1.一种垃圾分类处理方法，其特征在于，所述方法包括：
采集垃圾的特征信息；所述垃圾的特征信息包括所述垃圾的轮廓图像、外观图像、外观上的文字信息以及成份信息中的至少一个；
根据所述垃圾的特征信息和预先训练的垃圾分类模型，获取所述垃圾的分类。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集垃圾的特征信息，包括如下至少一种：
获取x射线仪扫描的所述垃圾的轮廓图像；
获取摄像头拍摄的所述垃圾的外观图像；
获取ocr文字识别仪器对所述垃圾的外观进行识别得到的外观上的文字信息；和
获取光谱分析仪分析的所述垃圾的光谱信息，并基于所述垃圾的光谱信息获取所述垃圾的成份信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述垃圾的特征信息和预先训练的垃圾分类模型，获取所述垃圾的分类，包括：
将所述垃圾的特征信息输入至预先训练的垃圾分类模型中；
获取所述垃圾分类模型预测的概率最大的分类作为所述垃圾的分类。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述垃圾的特征信息和预先训练的垃圾分类模型，获取所述垃圾的分类之后，所述方法还包括：
判断所述垃圾的分类是否属于预设的第一类危险垃圾的分类；
若是，发出报警信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述垃圾的特征信息和预先训练的垃圾分类模型，获取所述垃圾的分类之后，所述方法还包括：
显示所述垃圾的分类。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述垃圾的特征信息和预先训练的垃圾分类模型，获取所述垃圾的分类之前，所述方法还包括：
采集数条训练数据，各条所述训练数据中训练垃圾的特征信息以及所述训练垃圾的已知分类；各所述训练垃圾的特征信息包括所述训练垃圾的轮廓图像、外观图像、外观上的文字信息以及成份信息中的至少一个；
根据各条所述训练垃圾的特征信息以及对应的所述已知分类，训练所述垃圾分类模型。
7.根据权利要求1或者2所述的方法，其特征在于，若所述垃圾的特征信息中包括所述垃圾的轮廓图像、外观图像以及外观上的文字信息中的至少一个时，根据所述垃圾的特征信息和预先训练的垃圾分类模型，获取所述垃圾的分类之后，所述方法还包括：
将所述垃圾的分类作为初级分类，判断所述初级分类是否为预设的第二类危险垃圾的分类；
若是，采集所述垃圾的光谱信息；并基于所述垃圾的光谱信息获取所述垃圾的成份信息；
根据所述垃圾的轮廓图像、外观图像以及外观上的文字信息中的至少一个、和所述垃圾的成份信息、所述初级分类以及预先训练的深度垃圾分类模型，获取所述垃圾的二级分类。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述垃圾的轮廓图像、外观图像以及外观上的文字信息中的至少一个、和所述垃圾的成份信息、所述初级分类以及预先训练的深度垃圾分类模型，获取所述垃圾的二级分类之前，所述方法还包括：
采集数条训练数据，各条所述训练数据中包括训练垃圾的特征信息、所述训练垃圾的初级分类以及所述训练垃圾的已知二级分类；所述训练垃圾的特征信息包括训练垃圾的轮廓图像、外观图像以及外观上的文字信息中的至少一个、和所述训练垃圾的成份信息；
根据各条所述训练垃圾的特征信息、对应的所述初级分类以及所述已知二级分类，训练所述深度垃圾分类模型。
9.一种垃圾分类处理装置，其特征在于，所述装置包括：
采集模块，用于采集垃圾的特征信息；所述垃圾的特征信息包括所述垃圾的轮廓图像、外观图像、外观上的文字信息以及成份信息中的至少一个；
分类模块，用于根据所述垃圾的特征信息和预先训练的垃圾分类模型，获取所述垃圾的分类。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述采集模块，用于执行如下至少一种：
获取x射线仪扫描的所述垃圾的轮廓图像；
获取摄像头拍摄的所述垃圾的外观图像；
获取ocr文字识别仪器对所述垃圾的外观进行识别得到的外观上的文字信息；和
获取光谱分析仪分析的所述垃圾的光谱信息，并基于所述垃圾的光谱信息获取所述垃圾的成份信息。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述分类模块，用于：
将所述垃圾的特征信息输入至预先训练的垃圾分类模型中；
获取所述垃圾分类模型预测的概率最大的分类作为所述垃圾的分类。
12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
判断模块，用于判断所述垃圾的分类是否属于预设的第一类危险垃圾的分类；
报警模块，用于若所述垃圾的分类是所述第一类危险垃圾的分类，发出报警信息。
13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
显示模块，用于显示所述垃圾的分类。
14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括训练模块；
所述采集模块，还用于采集数条训练数据，各条所述训练数据中训练垃圾的特征信息以及所述训练垃圾的已知分类；各所述训练垃圾的特征信息包括所述训练垃圾的轮廓图像、外观图像、外观上的文字信息以及成份信息中的至少一个；
所述训练模块，用于根据各条所述训练垃圾的特征信息以及对应的所述已知分类，训练所述垃圾分类模型。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于：
所述判断模块，还用于若所述垃圾的特征信息中包括所述垃圾的轮廓图像、外观图像以及外观上的文字信息中的至少一个时，将所述垃圾的分类作为初级分类，判断所述初级分类是否为预设的第二类危险垃圾的分类；
所述采集模块，还用于若所述初级分类是所述第二类危险垃圾的分类，采集所述垃圾的光谱信息；并基于所述垃圾的光谱信息获取所述垃圾的成份信息；
所述分类模块，还用于根据所述垃圾的轮廓图像、外观图像以及外观上的文字信息中的至少一个、和所述垃圾的成份信息、所述初级分类以及预先训练的深度垃圾分类模型，获取所述垃圾的二级分类。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于：
所述采集模块，还用于采集数条训练数据，各条所述训练数据中包括训练垃圾的特征信息、所述训练垃圾的初级分类以及所述训练垃圾的已知二级分类；所述训练垃圾的特征信息包括训练垃圾的轮廓图像、外观图像以及外观上的文字信息中的至少一个、和所述训练垃圾的成份信息；
所述训练模块，还用于根据各条所述训练垃圾的特征信息、对应的所述初级分类以及所述已知二级分类，训练所述深度垃圾分类模型。
17.一种垃圾分类系统，其特征在于，所述垃圾分类系统包括如上权利要求9-16任一所述的垃圾分类装置；还包括x射线仪、摄像头、ocr文字识别仪器以及光谱分析仪中的至少一个、以及至少一个通信模块；
各所述通信模块，用于将对应的所述x射线仪、所述摄像头、所述ocr文字识别仪器或者所述光谱分析仪采集到的垃圾的特征信息，发送给所述垃圾分类装置。
18.根据权利要求17的所述的系统，其特征在于，所述系统还包括传输机构以及分别用于存放各所述分类的垃圾的处理箱；
所述传输机构，用于根据垃圾的分类，将所述垃圾传输至对应所述分类的所述处理箱中；和/或
所述系统还包括存储模块，用于存储所述x射线仪、所述摄像头、所述ocr文字识别仪器以及所述光谱分析仪采集到的垃圾的特征信息。
19.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
20.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。