人工智能在危险废物分类与资源化路径规划中的应用

摘要

危险废物的精准分类与高效资源化路径规划是破解其环境污染与资源浪费难题的关键。针对传统危险废物分类依赖人工、准确率低、安全风险高，以及资源化路径缺乏动态优化能力的痛点，本文聚焦改进卷积神经网络技术，系统开展了五方面工作：首先，分析危废分类的技术需求与模型适配性，设计融合“挤压—激励(SE)”注意力机制的改进残差神经网络-50(ResNet-50)模型；其次，构建支持三原色(RGB)与近红外多模态输入的非接触式采集与预处理系统；再次，集成地理信息系统(GIS)与深度强化学习构建资源化路径规划模型；最后，通过工业实践案例验证其技术可行性与综合效益。通过工业实践案例验证了本文提供的技术方案在危险废物的智能化管理方面具有可行性和有效性，拓展了人工智能在环保领域的深度应用场景。

关键词

危险废物分类 / 资源化路径规划 / 卷积神经网络 / 注意力机制 / 地理信息系统(GIS) / 强化学习