一种规范医疗废物回收的方法及系统与流程

本发明涉及废物回收领域，尤其涉及一种规范医疗废物回收的方法及系统。

背景技术：

医疗废物，是指医疗卫生机构在医疗、预防、保健以及其他相关活动中产生的具有直接或者间接感染性、毒性以及其他危害性的废物。医疗废物中可能含有大量病原微生物和有害化学物质，甚至会有放射性和损伤性物质，因此医疗废物是引起疾病传播或相关公共卫生问题的重要危险性因素。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术医疗废物回收分类标准不规范，且后续分类存放准确度不高，导致医疗废物危害健康和环境的技术问题。

技术实现要素：

本申请实施例通过提供一种规范医疗废物回收的方法及系统，解决了现有技术医疗废物回收分类标准不规范，且后续分类存放准确度不高，导致医疗废物危害健康和环境的技术问题，达到按医疗废物回收标准进行分类存放，通过数字水印技术和设定标签溯源，对医疗废物的分类和存放更加准确合理，避免发生医疗废物因回收不当危害健康和环境的技术效果。

鉴于上述问题，提出了本申请实施例提供一种规范医疗废物回收的方法及系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种规范医疗废物回收的方法，所述方法包括：获得预定分类标准；根据所述预定分类标准，确定各类别的卷积特征；通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息包括第一医疗废物的图像信息；根据所述各类别的卷积特征，对所述第一图像信息进行遍历比对，获得第一比对结果；根据所述第一比对结果，对所述第一图像信息进行归类，获得所述第一医疗废物的第一类别信息；将所述第一类别信息作为第一数字水印与所述第一图像信息进行融合，获得第二图像信息；获得所述第一医疗废物的所属科室信息；根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息；将所述第一标签信息作为第二数字水印与所述第二图像信息进行融合，获得第三图像信息；根据所述第三图像信息，对所述第一医疗废物进行回收。

另一方面，本申请还提供了一种规范医疗废物回收的系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得预定分类标准；第一确定单元，所述第一确定单元用于根据所述预定分类标准，确定各类别的卷积特征；第二获得单元，所述第二获得单元用于通过图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息包括第一医疗废物的图像信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述各类别的卷积特征，对所述第一图像信息进行遍历比对，获得第一比对结果；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第一比对结果，对所述第一图像信息进行归类，获得所述第一医疗废物的第一类别信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述第一类别信息作为第一数字水印与所述第一图像信息进行融合，获得第二图像信息；第六获得单元，所述第六获得单元用于获得所述第一医疗废物的所属科室信息；第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息；第八获得单元，所述第八获得单元用于将所述第一标签信息作为第二数字水印与所述第二图像信息进行融合，获得第三图像信息；第一回收单元，所述第一回收单元用于根据所述第三图像信息，对所述第一医疗废物进行回收。

第三方面，本发明提供了一种规范医疗废物回收的系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了根据所述预定分类标准，确定各类别的卷积特征；根据所述各类别的卷积特征，对所述第一图像信息进行遍历比对，获得第一比对结果；根据所述第一比对结果，对所述第一图像信息进行归类，获得所述第一医疗废物的第一类别信息；将所述第一类别信息作为第一数字水印与所述第一图像信息进行融合，获得第二图像信息；根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息；将所述第一标签信息作为第二数字水印与所述第二图像信息进行融合，获得第三图像信息；根据所述第三图像信息，对所述第一医疗废物进行回收，进而达到按医疗废物回收标准进行分类存放，通过数字水印技术和设定标签溯源，对医疗废物的分类和存放更加准确合理，避免发生医疗废物因回收不当危害健康和环境的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种规范医疗废物回收的方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种规范医疗废物回收的系统的结构示意图；

图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第一确定单元12，第二获得单元13，第三获得单元14，第四获得单元15，第五获得单元16，第六获得单元17，第七获得单元18，第八获得单元19，第一回收单元20，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种规范医疗废物回收的方法及系统，解决了现有技术医疗废物回收分类标准不规范，且后续分类存放准确度不高，导致医疗废物危害健康和环境的技术问题，达到按医疗废物回收标准进行分类存放，通过数字水印技术和设定标签溯源，对医疗废物的分类和存放更加准确合理，避免发生医疗废物因回收不当危害健康和环境的技术效果。下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

申请概述

医疗废物，是指医疗卫生机构在医疗、预防、保健以及其他相关活动中产生的具有直接或者间接感染性、毒性以及其他危害性的废物。医疗废物中可能含有大量病原微生物和有害化学物质，甚至会有放射性和损伤性物质，因此医疗废物是引起疾病传播或相关公共卫生问题的重要危险性因素。但现有技术存在医疗废物回收分类标准不规范，且后续分类存放准确度不高，导致医疗废物危害健康和环境的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供了一种规范医疗废物回收的方法，所述方法包括：获得预定分类标准；根据所述预定分类标准，确定各类别的卷积特征；通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息包括第一医疗废物的图像信息；根据所述各类别的卷积特征，对所述第一图像信息进行遍历比对，获得第一比对结果；根据所述第一比对结果，对所述第一图像信息进行归类，获得所述第一医疗废物的第一类别信息；将所述第一类别信息作为第一数字水印与所述第一图像信息进行融合，获得第二图像信息；获得所述第一医疗废物的所属科室信息；根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息；将所述第一标签信息作为第二数字水印与所述第二图像信息进行融合，获得第三图像信息；根据所述第三图像信息，对所述第一医疗废物进行回收。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种规范医疗废物回收的方法，其中，所述方法包括：

步骤s100：获得预定分类标准；

具体而言，所述预定分类标准为对医疗废物分类的标准，如按照国家标准医疗废物分类目录，可将医疗废物分为5类，感染性废物，感染性废物是指携带病原微生物具有引发感染性疾病传播危险的医疗废物，包括被病人血液、体液、排泄物污染的物品，传染病病人产生的垃圾等医疗废物塑料制品；病理性废物，病理性废物是指在诊疗过程中产生的人体废弃物和医学试验动物尸体，包括手术中产生的废弃人体组织、病理切片后废弃的人体组织、病理腊块等；损伤性废物，损伤性废物是指能够刺伤或割伤人体的废弃的医用锐器，包括医用针、解剖刀、手术刀、玻璃试管等；药物性废物，药物性废物是指过期、淘汰、变质或被污染的废弃药品，包括废弃的一般性药品，废弃的细胞毒性药物和遗传毒性药物等；化学性废物，化学性废物是指具有毒性、腐蚀性、易燃易爆性的废弃化学物品，如废弃的化学试剂、化学消毒剂、汞血压计、汞温度计等。

步骤s200：根据所述预定分类标准，确定各类别的卷积特征；

具体而言，卷积神经网络是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络，在图像和视频分析领域，比如图像分类、目标检测、图像分割等各种视觉任务上取得了显著的效果，是目前应用最广泛的模型之一。卷积神经网络，从字面上包括两个部分：卷积＋神经网络。其中，卷积就是特征提取器，而神经网络，可以看作分类器，训练一个卷积神经网络，就是同时训练了特征提取器（卷积）和后面的分类器（神经网络），根据所述预定分类标准，确定各类别医疗废物的卷积特征。

步骤s300：通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息包括第一医疗废物的图像信息；

步骤s400：根据所述各类别的卷积特征，对所述第一图像信息进行遍历比对，获得第一比对结果；

步骤s500：根据所述第一比对结果，对所述第一图像信息进行归类，获得所述第一医疗废物的第一类别信息；

具体而言，所述第一医疗废物的图像信息包括所述医疗废物的类型、状态、大小、颜色等，根据所述各类别的卷积特征，对所述医疗废物的图像信息进行遍历的卷积运算，可获得比对后对应的比对卷积结果，所述比对结果是经过卷积神经网络进行特征训练后的结果。根据所述第一比对结果，对所述第一图像信息进行归类，获得所述医疗废物的类别信息，如所述类别为感染性废物、病理性废物、损伤性废物、药物性废物、化学性废物。

步骤s600：将所述第一类别信息作为第一数字水印与所述第一图像信息进行融合，获得第二图像信息；

具体而言，将所述第一类别信息作为第一数字水印与所述第一图像信息进行融合，获得融合后的医疗废物图像信息，所述数字水印为将特定的数字信号嵌入数字产品中保护数字产品版权或完整性的技术，以用于标示图像类别数据内容。

步骤s700：获得所述第一医疗废物的所属科室信息；

步骤s800：根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息；

具体而言，所述第一医疗废物的所属科室信息为生产所述医疗废物的所属医院科室，如药剂科、护理科、体检科、检验科、急诊科、公共卫生与预防科、影像科、麻醉科等。根据所述第一医疗废物的所属科室信息，对所述医疗废物设定对应科室标签，可用于后续如出医疗问题进行溯源。

步骤s900：将所述第一标签信息作为第二数字水印与所述第二图像信息进行融合，获得第三图像信息；

步骤s1000：根据所述第三图像信息，对所述第一医疗废物进行回收。

具体而言，将所述医疗废物的所属科室标签信息作为数字水印与所述第二图像信息进行融合，获得融合后的医疗废物图像信息，以用于标示图像科室数据内容。根据融合数字水印后的医疗废物图像信息，对所述医疗废物按相应类别、存放时间、危害性大小等进行对应回收，确保后续医疗废物回收规范合理，避免发生感染或污染等危害安全情况。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤s1110：获得所述第一医疗废物的预定存放环境等级；

步骤s1120：根据所述图像采集装置获得第二图像信息，所述第二图像信息包括所述第一医疗废物的实际存放环境的图像信息；

步骤s1130：将所述第二图像信息输入存放环境等级预估模型，获得所述第一医疗废物的实际存放环境等级；

步骤s1140：判断所述实际存放环境等级是否与所述预定存放环境等级相匹配；

步骤s1150：如果所述实际存放环境等级与所述预定存放环境等级不相匹配，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一医疗废物存放环境不合格。

具体而言，所述第一医疗废物的预定存放环境等级为按照医疗废物管理条例，对所述医疗废物进行预定存放的环境等级，以便环境污染防治工作实施统一监督管理。所述第二图像信息为所述第一医疗废物的实际存放环境的图像信息，将所述第二图像信息输入存放环境等级预估模型，所述存放环境等级预估模型为神经网络模型，获得输出信息即所述第一医疗废物的实际存放环境等级。判断所述实际存放环境等级是否与所述预定存放环境等级相匹配，如果所述实际存放环境等级与所述预定存放环境等级不相匹配，即所述医疗废物的存放环境安全等级未达到标准，发出所述第一提醒信息用于提醒所述第一医疗废物存放环境不合格。达到按标准对医疗废物存放环境进行管理，防止因医疗废物存放等级不达标导致传染病传播和环境污染事故的技术效果。

进一步而言，其中，所述获得所述第一医疗废物的预定存放环境等级，本申请实施例步骤s1110还包括：

步骤s1111：构建存放环境等级预估模型；

步骤s1112：将所述第一数字水印和所述第二数字水印输入所述存放环境等级预估模型，获得所述第一医疗废物的预定存放环境等级。

具体而言，所述存放环境等级预估模型为神经网络模型，用于对医疗废物存放等级进行评估，将所述第一数字水印和所述第二数字水印输入所述存放环境等级预估模型，获得输出信息即所述第一医疗废物的预定存放环境等级。达到使得医疗废物的预定存放环境等级更加合理准确，以便与后续实际存放环境等级进行对比匹配的技术效果。

进一步而言，其中，所述构建存放环境等级预估模型，本申请实施例步骤s1111还包括：

步骤s11111：获得历史医疗废物的图像信息；

步骤s11112：根据所述历史医疗废物的图像信息，获得对应图像信息的第一数字水印和第二数字水印；

步骤s11113：将所述对应图像信息的第一数字水印和第二数字水印作为训练数据输入神经网络进行训练，获得存放环境等级预估模型。

具体而言，所述历史医疗废物的图像信息为所述医疗废物的历史图像，根据所述历史医疗废物的图像信息，获得对应图像信息的所述第一数字水印和所述第二数字水印，即医疗废物的类别水印信息和所属科室水印信息。将所述对应图像信息的第一数字水印和第二数字水印作为训练数据输入神经网络进行训练，获得训练后的所述存放环境等级预估模型。达到建立更加细腻、准确的训练模型，进而使得其输出信息结果更加合理准确的技术效果。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤s1210：获得所述第一图像信息对应的第一热成像图像信息；

步骤s1220：根据所述第一图像信息对应的第一数字水印信息，获得与所述第一数字水印信息相匹配的第一热成像特征；

步骤s1230：根据所述第一热成像特征，对所述第一热成像图像信息进行比对，判断所述第一热成像图像信息是否与所述第一热成像特征相符；

步骤s1240：如果所述第一热成像图像信息与所述第一热成像特征不相符，获得第二提醒信息，所述第二提醒信息用于提醒所述第一医疗废物分类有误。

具体而言，所述热成像图像信息为通过非接触探测红外能量（热量），并将其转换为电信号，进而在显示器上生成热图像和温度值，并可以对温度值进行计算的一种图像方式。获取所述医疗废物图像信息对应的热成像图像信息，根据所述第一数字水印信息及医疗废物类别水印信息，获得对应相匹配的热成像特征，如类别危险区域热成像特征。根据所述医疗废物类别水印热成像特征，对所述医疗废物热成像图像信息进行比对，判断所述热成像图像信息是否与所述热成像特征相符。如果所述第一热成像图像信息与所述第一热成像特征不相符，表明所述医疗废物热成像信息不匹配，可能分类有误，发出所述第二提醒信息用于提醒所述第一医疗废物分类有误。达到通过热成像技术对医疗废物类别进行区分，分类检测准确度更加准确，避免因分类错误导致医疗废物发生污染等危害情况的技术效果。

进一步而言，其中，所述判断所述第一热成像图像信息是否与所述第一热成像特征相符之后，本申请实施例步骤s1230还包括：

步骤s1231：如果所述第一热成像图像信息与所述第一热成像特征相符，获得所述第一医疗废物的所属科室信息；

步骤s1232：根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息。

具体而言，如果所述第一热成像图像信息与所述第一热成像特征相符，表明所述医疗废物热成像信息特征相匹配，所述医疗废物分类正确，获取生产所述医疗废物的所属医院科室信息，如药剂科、护理科、体检科、检验科等。根据所述第一医疗废物的所属科室信息，对所述医疗废物设定对应科室标签，达到通过热成像技术对医疗废物分类更加合理准确，并按其所属科室进行标签化设定，可用于后续如出医疗问题进行溯源的技术效果。

进一步而言，其中，所述判断所述第一热成像图像信息是否与所述第一热成像特征相符之后，本申请实施例步骤s1130还包括：

步骤s1131：将所述第二图像信息作为输入数据输入存放环境等级预估模型；

步骤s1132：所述存放环境等级预估模型通过多组训练数据训练至收敛状态而得，所述多组训练数据中的每组数据均具有所述第二图像信息和用于标识第一医疗废物的实际存放环境等级的标识信息；

步骤s1133：获得所述存放环境等级预估模型的输出信息，所述输出信息包括所述第一医疗废物的实际存放环境等级。

具体而言，所述存放环境等级预估模型为神经网络模型，所述神经网络模型即机器学习中的神经网络模型，神经网络(neuralnetworks，nn)是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（artificialneuralnetworks，ann），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练，将所述第二图像信息输入神经网络模型，则输出所述第一医疗废物的实际存放环境等级。

更进一步而言，所述训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据均包括所述第二图像信息和用于标识第一医疗废物的实际存放环境等级的标识信息，将所述第二图像信息输入到神经网络模型中，根据用来标识所述第一医疗废物的实际存放环境等级的标识信息，所述神经网络模型进行不断的自我修正、调整，直至获得的输出结果与所述标识信息一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习，进而使得所述神经网络模型处理所述输入信息更加准确，进而使得输出的所述第一医疗废物的实际存放环境等级信息更加合理、准确，进而达到对所述医疗废物存放等级评估更加准确，以便与后续预定存放环境等级进行对比匹配，使得医疗废物存放等级达到规范标准的技术效果。

综上所述，本申请实施例所提供的一种规范医疗废物回收的方法及系统具有如下技术效果：

1、由于采用了根据所述预定分类标准，确定各类别的卷积特征；根据所述各类别的卷积特征，对所述第一图像信息进行遍历比对，获得第一比对结果；根据所述第一比对结果，对所述第一图像信息进行归类，获得所述第一医疗废物的第一类别信息；将所述第一类别信息作为第一数字水印与所述第一图像信息进行融合，获得第二图像信息；根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息；将所述第一标签信息作为第二数字水印与所述第二图像信息进行融合，获得第三图像信息；根据所述第三图像信息，对所述第一医疗废物进行回收，进而达到按医疗废物回收标准进行分类存放，通过数字水印技术和设定标签溯源，对医疗废物的分类和存放更加准确合理，避免发生医疗废物因回收不当危害健康和环境的技术效果。

2、由于采用了将所述第二图像信息输入神经网络模型的方式，进而使得输出的所述第一医疗废物的实际存放环境等级信息更加合理、准确，进而达到对所述医疗废物存放等级评估更加准确，以便与后续预定存放环境等级进行对比匹配，使得医疗废物存放等级达到规范标准的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种规范医疗废物回收的方法同样发明构思，本发明还提供了一种规范医疗废物回收的系统，如图2所示，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得预定分类标准；

第一确定单元12，所述第一确定单元12用于根据所述预定分类标准，确定各类别的卷积特征；

第二获得单元13，所述第二获得单元13用于通过图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息包括第一医疗废物的图像信息；

第三获得单元14，所述第三获得单元14用于根据所述各类别的卷积特征，对所述第一图像信息进行遍历比对，获得第一比对结果；

第四获得单元15，所述第四获得单元15用于根据所述第一比对结果，对所述第一图像信息进行归类，获得所述第一医疗废物的第一类别信息；

第五获得单元16，所述第五获得单元16用于将所述第一类别信息作为第一数字水印与所述第一图像信息进行融合，获得第二图像信息；

第六获得单元17，所述第六获得单元17用于获得所述第一医疗废物的所属科室信息；

第七获得单元18，所述第七获得单元18用于根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息；

第八获得单元19，所述第八获得单元19用于将所述第一标签信息作为第二数字水印与所述第二图像信息进行融合，获得第三图像信息；

第一回收单元20，所述第一回收单元20用于根据所述第三图像信息，对所述第一医疗废物进行回收。

进一步的，所述系统还包括：

第九获得单元，所述第九获得单元用于获得所述第一医疗废物的预定存放环境等级；

第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述图像采集装置获得第二图像信息，所述第二图像信息包括所述第一医疗废物的实际存放环境的图像信息；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于将所述第二图像信息输入存放环境等级预估模型，获得所述第一医疗废物的实际存放环境等级；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述实际存放环境等级是否与所述预定存放环境等级相匹配；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于如果所述实际存放环境等级与所述预定存放环境等级不相匹配，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一医疗废物存放环境不合格。

进一步的，所述系统还包括：

第一构建单元，所述第一构建单元用于构建存放环境等级预估模型；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于将所述第一数字水印和所述第二数字水印输入所述存放环境等级预估模型，获得所述第一医疗废物的预定存放环境等级。

进一步的，所述系统还包括：

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于获得历史医疗废物的图像信息；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于根据所述历史医疗废物的图像信息，获得对应图像信息的第一数字水印和第二数字水印；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于将所述对应图像信息的第一数字水印和第二数字水印作为训练数据输入神经网络进行训练，获得存放环境等级预估模型。

进一步的，所述系统还包括：

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于获得所述第一图像信息对应的第一热成像图像信息；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第一图像信息对应的第一数字水印信息，获得与所述第一数字水印信息相匹配的第一热成像特征；

第二判断单元，所述第二判断单元用于根据所述第一热成像特征，对所述第一热成像图像信息进行比对，判断所述第一热成像图像信息是否与所述第一热成像特征相符；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于如果所述第一热成像图像信息与所述第一热成像特征不相符，获得第二提醒信息，所述第二提醒信息用于提醒所述第一医疗废物分类有误。

进一步的，所述系统还包括：

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于如果所述第一热成像图像信息与所述第一热成像特征相符，获得所述第一医疗废物的所属科室信息；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息。

进一步的，所述系统还包括：

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第二图像信息作为输入数据输入存放环境等级预估模型；

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于所述存放环境等级预估模型通过多组训练数据训练至收敛状态而得，所述多组训练数据中的每组数据均具有所述第二图像信息和用于标识第一医疗废物的实际存放环境等级的标识信息；

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于获得所述存放环境等级预估模型的输出信息，所述输出信息包括所述第一医疗废物的实际存放环境等级。

前述图1实施例一中的一种规范医疗废物回收的方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种规范医疗废物回收的系统，通过前述对一种规范医疗废物回收的方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种规范医疗废物回收的系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

示例性电子设备

下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。

图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种规范医疗废物回收的方法的发明构思，本发明还提供一种规范医疗废物回收的系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种规范医疗废物回收的方法的任一方法的步骤。

其中，在图3中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本发明实施例提供的一种规范医疗废物回收的方法，所述方法包括：获得预定分类标准；根据所述预定分类标准，确定各类别的卷积特征；通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息包括第一医疗废物的图像信息；根据所述各类别的卷积特征，对所述第一图像信息进行遍历比对，获得第一比对结果；根据所述第一比对结果，对所述第一图像信息进行归类，获得所述第一医疗废物的第一类别信息；将所述第一类别信息作为第一数字水印与所述第一图像信息进行融合，获得第二图像信息；获得所述第一医疗废物的所属科室信息；根据所述第一医疗废物的所属科室信息，获得第一标签信息；将所述第一标签信息作为第二数字水印与所述第二图像信息进行融合，获得第三图像信息；根据所述第三图像信息，对所述第一医疗废物进行回收。解决了现有技术医疗废物回收分类标准不规范，且后续分类存放准确度不高，导致医疗废物危害健康和环境的技术问题，达到按医疗废物回收标准进行分类存放，通过数字水印技术和设定标签溯源，对医疗废物的分类和存放更加准确合理，避免发生医疗废物因回收不当危害健康和环境的技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。