一种回收管理的方法及装置与流程

本申请涉及回收的技术领域，尤其涉及一种回收管理的方法及装置。

背景技术：

随着社会经济的快速发展，人们生活节奏也逐步加快，使用的物件更新换代节奏也随之增快，由此，旧物件的回收管理逐步成为一种新兴的产业。目前，旧物件的回收主要靠集散市场来管理运营的，而集散市场建设规范化程度仍与国家政策要求存在差距，不能对回收体系的规范化、规模化和集约化起到引领和拉动作用，集散市场大多功能单一，仅局限于再生资源的收集、交易和分选，产业链短，没有形成深加工利用产业链条，没有搭建起服务平台，缺乏信息、研发、培训、标准、金融等服务功能，经营管理不规范，露天堆放再生资源，商户占位经营，粗放拆解。

完善再生资源回收体系，推动传统销售企业、电商、物流公司等利用销售配送网络，建立逆向物流体系；支持再生资源企业利用互联网、物联网技术，因地制宜推广回收机、回收超市等回收方式，建立线上线下融合的回收网络；鼓励再生资源企业与各类产废企业合作，建立适合产业特点的回收模式是目前回收产业的当务之急。现有的回收产业中，回收信息分散不集中，对回收效率提升有重要影响作用，回收后的管理处理中需要大量人工来进行分类处理，极大地造成人员浪费，增加了回收的成本。回收行业的散乱小特征决定了回收信息数据的多样性，在数据收集阶段归集众多形式的信息流有一定难度，且数据渠道不同，数据的对接整合方式也有很大挑战；多源回收数据的结构不同，处理方式存在差异，最终实现统一规格输出有很大难度。

现今的网络科技高度发达，衍生出了线上、线下的各种各样的回收渠道，但是这多种回收渠道的数据形式存在多种不同方式，数据类型、数据结构、数据模块也各异，现有技术中无法将这些数据聚合和整集，从不同频次、类型的数据变为集中高频次的数据信息，也就无法将这些数据最大限度地被共享、交换、集成和再利用。

因此，如何提供一种规范化、规模化和集约化，低成本、高效率的回收管理方案是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本申请的目的在于提供一种回收管理的方法及装置，解决现有技术中没有规范化、规模化和集约化，低成本、高效率的回收管理方案的技术问题。

为达到上述目的，本申请提供一种回收管理的方法，包括：

接收待回收物件的特征采集数据，根据所述特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为所述待回收物件的特征信息数据；根据所述特征信息数据建立所述待回收物件的识别信息数据，基于所述识别信息数据建立所述待回收物件的流程进度动态数据并存储；

通过分析、提炼、归集的方式分析所述特征信息数据得到所述待回收物件的分类信息数据，与预设的分类策略对比得到所述待回收物件的类别；根据所述待回收物件的类别及特征信息数据，与预设的类别及特征信息与物件价值对应策略对比，得到所述待回收物件的价值数据；根据所述价值数据生成所述待回收物件的回收交易界面并展示；接收所述待回收物件的回收交易成功消息，基于所述流程进度动态数据追踪该回收物件；

根据所述价值数据与预设的回收物件精细化处理分类对应策略对比，得到所述待回收物件的精细化处理类别；根据所述流程进度动态数据结合所述精细化处理类别，生成所述回收物件的精细化处理指令；根据所述精细化处理指令控制将所述回收物件输送至对应的精细化处理仓库相应位置进行回收处理。

可选地，其中，接收待回收物件的特征采集数据，根据所述特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为所述待回收物件的特征信息数据；为：

根据产品销售平台、产品销售企业信息及产品生产企业信息整合得到产品的回收信息源数据库；

基于识别设备通过立体扫描、全方位拍照、称重、识别号识别，和/或接收输入设备输入的，待回收物件上至少包括产品型号、品牌、形态、尺寸规格、机身特征、购买年限、产品状态的待回收物件状态数据；与所述回收信息源数据库对照得到所述待回收物件的特征采集数据；

根据所述特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为所述待回收物件的特征信息数据。

可选地，其中，该方法还包括：

接收物件回收订单，分析所述物件回收订单得到所述回收订单中物件的特征信息数据及订单用户信息，建立所述物件的回收识别信息；

根据所述物件的特征信息数据，与预设的类别及特征信息与物件价值对应策略对比，得到所述回收订单中物件的价值数据；

根据所述特征信息数据及订单用户信息，基于预设的订单接单策略查找附近的相应物件分类的回收接单客户端，并发送所述物件的回收订单；接收到所述回收接单客户端的接单反馈，根据所述回收订单中物件的价值数据、特征信息数据及订单用户信息，生成对应的回收指令发送至所述回收接单客户端；

接收所述回收接单客户端的回收交易进度数据，与所述回收识别信息对应更新该物件的流程进度动态数据并存储。

可选地，其中，该方法还包括：

根据产品销售平台、产品销售企业信息、产品生产企业信息、维修点信息、家政信息、物业信息及社区信息整合得到产品的回收信息源数据库；

基于所述回收信息源数据库中物件的使用时长，与该物件分类信息中生命周期对照得到该物件的回收状态信息，在所述物件的回收状态达到或超过回收使用时长阈值时，根据该物件的特征信息数据得到该物件的价值数据；

根据所述物件的特征信息数据、价值数据及用户信息生成回收推送消息，发送至所述物件的用户。

可选地，其中，该方法还包括：

根据所述待回收物件的特征信息数据、分类信息数据、价值数据及精细化处理指令建立深度神经网络处理模型；

接收更新的回收物件的特征信息数据，输入所述深度神经网络处理模型得到所述更新的回收物件的分类信息数据、价值数据及精细化处理指令，输出至对应的处理接口。

另一方面，本发明还提供一种回收管理的装置，包括：回收特征数据接收处理器、回收特征数据归类处理器及回收物件分拣处理器；其中，

所述回收特征数据接收处理器，与所述回收特征数据归类处理器相连接，接收待回收物件的特征采集数据，根据所述特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为所述待回收物件的特征信息数据；根据所述特征信息数据建立所述待回收物件的识别信息数据，基于所述识别信息数据建立所述待回收物件的流程进度数据并存储；

所述回收特征数据归类处理器，与所述回收特征数据接收处理器及回收物件分拣处理器相连接，通过分析、提炼、归集的方式分析所述特征信息数据得到所述待回收物件的分类信息数据，与预设的分类策略对比得到所述待回收物件的类别；根据所述待回收物件的类别及特征信息数据，与预设的类别及特征信息与物件价值对应策略对比，得到所述待回收物件的价值数据；根据所述价值数据生成所述待回收物件的回收交易界面并展示；接收所述待回收物件的回收交易成功消息，基于所述流程进度动态数据追踪该回收物件；

所述回收物件分拣处理器，与所述回收特征数据归类处理器相连接，根据所述价值数据与预设的回收物件精细化处理分类对应策略对比，得到所述待回收物件的精细化处理类别；根据所述流程进度动态数据结合所述精细化处理类别，生成所述回收物件的精细化处理指令；根据所述精细化处理指令控制将所述回收物件输送至对应的精细化处理仓库相应位置进行回收处理。

可选地，其中，所述回收特征数据接收处理器，包括：回收信息源数据库创建处理器、回收特征数据采集器、回收特征数据标准化转换器及流程进度更新处理器；其中，

所述回收信息源数据库创建处理器，与所述回收特征数据采集器及产品源数据平台相连接，根据产品销售平台、产品销售企业信息及产品生产企业信息整合得到产品的回收信息源数据库；

所述回收特征数据采集器，与所述回收信息源数据库创建处理器及回收特征数据标准化转换器相连接，基于识别设备通过立体扫描、全方位拍照、称重、识别号识别，和/或接收输入设备输入的，待回收物件上至少包括产品型号、品牌、形态、尺寸规格、机身特征、购买年限、产品状态的待回收物件状态数据；与所述回收信息源数据库对照得到所述待回收物件的特征采集数据；

所述回收特征数据标准化转换器，与所述回收特征数据采集器及流程进度更新处理器相连接，根据所述特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为所述待回收物件的特征信息数据；

所述流程进度更新处理器，与所述回收特征数据标准化转换器及回收特征数据归类处理器相连接，根据所述特征信息数据建立所述待回收物件的识别信息数据，基于所述识别信息数据建立所述待回收物件的流程进度动态数据并存储。

可选地，其中，该装置还包括：回收订单接收器、回收指令发送处理器及回收流程进度更新处理器；其中，

所述回收订单接收器，与所述回收指令发送处理器相连接，接收物件回收订单，分析所述物件回收订单得到所述回收订单中物件的特征信息数据及订单用户信息，建立所述物件的回收识别信息；

所述回收指令发送处理器，与所述回收特征数据接收处理器、回收订单接收器及回收流程进度更新处理器相连接，根据所述物件的特征信息数据，与预设的类别及特征信息与物件价值对应策略对比，得到所述回收订单中物件的价值数据；

根据所述特征信息数据及订单用户信息，基于预设的订单接单策略查找附近的相应物件分类的回收接单客户端，并发送所述物件的回收订单；接收到所述回收接单客户端的接单反馈，根据所述回收订单中物件的价值数据、特征信息数据及订单用户信息，生成对应的回收指令发送至所述回收接单客户端；

所述回收流程进度更新处理器，与所述回收指令发送处理器相连接，接收所述回收接单客户端的回收交易进度数据，与所述回收识别信息对应更新该物件的流程进度动态数据并存储。

可选地，其中，该装置还包括：回收信息源数据库创建处理器、物件回收状态处理器及物件回收消息推送处理器；其中，

所述回收信息源数据库创建处理器，与所述物件回收状态处理器相连接，根据产品销售平台、产品销售企业信息、产品生产企业信息、维修点信息、家政信息、物业信息及社区信息整合得到产品的回收信息源数据库；

所述物件回收状态处理器，与所述回收特征数据归类处理器、回收信息源数据库创建处理器及物件回收消息推送处理器相连接，基于所述回收信息源数据库中物件的使用时长，与该物件分类信息中生命周期对照得到该物件的回收状态信息，在所述物件的回收状态达到或超过回收使用时长阈值时，根据该物件的特征信息数据得到该物件的价值数据；

所述物件回收消息推送处理器，与所述物件回收状态处理器相连接，根据所述物件的特征信息数据、价值数据及用户信息生成回收推送消息，发送至所述物件的用户。

可选地，其中，该装置还包括：回收神经网络创建处理器及智能回收处理器；其中，

所述回收神经网络创建处理器，与所述回收特征数据接收处理器、回收特征数据归类处理器、回收物件分拣处理器及智能回收处理器相连接，根据所述待回收物件的特征信息数据、分类信息数据、价值数据及精细化处理指令建立深度神经网络处理模型；

所述智能回收处理器，与所述回收神经网络创建处理器及回收特征数据接收处理器相连接，接收更新的回收物件的特征信息数据，输入所述深度神经网络处理模型得到所述更新的回收物件的分类信息数据、价值数据及精细化处理指令，输出至对应的处理接口。

本申请的回收管理的方法及装置，实现的有益效果至少如下：

(1)本申请的回收管理的方法及装置，基于互联网采集收待回收物件的特征信息，分析特征信息进行分类处理，评估待回收物件的价值，并进行回收物件的二手租、售，销售引流，或输送至拆解机构进行拆解处理。实现了回收物的线上跟踪、处理及追溯，系统功能涵盖数据统计、订单汇集、入库检测、拆解质检等内容，提升了回收的效率，且降低了回收的成本。

(2)本申请的回收管理的方法及装置，建立了便捷高效的再生资源回收交易服务平台，开展信息采集、数据分析、流向监控，逐步整合物流资源，优化回收网点布局，使供需双方能够快速获得信息匹配，完善再生资源回收体系，推动了再生资源交易由线下向线上线下结合。

(3)本申请的回收管理的方法及装置，还可以设定回收信息登记系统，开放给消费者、产品卖场、产品销售企业、产品销售网店等具有回收需求的人群使用。通过回收信息的登记，聚合信息，为回收人员提供回收来源，从蹲点回收变为主动订单推送，改变传统回收行业方式，提高回收效率。

(4)本申请的回收管理的方法及装置，可以基于各方合作的数据平台的信息源，运用“互联网+”，打造废旧产品智能回收交易系统平台，建立回收品类数据库，将深度神经网络与信息融合技术结合产生的多种情况进行推理学习，最后得出基于深度学习混合融合模型。以统一标准输出，将通过数据共享交换的形式，与生产企业、销售企业、家电卖场、电商平台之间进行数据交换、共享和同步，通过共享综合数据库和线上线下多源异构信息深度处理模块数据，提高线上线下回收各环节信息交互的准确性，增强回收各环节之间的耦合度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中一种回收管理的方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中一种优选的回收管理的方法的系统工作流程示意图；

图3为本发明实施例中第二种回收管理的方法的流程示意图；

图4为本发明实施例中第一种回收管理的方法的回收综合数据库构建的流程示意图；

图5为本发明实施例中第三种回收管理的方法的流程示意图；

图6为本发明实施例中第四种回收管理的方法的流程示意图；

图7为本发明实施例中第五种回收管理的方法的流程示意图；

图8为本发明实施例中一种回收管理的方法的基于深度学习的线上线下多源异构数据处理的流程示意图；

图9为本发明实施例中一种回收管理的方法的基于多源异构数据智能特征的综合数据库共享的流程示意图；

图10为本发明实施例中一种回收管理的装置的结构示意图；

图11为本发明实施例中第二种回收管理的装置的结构示意图；

图12为本发明实施例中第三种回收管理的装置的结构示意图；

图13为本发明实施例中第四种回收管理的装置的结构示意图；

图14为本发明实施例中第五种回收管理的装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

实施例

如图1和图2所示，图1为本实施例中一种回收管理的方法的流程示意图。本方法涉及到一种回收管理的方法；如图2为本实施例中一种优选的回收管理的方法的系统工作流程示意图。通过回收信息整合、上门回收、分拣中心运营、再生资源交易等回收链，回收产品类别包含电视机、冰箱、空调、洗衣机、电脑、手机等废旧产品。回收形式可以包括：上门回收、以旧换新、企业库存品及大宗货物回收等，依托全国的城市货场和分拣中心，与产品生产企业、销售卖场、地方产品公司、线上服务平台等多机构单位形成合作，通过“互联网+再生资源”全产业链回收体系，面对传统回收模式，用整合和赋能的方法对行业进行信息化和系统化提升与改造，提高回收效率、缩减回收成本，建设线上回收服务系统，完善上门回收网络，提升了产品回收的效率。具体地，该方法包括以下流程步骤：

步骤101、接收待回收物件的特征采集数据，根据特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为待回收物件的特征信息数据；根据特征信息数据建立待回收物件的识别信息数据，基于所述识别信息数据建立所述待回收物件的流程进度动态数据并存储。

步骤102、通过分析、提炼、归集的方式分析所述特征信息数据得到所述待回收物件的分类信息数据，与预设的分类策略对比得到所述待回收物件的类别；根据所述待回收物件的类别及特征信息数据，与预设的类别及特征信息与物件价值对应策略对比，得到所述待回收物件的价值数据；根据价值数据生成待回收物件的回收交易界面并展示；接收待回收物件的回收交易成功消息，基于流程进度动态数据追踪该回收物件。

步骤103、根据价值数据与预设的回收物件精细化处理分类对应策略对比，得到待回收物件的精细化处理类别；根据流程进度动态数据结合精细化处理类别，生成回收物件的精细化处理指令；根据精细化处理指令控制将回收物件输送至对应的精细化处理仓库相应位置进行回收处理。

实现了以互联网技术搭建的信息服务平台为基础，回收物的线上跟踪、处理及追溯，系统功能涵盖数据统计、订单汇集、入库检测、拆解质检等内容，数据统计功能实现了单台交易、多台交易、线上交易、线下交易、店面交易、网点交易的多种数据形式，能够提供不同形态的数据查询和统计，同时通过追溯系统与拆解企业的质检单回流数据一一对应，并达成信息的闭环。

目前，集散市场建设规范化程度仍与实际要求存在差距，不能对回收体系的规范化、规模化和集约化起到引领和拉动作用，集散市场大多功能单一，仅局限于再生资源的收集、交易和分选，产业链短，没有形成深加工利用产业链条，没有搭建起服务平台，缺乏信息、研发、培训、标准、金融等服务功能，经营管理不规范，露天堆放再生资源，商户占位经营，粗放拆解。

随着互联网技术的飞速发展，再生资源回收企业利用互联网等现代信息技术，建立便捷高效的再生资源回收交易服务平台，开展信息采集、数据分析、流向监控，逐步整合物流资源，优化回收网点布局，使供需双方能够快速获得信息匹配，完善再生资源回收体系，推动再生资源交易由线下向线上线下结合的转型升级。本实施例中提供一种新型可推广、可复制的回收模式，如线上线下结合回收废旧电子产品、利用交易服务平台回收废旧家电和手机等模式，这些新型回收模式有效降低了回收成本，提升了回收的效率。

解决了现有技术中回收信息分散不集中，对回收效率提升有重要的影响作用。随着互联网与回收行业的结合，前端回收信息的整合成为了首要解决的问题。为此，我们设定回收信息登记系统，开放给消费者、家电卖场、家电销售企业、电商销售网店等具有回收需求的人群使用。通过回收信息的登记，聚合信息，为回收人员提供回收来源，从蹲点回收变为主动订单推送，改变传统回收行业方式，提高回收效率。有回收需求的人通过登记系统，可快速实现上门回收，避免了以前自己找人回收的难题，方便实用，为便捷生活提供了新型回收渠道。

本系统运用了开放式的登记系统，针对多个角色用户进行线上登记，开发多个端口，网页、app、社交平台小程序、公众号等多个系统入口同步实现信息登记。运用订单管理系统，对登记订单进行管理，并运用数据匹配技术、排序算法等技术实现订单的推送、结算、关闭、执行等功能。

针对废旧家电线上线下回收信息共享难、线上线下回收交易匹配成功率低、线上线下耦合回收交易响应时间长的问题，构建废旧家电线上线下回收综合数据库，开发出多源异构数据处理技术，建立回收综合数据库分布式共享模型，实现线上线下回收数据共享交换；研发出线上回收调控与增值技术，开发出交易智能支持决策技术，实现废旧家电线上线下交易自动匹配，提高回收交易成功率，实现了废旧家电线上线下耦合回收集成系统平台。

在一些可选的实施例中，如图3和图4所示，图3为本实施例中第二种回收管理的方法的流程示意图；图4为本实施例中第一种回收管理的方法的回收综合数据库构建的流程示意图，与图1中不同的是，接收待回收物件的特征采集数据，根据特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为待回收物件的特征信息数据，为：

步骤301、根据产品销售平台、产品销售企业信息及产品生产企业信息整合得到产品的回收信息源数据库。

步骤302、基于识别设备通过立体扫描、全方位拍照、称重、识别号识别，和/或接收输入设备输入的，待回收物件上至少包括产品型号、品牌、形态、尺寸规格、机身特征、购买年限、产品状态的待回收物件状态数据；与回收信息源数据库对照得到待回收物件的特征采集数据。

步骤303、根据特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为待回收物件的特征信息数据。

目前，回收行业散、乱、小的行业特征，直接形成了回收信息分散、回收频率低的现状。互联网在行业内的结合与应用，重在提升了回收信息的整合和回收效率，将回收信息通过线上、线下的多种渠道聚合和整集，将回收这一低频次的变为集中高频次的交易。在数据形式上存在多种不同方式，数据类型、数据结构、数据模块都不尽相同，需要能最大限度地被共享、交换、集成和再利用，因此多种渠道多源信息的聚合就形成了多源回收信息综合数据库。

数据库来源包括：线上：基于线下用户使用的web网站、公众号回收入口、小程序回收端口、回收应用移动终端app；基于废旧家电的生产企业的回收信息系统对接；基于废旧家电的销售企业的回收信息及以旧换新系统对接；基于废旧家电的销售电商平台系统对接。线下：基于以社区、商超为服务点的智能回收设备的回收信息；基于废旧家电的生命周期管理产业链的多种回收场景的渠道对接，比如，维修、家政、物业、社区等。

本回收方法系统还可以与第三方系统接口的回收数据入口，形成综合数据库，包括确定数据库结构，研发具有开放式的数据接收端口，研究数据调取方式，线下回收数据的传输及入库技术实现等。针对异构数据的特征，结合java及xml技术,对基于xml与中间件技术的异构数据库整合模型进行了较为深入的分析与探讨。xml(extensiblemarkuplanguage)是一种可扩展的、自描述的数据格式,能够表达各种类型的数据，解决了数据的统一接口问题，便于不同数据库之间的信息交换与共享。java是一种真正的跨平台的开发环境,提供支持xml的数据接口。使用中间件建立领域数据整合平台可以降低领域构件对领域数据的相关性，有效提高领域构件的独立性,扩大复用的范围。

数据库采用.net、c#、javascript、java、object-c等多语言开发，数据库架构包括用户信息、回收品类、服务地址、信息来源四大基础数据。基于多源数据分析聚合的技术，拓展留有多个语言系统的对接入口，优化模块管理，实现可与多源渠道系统对接的功能，开发数据兼容和中间件系统设置，能够实现多种源头不同结构的信息来源需求技术，这种分布异构数据库集成中间件对信息有较高的集成度,可扩展性强,有较强的稳定性和实时性。数据库建设需要满足数据调取、查询、搜索、归集、统计的功能。综合数据库的建立，包括体系结构、模式映射、模式冲突及解决办法、查询处理、数据集成及数据管理等，是将多源渠道系统对接后的数据进行汇集，并具有数据归集、管理的综合系统模块。数据整合后，与前端ui页面展示，同步传输至回收操作端的应用系统上，(即回收人员订单信息页面)，启动响应机制，订单同步管理监控，数据实时分享的处理运行机制。

在一些可选的实施例中，如图5所示，为本实施例中第三种回收管理的方法的流程示意图，与图1中不同的是，还包括：

步骤501、接收物件回收订单，分析物件回收订单得到回收订单中物件的特征信息数据及订单用户信息，建立物件的回收识别信息。

步骤502、根据物件的特征信息数据，与预设的类别及特征信息与物件价值对应策略对比，得到回收订单中物件的价值数据。

步骤503、根据特征信息数据及订单用户信息，基于预设的订单接单策略查找附近的相应物件分类的回收接单客户端，并发送物件的回收订单；接收到回收接单客户端的接单反馈，根据回收订单中物件的价值数据、特征信息数据及订单用户信息，生成对应的回收指令发送至回收接单客户端。

步骤504、接收回收接单客户端的回收交易进度数据，与回收识别信息对应更新该物件的流程进度动态数据并存储。

在一些可选的实施例中，如图6所示，为本实施例中第四种回收管理的方法的流程示意图，与图5中不同的是，还包括：

步骤601、根据产品销售平台、产品销售企业信息、产品生产企业信息、维修点信息、家政信息、物业信息及社区信息整合得到产品的回收信息源数据库。

步骤602、基于回收信息源数据库中物件的使用时长，与该物件分类信息中生命周期对照得到该物件的回收状态信息，在物件的回收状态达到或超过回收使用时长阈值时，根据该物件的特征信息数据得到该物件的价值数据。

步骤603、根据物件的特征信息数据、价值数据及用户信息生成回收推送消息，发送至物件的用户。

在一些可选的实施例中，如图7至9所示，图7为本实施例中第五种回收管理的方法的流程示意图；图8为本实施例中一种回收管理的方法的基于深度学习的线上线下多源异构数据处理的流程示意图；图9为本实施例中一种回收管理的方法的基于多源异构数据智能特征的综合数据库共享的流程示意图，与图1中不同的是，还包括：

步骤701、根据待回收物件的特征信息数据、分类信息数据、价值数据及精细化处理指令建立深度神经网络处理模型。

步骤702、接收更新的回收物件的特征信息数据，输入深度神经网络处理模型得到更新的回收物件的分类信息数据、价值数据及精细化处理指令，输出至对应的处理接口。

多源数据库中的异构数据的处理，是基于多源异构数据特征学习及深度融合学习模型构建的技术，将深度神经网络与信息融合技术结合产生的多种情况进行推理学习，最后得出基于深度学习混合融合模型。

数据处理主要是对数据的提取、数据整合、数据加载和数据转化。异构数据库中提取有用数据以及数据整合,是线上线下多源异构信息深度处理的核心技术。采用tuxedo/q消息传递机制和sax文档解析标准，使回收数据可靠传输和异构数据库得以无缝连接，实现了分布异构数据源系统的回收数据整合共享，进而得出了一种基于xml和tuxedo的异构信用数据有效处理整合的方法。数据提取是根据本方案的数据库设定的用户信息、回收品类、服务地址、信息来源四大基础数据模块进行有用信息的获取。提取处理模块利用不同的规则库(windows、linux)分别对采集的多源异构数据进行处理，去除无用和冗余的信息，只提取四大基础数据进入数据库。

数据转换模块设计多源异构回收数据的xmlschema文档,使用xmlbean技术对xmlschema文档进行处理，结合java编程对经过处理的日志数据进行转换，经过转换后得到具有统一的格式数据。根据处理后的数据采用基于无线深度神经网络的深度学习方法进行分类处理，统一输出。

多源异构数据在深度处理完成后，以统一标准输出，这一模块将通过数据共享交换的形式，与各种数据之间进行数据交换、共享和同步，通过共享综合数据库和线上线下多源异构信息深度处理模块数据，提高线上线下回收各环节信息交互的准确性，增强各环节之间的耦合度。首先，构造数据共享交换库，基于数据字典对共享交换库数据进行集中组织，设计共享交换库内部数据共享交换协议，建立不同类型数据之间的关联，形成多对一、多对多的映射关系，包装成基于数据智能特征的共享数据模型。其次，建立分布式数据共享服务技术，通过web、api技术、oauth2.0授权的访问机制及json传值方式，实现废旧家电线上线下回收数据的共享交换。最后，通过对数据共享功能模块进行集成，预留多个语言系统的对接入口，通过开放端口及系统调取的形式，与生产企业、销售企业、家电卖场、电商平台进行数据共享和联动。以废旧家电为研究对象，监测废旧家电回收过程中的线下网点信息和线上数据流的变化，统计线下回收网点、互联网、手机移动网络等方式的回收过程数据共享状况。

基于回收登记系统、接单系统的前端管理系统，对所有会员、订单、资金进行管理的深度处理运行至平台的系统。用于对网站前台的信息管理，如文字、图片、影音、和其他日常使用文件的发布、更新、删除等操作，包含了完整的会员信息管理、订单管理、信息费管理、推广管理、厂商管理、评价管理、权限管理等统计和管理。前端回收管理系统是把博绿网网站的内容(文字，图片，等等)与网站的组件分离开来，可以将各个页面连接到一起，修改或删除操作，可以控制页面的显示。是关于产品、信息、推广、用户、数据管理的后台运营系统，是对网站产品维护、信息管理、资讯发布管理、推广优化、会员管理、会议管理、活动管理等多种业务板块的管理系统，通过本方案能够实现资讯同步更新、信息同步共享。

运用php、.net技术开发，通过这个系统，可以方便的管理，发布，维护网站的内容，实现了前台博绿网的栏目、菜单、功能入口等全部在本系统控制，使得回收内容能够得到及时更新和调整。多方数据同步录入、检索、处理的能力，并将处理结果同步传输共享至前端网站而展示，前后端结合紧密，具有保障博绿网高速运转运行的基础运行机制。立足让用户对网站有更为直观的一种表示方法，通过简单开发方式建设个性化的网站。本系统以个性化的模块化的功能组件构成，具有安全稳定、功能丰富、操作简单的优势。且系统的开源代码让其具有拓展性。通过这个系统，可以方便的管理，发布，维护网站的内容。

在一些具体的应用实施例中，回收人员需要在回收系统进行注册，并完成实名认证和银行卡信息绑定。因涉及回收高空作业问题，需上传高空作业证及高空意外险证明。回收人员在app上操作完成，所有数据同步上传至回收后台管理系统中。在回收人员管理库中显示，包括：回收人员姓名、手机号码、会员身份、邀请人(推荐人)、账户信息、所属单位、注册地区、回收地区、接单权限、实名认证、高空作业证、保险凭证等数据。

回收人员的回收品类、回收地区、回收范围都是最为重要的匹配元素。订单中的地区、街道及回收品类都要与之相对应，才能一一匹配接单，达到回收效率最高。因此，在app中设置【回收地区】【回收品类】的自我设置，且数据同步传输至后台管理系统中的回收人员权限设置板块，对其进行修改、完善及管理。以现有的业务范围和整合回收人员资源的条件下，设置地区以区/县为最小单位，未实现地区至街道、乡镇等范围。

通过多源异构回收信息源头，具有多个不同种类的回收数据元素。经过数据深度处理后，设置了回收综合数据库，包含：登记人、回收品类、回收物规格、货主姓名、货主电话、回收地址。回收综合数据库中的订单，通过自动匹配对应的回收人员，全部实现自动匹配机制。以回收人员的回收范围、回收区域、回收品类、回收资质及权限进行匹配，并以回收人员的定位为起点，优先匹配距离最近的订单。订单自动推送至回收人员接单页面，回收人员接单操作后，订单状态同步更新。

订单自动匹配失败或特殊订单需要调度的，通过人工派单系统，派单系统以回收品类、回收区域匹配为基本准则，在数据库中进行调度和调整。以回收地区和回收品类的条件下，调度回收人员均在符合条件下进行筛选，根据订单要求，可做专人回收的指派或回收人员的修改等操作。此操作是对系统自动匹配推送订单的特别案例解决方案的补充。

在一些可选的实施例中，如图10所示，为本实施例中一种回收管理的装置1000的结构示意图，该管理控制装置可用于实施上述的回收管理的方法，具体地，该装置包括：回收特征数据接收处理器1001、回收特征数据归类处理器1002及回收物件分拣处理器1003。

其中，回收特征数据接收处理器1001，与回收特征数据归类处理器1002相连接，接收待回收物件的特征采集数据，根据特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为待回收物件的特征信息数据；根据特征信息数据建立待回收物件的识别信息数据，基于识别信息数据建立待回收物件的流程进度数据并存储。

回收特征数据归类处理器1002，与回收特征数据接收处理器1001及回收物件分拣处理器1003相连接，通过分析、提炼、归集的方式分析特征信息数据得到待回收物件的分类信息数据，与预设的分类策略对比得到待回收物件的类别；根据待回收物件的类别及特征信息数据，与预设的类别及特征信息与物件价值对应策略对比，得到待回收物件的价值数据；根据价值数据生成待回收物件的回收交易界面并展示；接收待回收物件的回收交易成功消息，基于流程进度动态数据追踪该回收物件。

回收物件分拣处理器1003，与回收特征数据归类处理器1002相连接，根据价值数据与预设的回收物件精细化处理分类对应策略对比，得到待回收物件的精细化处理类别；根据流程进度动态数据结合精细化处理类别，生成回收物件的精细化处理指令；根据精细化处理指令控制将回收物件输送至对应的精细化处理仓库相应位置进行回收处理。

在一些可选的实施例中，如图11所示，为本实施例中第二种回收管理的装置1100的结构示意图，与图10中不同的是，回收特征数据接收处理器1001，包括：回收信息源数据库创建处理器1101、回收特征数据采集器1102、回收特征数据标准化转换器1103及流程进度更新处理器1104。

其中，回收信息源数据库创建处理器1101，与回收特征数据采集器1102及产品源数据平台1105相连接，根据产品销售平台、产品销售企业信息及产品生产企业信息整合得到产品的回收信息源数据库。

回收特征数据采集器1102，与回收信息源数据库创建处理器1101及回收特征数据标准化转换器1103相连接，基于识别设备通过立体扫描、全方位拍照、称重、识别号识别，和/或接收输入设备输入的，待回收物件上至少包括产品型号、品牌、形态、尺寸规格、机身特征、购买年限、产品状态的待回收物件状态数据；与回收信息源数据库对照得到待回收物件的特征采集数据。

回收特征数据标准化转换器1103，与回收特征数据采集器1101及流程进度更新处理器1104相连接，根据特征采集数据的数据特征以预设的标准化数据转换方式，转换为待回收物件的特征信息数据。

流程进度更新处理器1104，与回收特征数据标准化转换器1103及回收特征数据归类处理器1002相连接，根据特征信息数据建立待回收物件的识别信息数据，基于识别信息数据建立待回收物件的流程进度动态数据并存储。

在一些可选的实施例中，如图12所示，为本实施例中第三种回收管理的装置1200的结构示意图，与图10中不同的是，还包括：回收订单接收器1201、回收指令发送处理器1202及回收流程进度更新处理器1203。

其中，回收订单接收器1201，与回收指令发送处理器1202相连接，接收物件回收订单，分析物件回收订单得到回收订单中物件的特征信息数据及订单用户信息，建立物件的回收识别信息。

回收指令发送处理器1202，与回收特征数据归类处理器1002、回收订单接收器1201及回收流程进度更新处理器1203相连接，根据物件的特征信息数据，与预设的类别及特征信息与物件价值对应策略对比，得到回收订单中物件的价值数据。

根据特征信息数据及订单用户信息，基于预设的订单接单策略查找附近的相应物件分类的回收接单客户端，并发送物件的回收订单；接收到回收接单客户端的接单反馈，根据回收订单中物件的价值数据、特征信息数据及订单用户信息，生成对应的回收指令发送至回收接单客户端；

回收流程进度更新处理器1203，与回收指令发送处理器1202相连接，接收回收接单客户端的回收交易进度数据，与回收识别信息对应更新该物件的流程进度动态数据并存储。

在一些可选的实施例中，如图13所示，为本实施例中第四种回收管理的装置1300的结构示意图，与图12中不同的是，还包括：回收信息源数据库创建处理器1301、物件回收状态处理器1302及物件回收消息推送处理器1303。

其中，回收信息源数据库创建处理器1301，与物件回收状态处理器1302相连接，根据产品销售平台、产品销售企业信息、产品生产企业信息、维修点信息、家政信息、物业信息及社区信息整合得到产品的回收信息源数据库。

物件回收状态处理器1302，与回收特征数据归类处理器1002、回收信息源数据库创建处理器1301及物件回收消息推送处理器1303相连接，基于回收信息源数据库中物件的使用时长，与该物件分类信息中生命周期对照得到该物件的回收状态信息，在物件的回收状态达到或超过回收使用时长阈值时，根据该物件的特征信息数据得到该物件的价值数据；

物件回收消息推送处理器，与物件回收状态处理器相连接，根据物件的特征信息数据、价值数据及用户信息生成回收推送消息，发送至物件的用户。

在一些可选的实施例中，如图14所示，为本实施例中第五种回收管理的装置的结构示意图，与图10中不同的是，还包括：回收神经网络创建处理器1401及智能回收处理器1402。

其中，回收神经网络创建处理器1401，与回收特征数据接收处理器1001、回收特征数据归类处理器1002、回收物件分拣处理器1003及智能回收处理器1402相连接，根据待回收物件的特征信息数据、分类信息数据、价值数据及精细化处理指令建立深度神经网络处理模型。

智能回收处理器1402，与回收神经网络创建处理器1401及回收特征数据接收处理器1001相连接，接收更新的回收物件的特征信息数据，输入深度神经网络处理模型得到更新的回收物件的分类信息数据、价值数据及精细化处理指令，输出至对应的处理接口。

根据数据库中的数据训练网络模型，训练步骤如下:

a.将训练数据输入至构建的卷积神经网络模型，训练卷积神经网络，然后连接节点将训练好的参数通过簇头整合至各终端节点。

b.各终端节点使用预训练的卷积神经网络模型，对采集的传感器数据进行多层卷积特征提取与池化，然后将融合得到的特征数据发送到相应的簇头节点，其中卷积与池化的过程就是数据融合的过程，在卷积和池化的过程根据初始数据提取一些特征。如根据用户信息提取用户特征(用户经常使用的手机价位；用户的手机的一般使用年限)；根据回收品类提取回收特征(行业内购物趋势，行业消费水平)等。

c.簇头节点利用逻辑回归分类器对步骤b产生的融合数据进行分类，统一输出得到分类结果，并向连接节点发送统一数据，分类结果由提取的特征决定，如根据回收手机数据提取到的手机特征来判断手机类别。

d.网络完成一轮数据采集融合与传输过程，建立卷积神经网络训练的损失函数，完成一次卷积层的参数更新。连接节点重新分簇和选取簇头节点，然后跳转到步骤c。

本实施例中回收管理的方法及装置实现的有益效果如下：

本实施例的回收管理的方法及装置，线上线下多源异构信息深度处理技术、线上回收调控与增值技术、线上线下耦合回收集成系统、线上线下耦合回收集成技术和系统应用示范。针对线上线下回收信息共享难的问题，构建典型城市再生资源线上线下回收综合数据库，实现线下回收、流程解析、识别与评估等数据的完备获取，开发线上线下多源异构信息深度处理技术，完成线上线下多源异构数据的深度融合，构建回收综合数据库分布式共享模型，研究综合数据库共享机制，实现线上线下回收数据共享交换；针对典型城市再生资源线上线下耦合回收交易匹配成功率低的问题，研究回收交易过程高效匹配实施方案，建立基于知识推理的回收订单匹配规则，构建交易订单综合案例库，开发线上回收调控与增值技术，制定行业标准，提高线上线下耦合回收交易匹配成功率；研制线上线下耦合回收集成系统，降低线上线下耦合回收交易响应时间；开展废旧家电线上线下耦合回收集成技术和系统应用工程示范研究，完善技术和系统功能，实现线上线下交易快速对接，提升线上线下耦合回收效率。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作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申请范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。