1.一种规范医疗废物回收的方法，其中，所述方法应用于一规范医疗废物回收系统，所述系统包括一图像采集装置，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。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：
获得所述第一医疗废物的预定存放环境等级；
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；
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；
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，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。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述获得所述第一医疗废物的预定存放环境等级，包括：
构建存放环境等级预估模型；
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。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述构建存放环境等级预估模型，包括：
获得历史医疗废物的图像信息；
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；
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。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：
获得所述第一图像信息对应的第一热成像图像信息；
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；
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；
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。
6.如权利要求5所述的方法，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，包括：
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；
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。
7.如权利要求2所述的方法，其中，所述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，包括：
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；
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；
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。
8.一种规范医疗废物回收的系统，其中，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。
9.一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权利要求1-7任一项所述方法的步骤。