基于固废垃圾分类回收利用的评估与管理方法与流程

本发明涉及固废分类回收评估管理，具体为基于固废垃圾分类回收利用的评估与管理方法。

背景技术：

1、固废回收利用评估与管理过程中，需要获取区域固废分布数据以评价回收潜力并制定调度方案。传统技术通常独立获取固废热力分布图或组分光谱数据，热力图反映堆积密度及其时空变化，光谱数据识别材料类别。然而，两种模态数据缺乏有效的信息关联机制，评估环节只能分别依据热力分布判断堆积量或依据光谱判断成分类型，无法将可回收材料的类别与其在空间上的实际富集位置精确对应，导致回收价值评估时不能准确识别高价值材料富集区域，对回收资源规划形成偏差。

2、在调度管理方面，现有方案多依赖固定周期路线规划或基于历史平均回收量的静态调度规则，未将各站点的实时回收潜力、历史回收效率表现以及运输路径成本进行有机融合。当不同站点出现差异化回收需求或运输条件变化时，这种调度方式缺乏动态调整能力，容易造成部分站点废弃物积压而部分路线运力闲置，整体回收系统运行效率低且物流成本难以控制。

3、上述缺陷使得固废回收利用流程需面对如何实现空间堆积特征与材料组分特征的深层交互以精准生成资源富集分布，以及如何将回收潜力、回收效率与物流成本联合建模以产生差异化调度策略两个关键问题。

技术实现思路

1、提供一种基于固废垃圾分类回收利用的评估与管理方法，解决现有技术中固废空间堆积信息与材料组分信息相互孤立导致回收价值评估准确性不足，以及回收调度策略未能融合潜力、效率与成本动态生成差异化方案的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明提供一种基于固废垃圾分类回收利用的评估与管理方法，所述方法包括：获取待评估区域在预设时间窗口内多个监测站点的固废热力图序列、固废组分光谱序列及回收物流通记录；将所述固废热力图序列输入至第一特征提取网络，生成所述待评估区域的固废空间堆积特征图集；将所述固废组分光谱序列输入至第二特征提取网络，生成所述待评估区域的固废材料组分特征矩阵；将所述固废空间堆积特征图集与所述固废材料组分特征矩阵执行跨模态注意力融合处理，生成所述待评估区域的固废资源富集分布图；将所述固废资源富集分布图输入至回收价值评估网络，输出所述待评估区域在所述预设时间窗口的回收利用综合潜力指数；获取所述待评估区域在所述预设时间窗口的历史回收效率序列及物流成本序列，将所述回收利用综合潜力指数与所述历史回收效率序列及所述物流成本序列联合输入至管理策略生成网络，输出所述待评估区域的差异化回收调度策略。该技术方案将固废的空间分布热力特征与材料组分光谱特征进行跨模态融合，能够精准刻画固废资源的富集分布状态，并基于此进行回收价值评估与调度策略生成，实现了从固废状态感知到回收策略制定的端到端智能化管理。

3、作为本发明的一个技术方案，将所述固废热力图序列输入至第一特征提取网络，生成所述待评估区域的固废空间堆积特征图集的步骤包括：对所述固废热力图序列中的每一帧固废热力图执行空间分辨率归一化处理，使所有固废热力图的像素尺寸统一为预设像素尺寸；将完成空间分辨率归一化处理后的每一帧固废热力图按照时间先后顺序输入至所述第一特征提取网络的时空卷积层，通过所述时空卷积层提取每一帧固废热力图的局部空间堆积强度特征和相邻帧之间的堆积扩散趋势特征；将所述局部空间堆积强度特征和所述堆积扩散趋势特征输入至所述第一特征提取网络的空间注意力层，通过所述空间注意力层对固废热力图中不同空间位置的堆积强度进行加权增强处理，生成增强后的空间堆积特征图；将所述增强后的空间堆积特征图输入至所述第一特征提取网络的特征金字塔结构，通过所述特征金字塔结构对不同尺度的空间堆积特征进行多层级融合，输出所述固废空间堆积特征图集。该方案通过时空卷积与空间注意力机制，能够有效增强对固废堆积热点区域及其演变趋势的感知能力，经特征金字塔多尺度融合后，所生成的特征图集能够同时保留精细的空间细节与全局的分布语义。

4、作为本发明的一个技术方案，将所述固废组分光谱序列输入至第二特征提取网络，生成所述待评估区域的固废材料组分特征矩阵的步骤包括：对所述固废组分光谱序列中的每一条光谱数据执行基线校正处理和噪声滤波处理，生成校正后的光谱数据序列；将所述校正后的光谱数据序列按照固废材料类别的已知特征波段进行波段子集划分，生成多个波段子集对应的子光谱序列；将各所述子光谱序列并行输入至所述第二特征提取网络的多分支卷积层，通过各分支卷积层分别提取各波段子集对应的材料类型响应特征；将各分支卷积层输出的所有材料类型响应特征输入至所述第二特征提取网络的特征拼接层，通过所述特征拼接层沿特征维度将所有材料类型响应特征进行拼接，输出所述固废材料组分特征矩阵。优选的，所述多分支卷积层的各分支卷积核尺寸与各所述波段子集所对应的固废材料类别的特征光谱带宽成反比设置。该方案基于材料特征波段划分子光谱序列并采用自适应卷积核尺寸的并行分支网络，能够针对性地捕获不同固废材料的特异性光谱响应，有效提升材料组分识别的精度与鲁棒性。

5、作为本发明的一个技术方案，所述将所述固废空间堆积特征图集与所述固废材料组分特征矩阵执行跨模态注意力融合处理，生成所述待评估区域的固废资源富集分布图的步骤包括：将所述固废空间堆积特征图集沿通道维度展开为空间特征向量序列，并将所述固废材料组分特征矩阵沿行方向展开为组分特征向量序列；将所述空间特征向量序列中的每一个空间特征向量与所述组分特征向量序列中的每一个组分特征向量进行点积运算，生成跨模态相关性权重矩阵；对所述跨模态相关性权重矩阵沿所述组分特征向量序列的方向执行归一化处理，生成注意力权重分布；根据所述注意力权重分布对所述固废空间堆积特征图集中每一位置的空间堆积特征进行加权重构，生成融合空间堆积信息和材料组分信息的所述固废资源富集分布图。通过跨模态注意力机制，能够将空间域的热力堆积信息与光谱域的材质组分信息进行深层次对齐与耦合，使得生成的富集分布图同时精确定位固废堆积位置并表征其材料构成，为后续的价值评估提供丰富而精准的输入信息。

6、作为本发明的一个技术方案，所述将所述固废资源富集分布图输入至回收价值评估网络，输出所述待评估区域在所述预设时间窗口的回收利用综合潜力指数的步骤包括：将所述固废资源富集分布图输入至所述回收价值评估网络的第一卷积块，通过所述第一卷积块提取所述固废资源富集分布图中的可回收组分富集区域的空间位置和富集密度；将所述可回收组分富集区域的空间位置和富集密度输入至所述回收价值评估网络的第二卷积块，通过所述第二卷积块对所述可回收组分富集区域执行不同感受野的多尺度特征提取，生成多尺度富集特征；将所述多尺度富集特征输入至所述回收价值评估网络的全连接回归层，通过所述全连接回归层将所述多尺度富集特征映射为所述待评估区域在各回收类别上的潜力分值；对所述待评估区域在各回收类别上的潜力分值执行加权求和运算，各回收类别的权重系数与所述待评估区域的历史回收价格序列相关联，将加权求和结果作为所述回收利用综合潜力指数。优选的，所述各回收类别的权重系数为所述待评估区域在所述预设时间窗口内各回收类别物资的市场价格均值的归一化值。该方案通过多尺度特征提取与市场价格关联的加权机制，使得评估出的综合潜力指数不仅反映固废的物理富集程度，还动态反映其市场价值导向，评估结果更具实际决策参考意义。

7、作为本发明的一个技术方案，获取所述待评估区域在所述预设时间窗口的历史回收效率序列及物流成本序列，将所述回收利用综合潜力指数与所述历史回收效率序列及所述物流成本序列联合输入至管理策略生成网络，输出所述待评估区域的差异化回收调度策略的步骤包括：将所述回收利用综合潜力指数按照所述预设时间窗口内的各监测站点进行空间反投影，生成各监测站点的站点潜力分布向量；将所述历史回收效率序列按照各监测站点和各类回收物资进行拆分，生成各监测站点在各回收类别上的历史效率矩阵；将所述物流成本序列按照各监测站点之间的运输路径进行拆分，生成各监测站点之间的路径成本矩阵；将所述站点潜力分布向量、所述历史效率矩阵及所述路径成本矩阵进行向量拼接，生成联合输入特征向量，将所述联合输入特征向量输入至所述管理策略生成网络的图注意力层，通过所述图注意力层对各监测站点之间的调度优先级进行迭代更新，输出所述差异化回收调度策略。优选的，所述图注意力层的迭代更新次数与各监测站点之间的路径成本矩阵的稀疏度呈正相关。进一步地，通过所述图注意力层对各监测站点之间的调度优先级进行迭代更新的步骤包括：将各监测站点作为图注意力层的图节点，将各监测站点之间的路径成本矩阵的负相关值作为图节点之间边的初始权重；将所述站点潜力分布向量作为各图节点的初始节点特征，将所述历史效率矩阵作为各图节点的辅助节点特征；对每一图节点，计算该图节点与所有邻接图节点的注意力系数，所述注意力系数根据该图节点的初始节点特征和辅助节点特征与邻接图节点的初始节点特征和辅助节点特征之间的相似度确定；根据所述注意力系数对各邻接图节点的初始节点特征执行加权聚合，生成各图节点的更新后节点特征；根据各图节点的更新后节点特征与各图节点的初始节点特征之间的差异，判定各监测站点的调度优先级排序。该方案利用图注意力网络，将多站点间的回收潜力、历史效率与运输成本关系建模为图结构，通过节点间的注意力权重传播与迭代更新，能够在全局视角下自适应地确定各站点的差异化调度优先级，实现运输成本与回收效率之间的最优平衡。

8、作为本发明的一个技术方案，所述方法还包括将所述差异化回收调度策略输入至调度仿真环境进行可行性校验的步骤，所述将所述差异化回收调度策略输入至调度仿真环境进行可行性校验的步骤包括：根据所述待评估区域的地理信息数据构建所述调度仿真环境的数字孪生地图，所述数字孪生地图包含各监测站点的位置、各运输路径的距离及路况参数；将所述差异化回收调度策略转换为所述调度仿真环境中的仿真调度指令序列，所述仿真调度指令序列包含各监测站点的物资收集时间窗和各运输路径的物资转运量；在所述调度仿真环境中执行所述仿真调度指令序列，记录执行过程中各监测站点的物资积压量及各运输路径的累计运输时长；判断各监测站点的物资积压量是否超过预设积压阈值且各运输路径的累计运输时长是否超过预设时长阈值，若均未超过则判定所述差异化回收调度策略通过可行性校验，若任一超过则对所述差异化回收调度策略中的对应调度参数执行修正处理。通过在数字孪生仿真环境中对调度策略进行前置校验，能够有效识别策略在实际路况和物流条件下可能引发的物资积压或运输超时风险，并对参数进行前瞻性修正，保障策略的实地可执行性。

9、作为本发明的一个技术方案，所述方法还包括对所述回收利用综合潜力指数进行时序跟踪修正的步骤，所述对所述回收利用综合潜力指数进行时序跟踪修正的步骤包括：获取所述待评估区域在所述预设时间窗口之后的多个连续跟踪时间窗口的跟踪固废热力图序列和跟踪固废组分光谱序列；按照所述预设时间窗口的处理流程依次对所述跟踪固废热力图序列和所述跟踪固废组分光谱序列执行特征提取和跨模态融合，生成各跟踪时间窗口的跟踪固废资源富集分布图；将各跟踪时间窗口的跟踪固废资源富集分布图依次输入至所述回收价值评估网络，生成各跟踪时间窗口的跟踪回收利用综合潜力指数；计算所述预设时间窗口的回收利用综合潜力指数与各跟踪时间窗口的跟踪回收利用综合潜力指数之间的趋势变化量，根据所述趋势变化量对所述预设时间窗口的回收利用综合潜力指数执行滑动平均修正，生成修正后的回收利用综合潜力指数。该方案通过持续跟踪后续时间窗口的数据，对初始评估的潜力指数进行滑动平均修正，能够及时削弱短期突发波动带来的评估偏差，使得回收潜力评估值更贴近区域固废生成的真实演变趋势。

10、进一步地，所述方法还包括根据修正后的回收利用综合潜力指数触发类别增量学习更新的步骤，所述根据修正后的回收利用综合潜力指数触发类别增量学习更新的步骤包括：将所述修正后的回收利用综合潜力指数与预设潜力阈值进行比对，当所述修正后的回收利用综合潜力指数超过所述预设潜力阈值时，标记当前时间窗口为类别增量学习触发窗口；在所述类别增量学习触发窗口内，获取新增固废类别的组分光谱样本和空间堆积样本；将所述新增固废类别的组分光谱样本输入至所述第二特征提取网络，通过所述第二特征提取网络的前向传播生成新增类别的材料组分特征向量；将所述新增类别的材料组分特征向量作为新增类别原型嵌入至所述回收价值评估网络的全连接回归层的类别原型库中，并冻结所述第一特征提取网络和所述第二特征提取网络的已有参数，仅对所述回收价值评估网络的全连接回归层的分类权重执行增量更新，生成更新后的回收价值评估网络。该方案通过监测潜力指数的变化，在固废新类别涌现时自动触发增量学习机制，在保留已有知识的同时快速吸纳新类别的特征原型，实现了评估模型对固废种类动态演化的持续自适应能力，避免了因新种类出现而导致评估准确性衰退。

11、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

12、将固废空间堆积特征图集与固废材料组分特征矩阵执行跨模态注意力融合处理，通过计算空间特征向量序列与组分特征向量序列之间的点积生成跨模态相关性权重矩阵，并沿组分特征方向归一化得到注意力权重分布，利用该注意力权重对空间堆积特征图集中每一位置的空间堆积特征进行加权重构，生成融合空间堆积信息和材料组分信息的固废资源富集分布图。该处理使得每一种材料组分在空间上的富集密度得到精确定位，分布图同时携带空间位置属性与材料类别属性，克服了单一热力图或单一光谱特征在价值评估中的信息盲区。后续回收价值评估网络基于该分布图能够聚焦可回收组分的实际富集区域，提取出更具判别力的多尺度富集特征，从而输出的回收利用综合潜力指数更能反映真实可回收资源的区域分布状态，降低了因模态分离造成的潜力指数失真程度。

13、将回收利用综合潜力指数与历史回收效率序列及物流成本序列联合输入管理策略生成网络，构建各监测站点的站点潜力分布向量、各回收类别的历史效率矩阵以及站点间路径成本矩阵，经向量拼接形成联合输入特征。通过图注意力层将监测站点抽象为图节点，以路径成本相关值作为边权重初始值，利用节点潜力与历史效率特征计算节点间注意力系数并对邻接节点特征进行加权聚合，在迭代过程中动态更新各站点的调度优先级，输出差异化回收调度策略。该策略综合了潜力分布、回收能力与运输开销的多维信息，能够使调度方案根据不同站点的即时回收需求和成本差异进行动态适配，引导运力向高潜力低成本路径倾斜，缓解站点积压，减少无效运输，提升回收系统整体的时空匹配效率和物流经济性。