技术领域
[0001] 本
发明属于垃圾分拣技术领域，尤其涉及一种基于云的垃圾分拣系统、方法、信息处理终端及存储介质。
背景技术
[0002] 垃圾是失去使用价值、无法利用的废弃物品，是物质循环的重要环节。是不被需要或无用的固体、
流体物质。在人口密集的大城市，垃圾处理是一个令人头痛的问题。常见的做法是收集后送往堆填区进行填埋处理，或是用焚化炉焚化。但两者均会制造环境保护的问题，而终止过度消费可进一步减轻堆填区饱和程度。堆填区中的垃圾处理不但会污染地下
水和发出臭味，而且很多城市可供堆填的面积已越来越少。焚化则无可避免会产生有毒气体，危害生不同独立种类。多数的城市都在研究减少垃圾产生的方法，和鼓励资源回收。垃圾分类是实现减量、提质、增效的必然选择，是改善人居环境、促进城市精细化管理、保障可持续发展的重要举措。能不能做到垃圾分类，直接反映一个人，乃至一座城市的生态素养和文明程度。然而，现有垃圾处理操作复杂，还有污水产生；同时，对垃圾的回收效率低。
[0004] 一种基于
机器视觉的生活垃圾分拣方法，包括：步骤一：对待分拣的垃圾进行定容处理；
[0005] 步骤二：传送带将定容处理后垃圾向前传送，
磁性金属垃圾分拣装置将磁性金属垃圾从中分拣出来，并使用
机械臂将其放入磁性垃圾收集装置中；
[0006] 步骤三：利用高清CCD镜头，对匀速行进的垃圾进行连续摄像，把所摄取的垃圾图像送入
数据库，与数据库中固有图像进行对比分析，从而判断是否为非果蔬类垃圾；
[0007] 步骤四：采用图像轮廓比对
算法得到目标垃圾的轮廓图像，对每一目标垃圾轮廓图像，计算全部轮廓
像素几何
位置的加权平均值，得到目标垃圾位于传送带上的位置坐标，并将该位置信息传送给控制系统；
[0008] 步骤五：控制系统根据数据分析装置反馈的目标垃圾的位置坐标输出控制
信号，机械臂分拣装置根据所述
控制信号对所述目标垃圾进行自动分拣，将目标垃圾分拣至物料收集装置。
[0009] 现有技术二
[0010] 一种智能化的垃圾分拣装置及控制系统，包括：
[0011]
图像分析模
块：所述的图像分析模块由摄像头组成，用于读取垃圾的信息，记录垃圾的图像；
[0012] 控
制模块：所述的
控制模块由
存储器和处理器和
控制器组成，所述的存储器用于存储垃圾的图像，所述的处理器对比由图像分析模块传输的垃圾的信息，确定垃圾的分类，所述的控制器用于向旋转驱动模块和垃圾推送模块发信号；
[0013] 旋转驱动模块：所述的旋转驱动模块由旋转器组成，旋转器接收控制模块发送的信号，然后旋转轨道至特定的位置；
[0014] 垃圾推送模块：所述的垃圾推送模块接收控制模块发送的信号，然后将垃圾推送至垃圾分拣箱中；
[0015] 所述的图像分析模块连接着控制模块，所述的旋转驱动模块连接着控制模块，所述的垃圾推送模块连接着控制模块。
[0016] 综上所述，现有技术存在的问题是：
[0017] 现有技术一及现有技术二中的垃圾分拣系统垃圾处理操作复杂，有污水产生；同时现有的垃圾分拣系统对垃圾的回收效率低。
[0018] 在智能化处理中，现有技术并没有真正进行智能化控制，垃圾的自动分类效果差，使用方便灵活性低。
发明内容
[0019] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于云的垃圾分拣系统方法、信息处理终端及存储介质。
[0020] 本发明是这样实现的，一种基于云的垃圾分拣方法，包括以下步骤：
[0021] 第一步，对采集的垃圾图像进行分析包括：
[0022] (1.1)将采集到的垃圾图像提取不同独立种类的数量，进行
降维，获取降维后的特征数k；映射矩阵为 其中，列向量fi∈RM×N，i＝1，...，k，则降维后的形状不同独立种类特征数据为 构成矩阵Ψ＝[ψ1，...，ψn]；
[0023] (1.2)用峰度 度量降维后形状不同独立种类特征数据ψi，i＝1，...，n的非高斯性，并获得峰度最大的区别特征{f1T，...，fnT}；
[0024] (1.3)得到映射矩阵F和降维后的不同独立种类的特征数据
[0025] (1.4)不同独立种类的特征数据D减去均值，得到中心化后的不同独立种类的特征数据：
[0026] (1.5)对中心化的不同独立种类的特征数据D1求D1的协方差矩阵，C＝D1D1T，其中T TD1为矩阵D1的转置，对协方差矩阵C进行特征值分解，C＝UΛU ，其中 为
C的特征值构成的对
角矩阵，U＝[u1，...，uM×N]为C的
特征向量；
[0027] (1.6)对中心化的不同独立种类的特征数据D1进行白化处理，得到白化后的矩阵其中W＝inv(sqrt(Λ))UT，满足每个特征维度上的方差为1，并且不同特征维度之间不相关；
[0028] (1.7)对经过步骤(1.1)～步骤(1.6)处理后的图像基于
小波变换进行像素级图像融合；
[0029] (1.8)对像素级图像融合后的图像进行感兴趣区域分割及主要特征提取，获取不同独立种类主要图像信息；
[0030] (1.9)对步骤(1.8)处理后图像提取感兴趣区域，去除背景和非有用信息，对像素的灰度值、不同独立种类轮廓、
颜色、反射特征和纹理进行分割和匹配，以得到分割后的独立种类准确图形；
[0031] 第二步，根据分析结果对垃圾进行分离分类操作：
[0032] (2.1)选取分类垃圾的标准图像作为定标样品，
[0033] (2.2)从第一步获得的分析结果中提取待分类垃圾成分，得到不同独立种类的特征数据D1的特征值，特征值从大到小依次为A1，A2，L，Ah；最大特征值λ1对应的特征向量为第一
主轴a1，第二特征值λ2对应的特征向量为第二主轴a2，由此求得第一、第二待分类垃圾成分t1、t2；依次类推可以求得第h个待分类垃圾成分th；
[0034] (2.3)将获取的待分类垃圾成分数据建立成分分类表，将成分分类表信息传输主控模块，执行分类操作。
[0035] 进一步，所述基于云的垃圾分拣方法具体包括：
[0036] 步骤一，通过垃圾图像获取模块利用摄像组件采集垃圾图像数据；
[0037] 步骤二，主控模块通过图像分析模块利用图像分析程序采集的垃圾图像进行分析；
[0038] 步骤三，通过过滤模块利用过滤装置对垃圾进行过滤处理；
[0039] 步骤四，通过分离模块利用分离装置根据分析结果对垃圾进行分离分类操作；
[0040] 步骤五，通过旋转模块利用旋转存储箱对分离的垃圾旋转到对应的存储箱进行存储；
[0041] 步骤六，通过垃圾处理模块利用垃圾处理设备对分离的垃圾进行处理；通过垃圾回收模块利用回收设备对分离的垃圾进行回收；
[0042] 步骤七，显示模块利用显示器显示采集的垃圾图像及分析结果。
[0043] 进一步，步骤一具体包括：1)，利用摄像组件按照一定的
分辨率对垃圾进行图像扫描；
[0044] 2)扫描到相应的垃圾时，将该垃圾的图像灰度转换成与灰度成相对应的
电压值，
输出电压值；再将电压值转
化成视屏信号输出；
[0045] 3)在电压值传输的过程中，经过滤波网络进行处理，防止信号失真；
[0046] 进一步，步骤一具体包括：步骤六中，所述垃圾处理模块处理方法包括：
[0047] (1)将待处理的垃圾进行初步脱水：将待处理的垃圾放入沤制池中进行沤制；将沤制后的垃圾进行压滤；
[0048] (2)将初步脱水后的垃圾进行干燥；
[0049] (3)将干燥后的垃圾进行捣固；
[0050] (4)对垃圾干馏炉进行烘炉处理，使垃圾干馏炉的干馏室内
温度达到设定温度；
[0051] 所述垃圾干馏炉的炉体上设有炉
门，所述干馏室设于所述炉体内，所述干馏室由设于所述炉体内的隔墙和所述炉门围设而成；所述炉体与所述干馏室之间的空间形成
燃烧室；多个所述干馏室和所述燃烧室间隔设置；
[0052] (5)对将捣固后的垃圾导入垃圾干馏炉的干馏室，对垃圾进行干馏得到干馏气；
[0053] (6)对步骤(5)对中得到的干馏气通过干馏气导出口导入所述垃圾干馏炉的燃烧室中燃烧为垃圾干馏提供热量；所述干馏气导出口设置在所述隔墙的上部；
[0054] (7)对将步骤(6)对燃烧产生的燃烧废气通入换热室进行换热。
[0055] 进一步，步骤六中，所述垃圾回收模块回收方法包括：
[0056] i)获取垃圾物品的物理
属性信息；所述物理属性信息为表示所述垃圾物品的物理特征的信息；
[0057] ii)根据所述垃圾物品的物理属性信息，确定所述垃圾物品所属的垃圾类型，以供用户根据所述垃圾物品所属的垃圾类型对所述垃圾物品进行回收处理。
[0058] 进一步，步骤i)中所述获取垃圾物品的物理属性信息，包括：通过红外线或
X射线扫描，获取所述垃圾物品的物理属性信息；
[0059] 所述物理属性信息包括以下信息中的至少一种或多种的组合：体积、形状、颜色、组成成分、
密度、硬度、导热性、
导电性、磁性或透明度；
[0060] 步骤ii)中，确定所述垃圾物品所属的垃圾类型之前，还包括：
[0061] 预先设定垃圾类型与物理属性信息的对应关系；
[0062] 所述根据所述垃圾物品的物理属性信息，确定所述垃圾物品所属的垃圾类型，具体包括：
[0063] 根据所述垃圾物品的物理属性信息，以及所述对应关系，确定所述垃圾物品所属的垃圾类型；
[0064] 所述确定所述垃圾物品所属的垃圾类型之后，还包括：
[0065] 根据所述垃圾物品所属的垃圾类型，确定与所述垃圾类型匹配的至少两个第一垃圾回收点；
[0066] 分别计算所述至少两个第一垃圾回收点与所述垃圾物品所处的位置的距离；
[0067] 将所述距离中的最小距离对应的第一垃圾回收点，作为与所述垃圾类型匹配的第二垃圾回收点；
[0068] 所述确定所述垃圾物品所属的垃圾类型之后，还包括：
[0069] 若所述垃圾类型的安全等级低于预设的安全等级
阈值，则向用户发出报警信息；
[0070] 所述确定所述垃圾物品所属的垃圾类型之后，还包括：
[0071] 存储所述垃圾物品以及所述垃圾物品所属的垃圾类型的对应关系；
[0072] 所述垃圾类型包括以下类型中的至少一种：重金属类型、塑料类型、玻璃类型、废纸类型、含有毒有害物质类型或
电子垃圾类型。
[0073] 本发明的另一目的在于提供一种实现所述基于云的垃圾分拣方法的信息
数据处理终端。
[0074] 本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的基于云的垃圾分拣方法。
[0075] 本发明的另一目的在于提供一种基于云的垃圾分拣系统，包括：
[0076] 垃圾图像获取模块，与主控模块连接，用于通过摄像组件采集垃圾图像数据；
[0077] 主控模块，与垃圾图像获取模块、图像分析模块、过滤模块、分离模块、旋转模块、垃圾处理模块、垃圾回收模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
[0078] 图像分析模块，与主控模块连接，用于通过图像分析程序采集的垃圾图像进行分析；
[0079] 过滤模块，与主控模块连接，用于通过过滤装置对垃圾进行过滤处理；
[0080] 分离模块，与主控模块连接，用于通过分离装置根据分析结果对垃圾进行分离分类操作；
[0081] 旋转模块，与主控模块连接，用于通过旋转存储箱对分离的垃圾旋转到对应的存储箱进行存储；
[0082] 垃圾处理模块，与主控模块连接，用于通过垃圾处理设备对分离的垃圾进行处理；
[0083] 垃圾回收模块，与主控模块连接，用于通过回收设备对分离的垃圾进行回收；
[0084] 显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集的垃圾图像及分析结果。
[0085] 进一步，所述图像分析模块包括：
[0086]
图像处理模块，对获取的图像去噪声、增加
对比度、灰度处理、图像色彩处理；
[0087] 提取图像特征，对处理完成的图像进行检索，提取相应的特征描述或者特征向量；
[0088] 图像特征分析，根据提取的特征信息，利用神经网络进行分析。
[0089] 所述主控模块包括：
[0090] 输入模块，接收垃圾图像获取模块采集的图像信息，对获取的图像信息进行编码，编码成系统能够分析的形式；
[0091] 储存模块，对编码完成的信息进行压缩进行储存；
[0092] 处理模块，根据采集的信息进行判断分析，进行综合分析；
[0093] 动作命令输出模块，为外部执行机构，提供相应的控制命令；
[0094] 无线
信号传输模块，通过主控模块中的无线信号收发模块，将处理完成的信息传递到云
服务器；
[0095] 所述分离模块包括：
[0096] 人工筛选模块，根据显示器显示出来的分析结果，利用人工筛选较大的垃圾；
[0097] 电磁筛选模块，根据系统分析结果，主控系统控制电磁
铁通电，对垃圾中的铁类垃圾进行分练；
[0098] 垃圾
破碎模块，利用
破碎机，对剩余的垃圾的进行破碎；同时利用传送带将垃圾输送到
滚筒筛中。
[0099] 滚筒筛选模块，将滚筒筛中的旋转
电机接通电源，利用滚筒的滚动，对垃圾进行筛选；
[0100] 气流分离模块，将筛选完成的垃圾和滞留在滚筒中的垃圾分别输送到部不同的分离池中，利用气流将重量轻的垃圾筛选出；
[0101] 所述垃圾回收模块设置有压缩模块，压缩模块利用液压动
力站提供的压力能，由
液压缸推动
挡板将分类完成的垃圾推入到压缩腔中；主控模块控制夹紧装置对垃圾进行夹紧，在垃圾夹紧过程中利用压力
传感器时刻检测对垃圾的夹紧力；垃圾
挤压成块状后，利用电动推板将垃圾推出压缩腔。
[0102] 本发明的优点及积极效果为：
[0103] 本发明通过垃圾处理模块在垃圾进行脱水干燥后对其进行捣固，捣固可以使干燥后的垃圾进一步脱水，垃圾的堆密度经捣固后也可以提高两倍以上，从而提高垃圾干馏的效率。垃圾处理过程中利用垃圾干馏产生的干馏气来作为
燃料进行燃料为自身的干馏提供
能量，并且，燃烧后产生的燃烧废气带有的热量还可以用于干燥垃圾，提高了垃圾处理过程中的能量利用率，使得该垃圾处理方法更加环保；干馏气全部用作燃料，省去了配置传统的垃圾
热解过程中的复杂的油气分离系统，垃圾处理方法简单，成本低，容易操作；同时，通过垃圾回收模块首先获取垃圾物品的物理属性信息，然后根据所述垃圾物品的物理属性信息，确定所述垃圾物品所属的垃圾类型，以供用户根据所述垃圾物品所属的垃圾类型对所述垃圾物品进行回收处理，能够将垃圾物品进行有效分类，因而可以进一步进行分类回收处理，提升了垃圾处理和回收效率，减少资源浪费，而且降低了垃圾无害化处理的难度，以及减弱了对环境造成的影响。
[0104] 本发明对采集的垃圾图像进行分析，将采集到的垃圾图像提取不同独立种类的数量，进行降维，对像素级图像融合后的图像进行感兴趣区域分割及主要特征提取，获取不同独立种类主要图像信息，以得到分割后的独立种类准确图形；根据分析结果对垃圾进行分离分类操作。实现了垃圾的智能分类。
附图说明
[0105] 图1是本发明
实施例提供的基于云的垃圾分拣方法
流程图。
[0106] 图2是本发明实施例提供的基于云的垃圾分拣系统结构
框图。
[0107] 图3是本发明实施例提供的主控模块示意图。
[0108] 图4是本发明实施例提供的分离模块示意图。
[0109] 图中：1、垃圾图像获取模块；2、主控模块；3、图像分析模块；4、过滤模块；5、分离模块；6、旋转模块；7、垃圾处理模块；8、垃圾回收模块；9、显示模块；10、输入模块；11、储存模块；12、处理模块；13、动作命令输出模块；14、无线信号传输模块；15、人工筛选模块；16、电磁筛选模块；17、垃圾破碎模块；18、滚筒筛选模块；19、气流分离模块。
[0110] 图5是本发明实施例提供的垃圾处理模块处理方法流程图。
[0111] 图6是本发明实施例提供的垃圾回收模块回收方法流程图。
具体实施方式
[0112] 为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明包括。
[0113] 下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
[0114] 本发明实施例提供的基于云的垃圾分拣方法，包括以下步骤：
[0115] 第一步，对采集的垃圾图像进行分析包括：
[0116] (1.1)将采集到的垃圾图像提取不同独立种类的数量，进行降维，获取降维后的特征数k。映射矩阵为 其中，列向量fi∈RM×N，i＝1，...，k，则降维后的形状不同独立种类特征数据为 构成矩阵Ψ＝[ψ1，...，ψn]。
[0117] (1.2)用峰度 度量降维后形状不同独立种类特征数据ψi，i＝1，...，n的非高斯性，并获得峰度最大的区别特征{f1T，...，fnT}。
[0118] (1.3)得到映射矩阵F和降维后的不同独立种类的特征数据
[0119] (1.4)不同独立种类的特征数据D减去均值，得到中心化后的不同独立种类的特征数据：
[0120] (1.5)对中心化的不同独立种类的特征数据D1求D1的协方差矩阵，C＝D1D1T，其中T TD1为矩阵D1的转置，对协方差矩阵C进行特征值分解，C＝UΛU ，其中 为C
的特征值构成的对角矩阵，U＝[u1，...，uM×N]为C的特征向量。
[0121] (1.6)对中心化的不同独立种类的特征数据D1进行白化处理，得到白化后的矩阵其中W＝inv(sqrt(Λ))UT，满足每个特征维度上的方差为1，并且不同特征维度之间不相关。
[0122] (1.7)对经过步骤(1.1)～步骤(1.6)处理后的图像基于小波变换进行像素级图像融合。
[0123] (1.8)对像素级图像融合后的图像进行感兴趣区域分割及主要特征提取，获取不同独立种类主要图像信息。
[0124] (1.9)步骤四，对步骤(1.8)处理后图像提取感兴趣区域，去除背景和非有用信息，对像素的灰度值、不同独立种类轮廓、颜色、反射特征和纹理进行分割和匹配，以得到分割后的独立种类准确图形。
[0125] 第二步，根据分析结果对垃圾进行分离分类操作：
[0126] (2.1)选取分类垃圾的标准图像作为定标样品，
[0127] (2.2)从第一步获得的分析结果中提取待分类垃圾成分，得到不同独立种类的特征数据D1的特征值，特征值从大到小依次为A1，A2，L，Ah。最大特征值λ1对应的特征向量为第一主轴a1，第二特征值λ2对应的特征向量为第二主轴a2，由此求得第一、第二待分类垃圾成分t1、t2。依次类推可以求得第h个待分类垃圾成分th。
[0128] (2.3)将获取的待分类垃圾成分数据建立成分分类表，将成分分类表信息传输主控模块，执行分类操作。
[0129] 如图1所示，本发明提供的基于云的垃圾分拣方法包括以下步骤：
[0130] S101，通过垃圾图像获取模块利用摄像组件采集垃圾图像数据。
[0131] S102，主控模块通过图像分析模块利用图像分析程序采集的垃圾图像进行分析。
[0132] S103，通过过滤模块利用过滤装置对垃圾进行过滤处理。
[0133] S104，通过分离模块利用分离装置根据分析结果对垃圾进行分离分类操作。
[0134] S105，通过旋转模块利用旋转存储箱对分离的垃圾旋转到对应的存储箱进行存储。
[0135] S106，通过垃圾处理模块利用垃圾处理设备对分离的垃圾进行处理；通过垃圾回收模块利用回收设备对分离的垃圾进行回收。
[0136] S107，显示模块利用显示器显示采集的垃圾图像及分析结果。
[0137] 如图2所示，本发明实施例提供的基于云的垃圾分拣系统包括：垃圾图像获取模块1、主控模块2、图像分析模块3、过滤模块4、分离模块5、旋转模块6、垃圾处理模块7、垃圾回收模块8、显示模块9。
[0138] 垃圾图像获取模块1，与主控模块2连接，用于通过摄像组件采集垃圾图像数据。
[0139] 主控模块2，与垃圾图像获取模块1、图像分析模块3、过滤模块4、分离模块5、旋转模块6、垃圾处理模块7、垃圾回收模块8、显示模块9连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作。
[0140] 图像分析模块3，与主控模块2连接，用于通过图像分析程序采集的垃圾图像进行分析。
[0141] 过滤模块4，与主控模块2连接，用于通过过滤装置对垃圾进行过滤处理。
[0142] 分离模块5，与主控模块2连接，用于通过分离装置根据分析结果对垃圾进行分离分类操作。
[0143] 旋转模块6，与主控模块2连接，用于通过旋转存储箱对分离的垃圾旋转到对应的存储箱进行存储。
[0144] 垃圾处理模块7，与主控模块2连接，用于通过垃圾处理设备对分离的垃圾进行处理。
[0145] 垃圾回收模块8，与主控模块2连接，用于通过回收设备对分离的垃圾进行回收。
[0146] 显示模块9，与主控模块2连接，用于通过显示器显示采集的垃圾图像及分析结果。
[0147] 所述垃圾图像获取模块1中用于通过摄像组件采集垃圾图像数据的过程包括：
[0148] 通过在垃圾分练系统中设置有摄像组件，利用摄像组件按照一定的分辨率对垃圾进行图像扫描。
[0149] 扫描到相应的垃圾时，将该垃圾的图像灰度转换成与灰度成相对应的电压值，输出电压值。再将电压值转化成视屏信号输出。
[0150] 在电压值传输的过程中，经过滤波网络进行处理，防止信号失真。
[0151] 所述用于通过图像分析程序采集的垃圾图像进行分析的图像分析模块3包括：
[0152] 图像处理模块，对获取的图像去噪声、增加对比度、灰度处理、图像色彩处理。
[0153] 提取图像特征，对处理完成的图像进行检索，提取相应的特征描述或者特征向量。
[0154] 图像特征分析，根据提取的特征信息，利用神经网络进行分析。
[0155] 如图3所述主控模块2包括：
[0156] 输入模块10，接收垃圾图像获取模块采集的图像信息，对获取的图像信息进行编码，编码成系统能够分析的形式。
[0157] 储存模块11，对编码完成的信息进行压缩进行储存。
[0158] 处理模块12，根据采集的信息进行判断分析，进行综合分析。
[0159] 动作命令输出模块13，为外部执行机构，提供相应的控制命令。
[0160] 无线信号传输模块14，通过主控模块中的无线信号收发模块，将处理完成的信息传递到云服务器。
[0161] 如图4所示，所述分离模块5包括：
[0162] 人工筛选模块15，根据显示器显示出来的分析结果，利用人工筛选较大的垃圾。
[0163] 电磁筛选模块16，根据系统分析结果，主控系统控制电
磁铁通电，对垃圾中的铁类垃圾进行分练。
[0164] 垃圾破碎模块17，利用破碎机，对剩余的垃圾的进行破碎。同时利用传送带将垃圾输送到滚筒筛中。
[0165] 滚筒筛选模块18，将滚筒筛中的旋转电机接通电源，利用滚筒的滚动，对垃圾进行筛选。
[0166] 气流分离模块19，将筛选完成的垃圾和滞留在滚筒中的垃圾分别输送到部不同的分离池中，利用气流将重量轻的垃圾筛选出。
[0167] 在本发明实施例中，用于通过回收设备对分离的垃圾进行回收的垃圾回收模块8设置有压缩模块，压缩模块利用液压动力站提供的压力能，由液压缸推动挡板将分类完成的垃圾推入到压缩腔中；控制系统控制夹紧装置对垃圾进行夹紧，在垃圾夹紧过程中利用
压力传感器时刻检测对垃圾的夹紧力；垃圾挤压成块状后，利用电动推板将垃圾推出压缩腔。
[0168] 如图5所示，本发明提供的垃圾处理模块7处理方法包括：
[0169] S201，将待处理的垃圾进行初步脱水：将待处理的垃圾放入沤制池中进行沤制；将沤制后的垃圾进行压滤。
[0170] S202，将初步脱水后的垃圾进行干燥。
[0171] S203，将干燥后的垃圾进行捣固。
[0172] S204，对垃圾干馏炉进行烘炉处理，使垃圾干馏炉的干馏室内温度达到设定温度。其中，所述垃圾干馏炉的炉体上设有炉门，所述干馏室设于所述炉体内，所述干馏室由设于所述炉体内的隔墙和所述炉门围设而成；所述炉体与所述干馏室之间的空间形成燃烧室；
多个所述干馏室和所述燃烧室间隔设置。
[0173] S205，对将捣固后的垃圾导入垃圾干馏炉的干馏室，对垃圾进行干馏得到干馏气。
[0174] S206，对步骤S205对中得到的干馏气通过干馏气导出口导入所述垃圾干馏炉的燃烧室中燃烧为垃圾干馏提供热量；所述干馏气导出口设置在所述隔墙的上部。
[0175] S207，对将步骤S206对燃烧产生的燃烧废气通入换热室进行换热。
[0176] 如图6所示，本发明提供的垃圾回收模块8回收方法包括：
[0177] S301，获取垃圾物品的物理属性信息；所述物理属性信息为表示所述垃圾物品的物理特征的信息。
[0178] S302，根据所述垃圾物品的物理属性信息，确定所述垃圾物品所属的垃圾类型，以供用户根据所述垃圾物品所属的垃圾类型对所述垃圾物品进行回收处理。
[0179] 本发明提供的获取垃圾物品的物理属性信息，包括：通过红外线或X射线扫描，获取所述垃圾物品的物理属性信息。
[0180] 本发明提供的确定所述垃圾物品所属的垃圾类型之前，还包括：
[0181] 预先设定垃圾类型与物理属性信息的对应关系。
[0182] 所述根据所述垃圾物品的物理属性信息，确定所述垃圾物品所属的垃圾类型，具体包括：
[0183] 根据所述垃圾物品的物理属性信息，以及所述对应关系，确定所述垃圾物品所属的垃圾类型。
[0184] 本发明提供的确定所述垃圾物品所属的垃圾类型之后，还包括：
[0185] 根据所述垃圾物品所属的垃圾类型，确定与所述垃圾类型匹配的至少两个第一垃圾回收点。
[0186] 分别计算所述至少两个第一垃圾回收点与所述垃圾物品所处的位置的距离。
[0187] 将所述距离中的最小距离对应的第一垃圾回收点，作为与所述垃圾类型匹配的第二垃圾回收点。
[0188] 本发明提供的确定所述垃圾物品所属的垃圾类型之后，还包括：
[0189] 若所述垃圾类型的安全等级低于预设的安全等级阈值，则向用户发出报警信息。
[0190] 本发明提供的确定所述垃圾物品所属的垃圾类型之后，还包括：
[0191] 存储所述垃圾物品以及所述垃圾物品所属的垃圾类型的对应关系。
[0192] 本发明提供的垃圾类型包括以下类型中的至少一种：重金属类型、塑料类型、玻璃类型、废纸类型、含有毒有害物质类型或电子垃圾类型。
[0193] 本发明提供的物理属性信息包括以下信息中的至少一种或多种的组合：体积、形状、颜色、组成成分、密度、硬度、导热性、导电性、磁性或透明度。
[0194] 在上述实施例中，可以全部或部分地通过
软件、
硬件、
固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以
计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、
计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个
网站站点、计算机、服务器或
数据中心通过有线(例如同轴
电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、
微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，
软盘、
硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者
半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
[0195] 以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单
修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
