述子目標塑料組的地理位置信息的步驟，具體包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述文字識別數據中提取所述地理位置信息的步驟，具體包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述文本數據轉換為地理坐標數據的步驟，具體包括：
6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述判斷所述文字圖像數據是否完整的步驟之后，所述方法還包括：
7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述文字識別數據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：熊露璐，吳濱海，盧甜，
申請(專利權)人：上海大覺包裝制品有限公司，
類型：發明
國別省市：
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