本申请涉及垃圾处理技术领域，具体涉及一种垃圾分类方法、系统、终端设备及存储介质。
背景技术：
在现在垃圾分类处理已经成为了一种环境治理的一种趋势，在我国已经有城市开始试点进行垃圾分类。在用户家庭中，厨余垃圾是生活垃圾的最大来源。而在现实生活中，人们往往因为相关专业知识的缺乏，更无法对各种食材相应的垃圾进行提前分类。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提出一种垃圾分类方法、系统、终端设备及存储介质，有效避免了现有技术中人们因为相关专业知识的缺乏，无法对各种食材产生的垃圾进行分类的问题，本发明辅助人们对食物产生的垃圾进行提前分类。
本申请第一方面提供了一种垃圾分类方法，所述方法包括：获取放置于各个区域的食物所对应的食物信息；根据所述食物信息在预设垃圾数据库中查找所述食物相应的垃圾信息，其中，所述预设垃圾数据库中存储有所述食物信息及所述食物相应的垃圾信息；基于所述垃圾信息，对所述食物相应的垃圾进行分类判别，得到所述食物相应的垃圾的分类判别信息。
可选的，获取放置于各个区域的食物所对应的食物信息，包括：获取放置于各个区域的所述食物所对应的多个食材图像；对每个所述食材图像进行清晰度检测，并选取清晰度满足预设标准的食材图像；对满足预设标准的所述食材图像进行数据处理，得到所述食物信息。
可选的，根据所述食物信息在预设垃圾数据库中查找所述食物相应的垃圾信息，包括：判断每个所述食材图像所属的区域；根据所述食物信息在所述区域对应的预设垃圾数据库中查询所述垃圾信息。
可选的，在得到所述分类判别信息之后，所述方法还包括：对所述分类判别信息进行解析，得到所述食物相应的垃圾的保存环境信息及保存时间信息；通过所述保存环境信息及所述保存时间信息确定垃圾存储器信息，其中，所述垃圾存储器信息用于表征满足垃圾所需的保存环境及保存时间的垃圾存储器。
可选的，所述方法还包括：获取所述垃圾存储器的的初始重量；基于所述初始重量判断所述垃圾存储器的重量是否发生变化；在所述垃圾存储器的重量发生变化时，统计所述垃圾存储器变化后的重量，并根据所述垃圾存储器变化后的重量及所述初始重量计算出所述垃圾存储器内垃圾的重量。
可选的，在所述垃圾存储器的重量变化后，所述方法还包括：统计所述垃圾存储器的重量发生变化的时间段，并确定出所述垃圾存储器的重量变化最大的时间段。
可选的，所述方法还包括：周期性和/或定时通过所述食物相应的垃圾的分类判别信息、和/或所述垃圾存储器内垃圾的重量、和/或所述垃圾存储器的重量变化最大的时间段生成信息报告，并将所述信息报告发送至用户端。
本申请第二方面提供了一种垃圾分类装置，所述装置包括：食物信息获取模块，用于获取放置于各个区域的食物所对应的食物信息；查找模块，用于根据所述食物信息在预设垃圾数据库中查找所述食物相应的垃圾信息，其中，所述预设垃圾数据库中存储有所述食物信息及所述食物相应的垃圾信息；分类模块，用于基于所述垃圾信息，对所述食物相应的垃圾进行分类判别，得到所述食物相应的垃圾的分类判别信息。
本申请第三方面提供了一种终端设备，包括处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器用于运行所述存储器存储的计算机指令，以实现上述的垃圾分类方法。
本申请第四方面提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的垃圾分类方法。
本申请有益效果如下：在采用这些食物进行烹饪时，通过获取这些食物对应的食物信息，在获取到食物信息后，即可在预设垃圾数据库中查找该食物相应的垃圾信息，然后，通过这些垃圾信息，对所述食物产生的垃圾进行分类判别，得到所述食物相应的垃圾的分类判别信息。从而可以帮助用户对食物相应的垃圾种类进行提前判别。
附图说明
图1为一个实施例中垃圾分类方法的应用环境图；
图2为一个实施例中垃圾分类方法的流程示意图；
图3为一个实施例中垃圾分类方法的原理示意图；
图4为一个实施例中垃圾分类装置的结构框图；
图5为一个实施例中终端设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的一种垃圾分类方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。终端102获取所述食物对应的食物信息，并将食物信息传输至服务器104，服务器104根据所述食物信息在预设垃圾数据库中查找到所述食物产生的垃圾信息，其中，所述预设垃圾数据库中存储有所述食物及所述食物产生的垃圾信息；基于所述垃圾信息，对所述食物产生的垃圾进行分类判别，得到所述食物产生的垃圾的分类判别信息。
其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2及3所示，提供了一种垃圾分类方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：
步骤s201:获取放置于各个区域的食物所对应的食物信息；
步骤s202:根据所述食物信息在预设垃圾数据库中查找所述食物相应的垃圾信息；
其中，所述预设垃圾数据库中存储有所述食物信息及所述食物相应的垃圾信息；
步骤s203:基于所述垃圾信息，对所述食物相应的垃圾进行分类判别，得到所述食物相应的垃圾的分类判别信息。
在s201-s203中，首先需要获取不同区域的食物所对应的食物信息，如：冰箱中未拆包装的火腿、灶台上已经切好或洗好的黄瓜及餐桌上已经炒好的火腿炒黄瓜。当然，该待产生垃圾的食物包括但不限于未拆封的食物原材料、已切好的食材及已炒好的菜品，
此外，在冰箱中监测到食物为火腿时，则相应的垃圾包括包装袋及火腿残渣；在餐桌上监测到食物为火腿炒黄瓜时，则相应的垃圾包括火腿炒黄瓜的剩菜。而且，该区域包括但不限于：冰箱、灶台或餐桌。
所以，在本实施例中，获取放置于各个区域的食物所对应的食物信息，当然，并不对获取方式进行限定，如：通过摄像头采集这些食物的食材图像。在获取到食物信息后，即可在预设垃圾数据库中查找该食物相应的垃圾信息，然后，通过这些垃圾信息，就可以对所述食物相应的垃圾进行分类判别，而且，得到所述食物相应的垃圾的分类判别信息。从而可以帮助用户对食物还未产生垃圾的时候，对该食物相应的垃圾种类进行提前判别。
当然，在本实施例中，在得到食物的分类判别信息后，还可以将该分类判别信息发送至用户端。
如：将冰箱里有摄像头拥有图像识别技术，在储存食物时，该摄像头就会智能的检测和分辨食物，会分析出这个食物会产生出什么垃圾。
在另一实施例中，上述的步骤s201的一种实现方式为：
步骤s2011：获取放置于各个区域的所述食物所对应的多个食材图像；
步骤s2012：对每个所述食材图像进行清晰度检测，并判断每个食材图像的清晰度是否满足预设标准，若是，则执行以下步骤s2013，否则，则执行以下步骤步骤s2014；
步骤s2013：选取清晰度满足预设标准的食材图像，并对满足预设标准的所述食材图像进行数据处理，得到所述食物信息；
步骤s2014：将清晰度不满足预设标准的食材图像进行删除。
在步骤s2011-步骤s2014中，为了获取食物对应的食物信息，通过摄像头获取多个所述食物的食材图像，然后，对每个所述食材图像进行清晰度检测，并判断每个食材图像的清晰度是否满足预设标准，并从中选取出清晰度满足预设标准的食材图像，并将选取的清晰度满足预设标准的食材图像进行数据处理，得到所述食物信息；当然，将清晰度不满足预设标准的食材图像进行删除。
所以，在本实施例中，可以通过食物对应的食材图像，然后对每个食材图像进行清晰度检测；根据清晰度筛选出清晰度满足预设标准的食材图像，如：筛选出清晰度高于预设标准的食材图像。在对这些筛选出来的食材图像进行数据处理时，可以识别出准确度高的食物信息。
如：通过冰箱里的摄像头在储存食物时就会智能的检测和分辨食物，会分析出这个食物会产生出什么垃圾。在用户把食物从冰箱中取出来的时候，通过冰箱里的摄像头也会被检测到这个食物会产生出什么垃圾，然后就会把这个食物产生什么种类的垃圾生成一个报告发到用户的app上。还有一些食物不需要放进冰箱里，此时，可以在厨房堆放食物的空间，放入一个摄像头进行图像识别，进行食材图像的采集。还有在餐桌上，放摄像头监控剩菜剩饭。还有在灶台上放摄像头，监控其余垃圾等。
此外，在上述步骤s2011-步骤s2014的基础上，上述步骤s202的一种实现方式包括：
步骤s2021：判断每个所述食材图像所属的区域；
步骤s2022：根据所述食物信息在所述区域对应的预设垃圾数据库中查询所述垃圾信息。
在本实施例中，并不对每个食材图像所属区域的确定方式进行限定，只需其满足本实施例的要求即可，如：每个区域的摄像头在发送食材图像时，会携带区域标识，使得服务器104在获取到食材图像后，即可快速确定出每个食材图像所属的区域以及每个食材图像上的食物所在的区域。在确定出每个食材图像所属区域之后，再根据所述食物信息在相应区域对应的预设垃圾数据库中查询垃圾信息。如：区域为冰箱所对应的预设垃圾数据库中的垃圾信息包括但不限于腐化食物及过期食物，区域为灶台所对应的预设垃圾数据库中的垃圾信息包括但不限于：包装袋及瓜果蔬皮，区域为餐桌所对应的预设垃圾数据库中的垃圾信息包括但不限于：剩菜剩饭。
在另一实施例中，上述步骤s2012中对每个所述食材图像进行清晰度检测的一种实现方式包括：
步骤s20121：对每个所述食材图像的相邻像素间灰度特征的梯度差、每个所述食材图像在灰度图上的均值、以及每个所述食材图像在灰度图上的方差进行计算；；
步骤s20122：基于所述梯度差、均值和方差的计算结果，得到每个所述食材图像对应的清晰度。
具体的，在步骤s20121-s20122中，需要计算食材图像在灰度图上的均值和食材图像在灰度图上的方差，在本实施例中，并不对该均值和方差的具体计算方式进行限定，只需其满足本实施例的要求即可，如：通过matlab计算出方差及均值。具体地，还可通过考察食材图像的领域对比度，即相邻像素间的灰度特征的梯度差，而且，可示范性采用如下的laplacian(拉普拉斯)算法实现梯度差的计算：d(f)＝∑y∑x|g(x，y)|(g(x，y)＞t)；其中，g(x,y)是像素点(x,y)处laplacian算子的卷积。
而且，在本实施例中，在得到上述梯度差、均值及方差的计算结果后，即可为梯度差、均值及方差分别配置对应的权重，得到该食材图像对应的清晰度。
在另一实施例中，上述步骤s2013中将选取的食材图像进行数据处理，得到所述食物信息的一种实现方式包括：
步骤s20131：将满足预设标准的所述食材图像进行融合，并提取融合后的食材图像的图像特征；
步骤s20132：根据提取的图像特征在食物特征库中查找所述食物信息；
其中，所述食物信息包括所有提取的图像特征，而且，所述食物特征库包括所述食物信息及所述食物信息中包括的所有图像特征。
具体的，在步骤s201311-s201312中，通过将选取的食材图像进行融合，即：通过预设算法将多个食材图像综合成一幅新的图像。由于能利用多个食材图像在时空上的相关性及信息上的互补性，并使得融合后得到的食材图像对场景有更全面、清晰及准确的描述。
在本实施例中，并不对其中涉及的预设算法进行限定，只需其满足本实施例的要求即可，如：该预设算法包括但不限于：图像融合(imagefusion)算法，该图像融合算法在遥感探测、安全导航、医学图像分析、反恐检查、环境保护、交通监测、清晰图像重建、灾情检测与预报尤其在计算机视觉等领域都有着重大的应用价值。用于较多也较成熟的是红外和可见光的融合，在一副图像上显示多种信息，突出目标。
在得到融合后的食材图像后，从融合后的食材图像中获取图像特征；然后，基于食材特征数据库，查找与所述图像特征相同的图像特征，从而得到包含有提取的所述图像特征的食物信息。如：从融合后的食材图像中获取图像主体的各个部位的颜色、各个部位的形状、整体的结构组成等图像特征，然后，在食材特征数据库中对这些图像特征进行比对，其中，包括所有这些图像特征的食物信息即为查询的结果，该查询结果表征的食物信息即为上述步骤s201中获取的食物信息。
在本实施例中，通过上述步骤s201311-s201312，可以使得获取的食物信息更加准确、清洗和全面，从而有助于提高垃圾分类的精确度。
在另一实施例中，上述的分类判别信息包括但不限于：所述食物产生的垃圾的保存环境及保存时间；
所以，在上述步骤s203之后，该垃圾分类方法还包括：
步骤s204：对所述分类判别信息进行解析，得到所述食物相应的垃圾的保存环境信息及保存时间信息；
步骤s205：通过所述保存环境信息及所述保存时间信息确定垃圾存储器信息，其中，所述垃圾存储器信息用于表征满足垃圾所需的保存环境及保存时间的垃圾存储器。
在步骤s204-s205中，可以对所述分类判别信息进行解析，得到所述食物相应的垃圾的保存环境信息及保存时间信息，再通过所述保存环境信息及所述保存时间信息确定垃圾存储器信息，其中，所述垃圾存储器信息用于表征满足垃圾所需的保存环境及保存时间的垃圾存储器，
然后，将所述垃圾存储信息发送至用户端，以提示用户将所述食物产生的垃圾投放至所述标识信息对应的垃圾存储器中，并提示用户在所述保存时间内从所述垃圾存储器中移出所述食物所产生的垃圾。
从而，在得到食物的食材图像后，就可以帮助用户直接得到该食物在产生垃圾后，将该垃圾放置在什么分类垃圾存储器中，而且，应该最迟在什么时间将该垃圾拿出垃圾存储器倒掉。这样，不仅可以帮助用户了解食物的分类以及放置，还可以帮助用户可以更早的自由安排垃圾的处理时间。
在另一实施例中，该垃圾分类方法还包括：
步骤s206：获取所述垃圾存储器的的初始重量；
步骤s207：基于所述初始重量判断所述垃圾存储器的重量是否发生变化；
步骤s208：在所述垃圾存储器的重量发生变化时，统计所述垃圾存储器变化后的重量，并根据所述垃圾存储器变化后的重量及所述初始重量计算出所述垃圾存储器内垃圾的重量；
当然，在另一实施例中，该垃圾分类方法还包括：
在步骤s206-s209中，可以获取所述垃圾存储器的的初始重量，然后基于所述初始重量判断所述垃圾存储器的重量是否发生变化；在本实施例中，一种实现方式为：通过对各个垃圾存储器进行垃圾称重，或者，预存有分类存储器的初始重量。而且，在垃圾存储器中都有称重装置，定时或周期性将每个垃圾存储器中的垃圾进行称重，甚至在每次投入垃圾时，都将每个垃圾存储器中的垃圾进行称重，以进行重量信息采集。由此，即可判断出垃圾存储器的重量是否发生变化；在垃圾存储器的重量发生变化时，将称重的重量减去初始重量，即可得到垃圾存储器内垃圾的重量，然后，定时或周期性将所述垃圾存储器内垃圾的重量发送至用户端。
而且，在判定所述垃圾存储器的重量变化后，该垃圾分类方法还包括：基于所述初始重量，统计所述垃圾存储器产生的重量变化的时间段；将所述垃圾存储器的重量变化最大的时间段及所述垃圾存储器中存储的垃圾所对应的垃圾判别信息发送至用户端。就此，可以让用户知道什么时间段内产生的垃圾最多，以及产生的都是什么种类的垃圾。
在另一实施例中，本申请还包括以下步骤：
步骤s209：周期性和/或定时通过所述食物相应的垃圾的分类判别信息、和/或所述垃圾存储器内垃圾的重量、和/或所述垃圾存储器的重量变化最大的时间段生成信息报告，并将所述信息报告发送至用户端。
进一步的，通过周期性和/或定时发送信息报告至用户端，其中，所述信息报告包括以下各项中的一项或多项：所述食物产生的垃圾的分类判别信息、所述垃圾存储器内垃圾的重量以及所述垃圾存储器的重量变化最大的时间段。这样，用户就可以清楚的量化产生了多少垃圾。如：每天一次的将所述垃圾存储器内垃圾的重量发送至用户端，这样用户就可以清楚的量化每天产生了多少垃圾。此外，在本实施例中，还可以定时将垃圾存储器内垃圾的重量进行评比，对用户进行评分，增加互动，并且用户知道自己一天，一周，一个月产生了多少垃圾，从侧面提醒用户爱护环境。
当然，在本实施例中，该信息报告中还可以包括一些提示信息，该提示信息包括但不限于以下各项的一项或多项：这些垃圾能产生多少污染及需要多久才能降解这些垃圾，从而可以呼吁用户节约资源及爱护环境。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在另一实施例中，如图4所示，提供了一种垃圾分类装置，所述装置包括：食物信息获取模块110，用于获取放置于各个区域的食物所对应的食物信息；查找模块120，用于根据所述食物信息在预设垃圾数据库中查找所述食物相应的垃圾信息，其中，所述预设垃圾数据库中存储有所述食物信息及所述食物相应的垃圾信息；分类模块130，用于基于所述垃圾信息，对所述食物相应的垃圾进行分类判别，得到所述食物相应的垃圾的分类判别信息。
可选的，所述食物信息获取模块110包括：食材图像获取单元，用于获取放置于各个区域的所述食物所对应的多个食材图像；检测单元，用于对每个所述食材图像进行清晰度检测，并选取清晰度满足预设标准的食材图像；处理单元，用于对满足预设标准的所述食材图像进行数据处理，得到所述食物信息。
可选的，查找模块120具体用于：判断每个所述食材图像所属的区域；根据所述食物信息在所述区域对应的预设垃圾数据库中查询所述垃圾信息。
可选的，所述检测单元具体用于：对每个所述食材图像的相邻像素间灰度特征的梯度差、每个所述食材图像在灰度图上的均值、以及每个所述食材图像在灰度图上的方差进行计算；基于所述梯度差、均值和方差的计算结果，得到每个所述食材图像对应的清晰度。
可选的，所述处理单元具体用于：将满足预设标准的所述食材图像进行融合，并提取融合后的食材图像的图像特征；根据提取的图像特征在食物特征库中查找所述食物信息，其中，所述食物信息包括所有提取的图像特征，而且，所述食物特征库包括所述食物信息及所述食物信息中包括的所有图像特征。
可选的，所述装置还包括：垃圾存储器模块，用于在得到所述食物产生的垃圾的分类判别信息之后，对所述分类判别信息进行解析，得到所述食物相应的垃圾的保存环境信息及保存时间信息；通过所述保存环境信息及所述保存时间信息确定垃圾存储器信息，其中，所述垃圾存储器信息用于表征满足垃圾所需的保存环境及保存时间的垃圾存储器。
可选的，所述装置还包括：初始重量模块，用于获取所述垃圾存储器的的初始重量；重量判断模块，用于基于所述初始重量判断所述垃圾存储器的重量是否发生变化；在所述垃圾存储器的重量发生变化时，统计所述垃圾存储器变化后的重量，并根据所述垃圾存储器变化后的重量及所述初始重量计算出所述垃圾存储器内垃圾的重量。
可选的，所述装置还包括：在判定所述垃圾存储器的重量变化后，统计模块，用于统计所述垃圾存储器的重量发生变化的时间段，并确定出所述垃圾存储器的重量变化最大的时间段。
可选的，所述装置还包括：报告模块，用于周期性和/或定时通过所述食物相应的垃圾的分类判别信息、和/或所述垃圾存储器内垃圾的重量、和/或所述垃圾存储器的重量变化最大的时间段生成信息报告，并将所述信息报告发送至用户端。
关于两个装置的具体限定可以参见上文中对于两个方法的限定，在此不再赘述。上述两个装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于终端设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于终端设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种终端设备，该终端设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该终端设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该终端设备的处理器用于提供计算和控制能力。该终端设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该终端设备的数据库用于存储相关数据。该终端设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种调料使用量的确定方法和一种模型优化方法。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的终端设备的限定，具体的终端设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种终端设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述的一种垃圾分类方法。
本实施例中的一种终端设备所涉及的名词及实现原理具体可以参照本申请实施例中的的一种垃圾分类方法，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的一种垃圾分类方法。
本实施例中的一种终端设备所涉及的名词及实现原理具体可以参照本申请实施例中的的一种垃圾分类方法，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
1.一种垃圾分类方法，其特征在于，所述方法包括：
获取放置于各个区域的食物所对应的食物信息；
根据所述食物信息在预设垃圾数据库中查找所述食物相应的垃圾信息，其中，所述预设垃圾数据库中存储有所述食物信息及所述食物相应的垃圾信息；
基于所述垃圾信息，对所述食物相应的垃圾进行分类判别，得到所述食物相应的垃圾的分类判别信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取放置于各个区域的食物所对应的食物信息，包括：
获取放置于各个区域的所述食物所对应的多个食材图像；
对每个所述食材图像进行清晰度检测，并选取清晰度满足预设标准的食材图像；
对满足预设标准的所述食材图像进行数据处理，得到所述食物信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述食物信息在预设垃圾数据库中查找所述食物相应的垃圾信息，包括：
判断每个所述食材图像所属的区域；
根据所述食物信息在所述区域对应的预设垃圾数据库中查询所述垃圾信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在得到所述分类判别信息之后，所述方法还包括：
对所述分类判别信息进行解析，得到所述食物相应的垃圾的保存环境信息及保存时间信息；
通过所述保存环境信息及所述保存时间信息确定垃圾存储器信息，其中，所述垃圾存储器信息用于表征满足垃圾所需的保存环境及保存时间的垃圾存储器。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述垃圾存储器的的初始重量；
基于所述初始重量判断所述垃圾存储器的重量是否发生变化；
在所述垃圾存储器的重量发生变化时，统计所述垃圾存储器变化后的重量，并根据所述垃圾存储器变化后的重量及所述初始重量计算出所述垃圾存储器内垃圾的重量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述垃圾存储器的重量变化后，所述方法还包括：
统计所述垃圾存储器的重量发生变化的时间段，并确定出所述垃圾存储器的重量变化最大的时间段。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
周期性和/或定时通过所述食物相应的垃圾的分类判别信息、和/或所述垃圾存储器内垃圾的重量、和/或所述垃圾存储器的重量变化最大的时间段生成信息报告，并将所述信息报告发送至用户端。
8.一种垃圾分类装置，其特征在于，所述装置包括：
食物信息获取模块，用于获取放置于各个区域的食物所对应的食物信息；
查找模块，用于根据所述食物信息在预设垃圾数据库中查找所述食物相应的垃圾信息，其中，所述预设垃圾数据库中存储有所述食物信息及所述食物相应的垃圾信息；
分类模块，用于基于所述垃圾信息，对所述食物相应的垃圾进行分类判别，得到所述食物相应的垃圾的分类判别信息。
9.一种终端设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器用于运行所述存储器存储的计算机指令，以实现权利要求1至7中任一项所述的垃圾分类方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1至7中任一项所述的垃圾分类方法。
技术总结