本申请提供一种无人化医疗废物暂存间数据管控方法，包括：获取暂存间内医疗废物堆叠高度分布，结合废物类型组合，得到堆叠特征数据集；采用卷积神经网络分析堆叠特征数据集中的堆叠高度分布和废物类型组合，计算底层压力分布和可见性降低程度，得到底层状态特征集；根据精确底层风险评估结果，调整强化监测指令中的传感器采样周期和预警触发条件，得到并执行优化后的废物处理调度指令，优先处理存在变形风险的底层废物容器，得到最终医疗废物暂存间安全管理指令。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种无人化医疗废物暂存间数据管控方法。
技术介绍
1、医疗废物暂存间的安全管理对保护环境和公共健康至关重要，其核心在于确保废物在储存过程中不发生渗漏、变形或引发其他风险。随着医疗废物产生量的增加，无人化暂存间因其高效和低人工干预的优势成为研究热点。然而，现有管理方式在面对多批次废物叠加存放时，往往因缺乏对堆叠高度和废物类型的动态监测而导致问题。传统方法通常依赖固定传感器或单一检测手段，难以适应废物堆叠带来的复杂环境变化，尤其在底层废物状态监测上，易因视线遮挡或压力累积而失效。这使得异常情况的发现延迟，增加了安全隐患。在实际操作中，废物堆叠高度的增加直接影响底层容器的可见性。当废物堆放过高，上层重压会导致底层容器发生微小变形，这种变形可能被误判为正常或被忽视，从而导致状态评估的准确性下降。例如，一个装有液体废物的容器在高堆叠压力下发生轻微渗漏，由于上层废物的遮挡，底部传感器可能需要数小时甚至数天才能检测到异常，错过了处理时机。这种可见性降低进而加剧了渗漏检测的延迟时间，形成了安全管理上的技术难题。
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【技术保护点】
1.一种无人化医疗废物暂存间数据管控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的无人化医疗废物暂存间数据管控方法，其特征在于，所述采集医疗废物暂存间内堆叠高度分布，结合废物类型组合数据生成堆叠特征数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的无人化医疗废物暂存间数据管控方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络处理所述堆叠特征数据集中的堆叠高度分布和废物类型组合，计算底层压力分布和可见性降低程度，识别被上层废物遮挡的底层容器位置，生成底层状态特征集，包括：
4.根据权利要求1所述的无人化医疗废物暂存间数据管控方法，其特征在于，所述多角度扫描底层容器...
【技术特征摘要】
1.一种无人化医疗废物暂存间数据管控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的无人化医疗废物暂存间数据管控方法，其特征在于，所述采集医疗废物暂存间内堆叠高度分布，结合废物类型组合数据生成堆叠特征数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的无人化医疗废物暂存间数据管控方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络处理所述堆叠特征数据集中的堆叠高度分布和废物类型组合，计算底层压力分布和可见性降低程度，识别被上层废物遮挡的底层容器位置，生成底层状态特征集，包括：
4.根据权利要求1所述的无人化医疗废物暂存间数据管控方法，其特征在于，所述多角度扫描底层容器，获取底层容器的变形特征，结合表面纹理变化区分正常压缩变形与异常渗漏变形，生成底层容器变形状态判断结果，包括：
5.根据权利要求1所述的无人化医疗废物暂存间数据管控方法，其特征在于，所述获取多谱段光学传...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴锦浩，吴梓衔，
申请(专利权)人：广东物大智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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