【技术实现步骤摘要】
本申请属于危险废物监测，尤其涉及一种危险废物理化指标快速智能检测方法、装置、终端及介质。
技术介绍
1、危险废物是指在生产、生活和其他社会活动过程中产生或排放的具有毒害、腐蚀、易燃易爆、放射性等危险特性的废弃物。监测危险废物的理化特性含量是对其危险程度和处理方式的科学评估，对于环保、资源利用、安全生产等方面都有非常重要的意义。通过对危险废物的理化特性含量进行监测，可以帮助企业或机构了解废物来源和组成，评估废物的危险程度，制定合理的处理方案和节约资源的方案，并最终保护环境和人类健康。同时，监测结果还可用于政府制定环保政策和相关监管措施，保障公众权益和社会安全稳定。
2、目前对于危险废物理化特性指标的检测通常采用实验的方法，例如，通过收集危险废物样品并进行分类，检测危险废物样品的化学特性，包括ph值、溶解度、浊度等，再将处理液注入吸收塔进行化学处理。实验的方法检测危险废物理化特性指标，操作复杂，时间耗费较多，而且需要耗费大量的人工精力和财力。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在...
【技术保护点】
1.一种危险废物理化指标快速智能检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的危险废物理化指标快速智能检测方法，其特征在于，所述基于神经网络提取所述样品图片数据集的图像特征，得到图像特征向量，包括：
3.如权利要求1所述的危险废物理化指标快速智能检测方法，其特征在于，所述采用多尺度特征融合中的典型相关分析，基于所述关联关系对所述图像特征向量和所述理化特性指标进行特征融合，得到融合后的图像特征，包括：
4.如权利要求3所述的危险废物理化指标快速智能检测方法，其特征在于，所述将所述二维空间下的融合特征向量转换为一维向量，包括：p>
5.如权利...
【技术特征摘要】
1.一种危险废物理化指标快速智能检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的危险废物理化指标快速智能检测方法，其特征在于，所述基于神经网络提取所述样品图片数据集的图像特征，得到图像特征向量，包括：
3.如权利要求1所述的危险废物理化指标快速智能检测方法，其特征在于，所述采用多尺度特征融合中的典型相关分析，基于所述关联关系对所述图像特征向量和所述理化特性指标进行特征融合，得到融合后的图像特征，包括：
4.如权利要求3所述的危险废物理化指标快速智能检测方法，其特征在于，所述将所述二维空间下的融合特征向量转换为一维向量，包括：
5.如权利要求1所述的危险废物理化指标快速智能检测方法，其特征在于，所述将所述融合后的图像特征输入到时间序列预测模型中进行训练，得到训练好的网络预测模型，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：张晓月，靳晓勤，董丽，闫虹，韩永辉，崔建升，时春波，何知航，孙竞择，刘庆斌，王越宗，付瑞德，张艳杰，赵宁，马曙强，
申请(专利权)人：河北科技大学，
类型：发明
国别省市：
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