1.一种基于智慧城市的社区垃圾投递溯源系统，其特征在于：该系统包括检测模块、传输模块、指示模块、识别模块、分析模块、控制模块、反馈模块；

所述检测模块安装在社区各单元楼出口，用于对外出人员进行检测，判断其是否外出进行投递垃圾；所述传输模块用于各模块之间进行各项信息的传输；所述指示模块用于选取一个距离住户最近且能够最大概率保证住户垃圾投递成功的垃圾桶位置指示给住户；所述识别模块安装在垃圾投放点，用于识别进行垃圾投递住户的身份信息；所述分析模块用于进行大数据分析，确定来投递垃圾的住户最有可能投递的垃圾类型；所述控制模块用于根据分析模块的结果控制该类型垃圾桶的桶门自动开启；所述反馈模块用于对分析模块的正确率进行反馈，并在低于阈值时进行报警；

所述检测模块的输出端电性连接指示模块的输入端；所述指示模块的输出端电性连接识别模块的输入端；所述识别模块的输出端电性连接分析模块的输入端；所述分析模块的输入端电性连接控制模块的输入端；所述控制模块的输出端电性连接反馈模块的输入端；

识别模块、检测模块与传输模块之间电性连接；

所述检测模块包括住户身份认证单元、垃圾投递行为判断单元；

所述住户身份认证单元主要采用人脸识别的方式，对住户身份进行认证；所述垃圾投递行为判断单元用于在住户身份认证成功后，在其出门时对其是否进行垃圾投递行为进行判断，得出概率；

所述垃圾投递行为判断单元包括垃圾袋颜色识别单元、垃圾袋图像识别单元、垃圾袋位置判断单元；

所述垃圾袋颜色识别单元用于对垃圾袋的颜色进行记录识别；所述垃圾袋图像识别单元用于对垃圾袋的图像进行摄取识别；所述垃圾袋位置判断单元用于根据住户与其的距离判断是否为垃圾袋；

判断过程包括以下步骤：

S3‑1、根据历史数据对该单元住户垃圾袋颜色进行统计，记录下每一种颜色的占比，利用垃圾袋颜色识别单元对出门住户手提袋进行识别，根据公式：P1＝w1ki；

其中，P1为在垃圾袋颜色识别单元判断该出门住户进行垃圾投递的概率；w1为垃圾袋颜色识别单元在垃圾投递行为判断单元中影响的权重；ki为识别的颜色在历史数据中的颜色占比；

S3‑2、对出门住户手提袋进行图像摄取，与数据库中存储的垃圾袋装有垃圾后的形状进行相似度对比，相似度超过阈值A时，获取在垃圾袋图像识别单元判断该出门住户进行垃圾投递的概率为P2；

P2＝w2k2；

其中，P2为在垃圾袋图像识别单元判断该出门住户进行垃圾投递的概率；w2为垃圾袋图像识别单元在垃圾投递行为判断单元中影响的权重；k2为相似度；

S3‑3、采集出门住户手提袋的表面边缘点与出门住户之间的最近距离，通过垃圾袋位置判断单元进行判断，当最近距离超过阈值B时，获取在垃圾袋位置判断单元判断该出门住户进行垃圾投递的概率为P3；

其中，P3为在垃圾袋位置判断单元判断该出门住户进行垃圾投递的概率；w3为垃圾袋位置判断单元在垃圾投递行为判断单元中影响的权重；Bi为当前距离；

S3‑4、根据公式：P＝P1+P2+P3；计算得出该出门住户外出进行投递垃圾的概率值，当概率值P超出阈值Pmax时，传输信息给指示模块；

所述指示模块包括采集单元、处理单元、指示单元；

所述采集单元用于采集住户行走速度、社区内垃圾桶存放点位置、垃圾桶当前容量；所述处理单元用于根据采集得到的数据信息进行处理判断，得出距离住户最近且能够投递垃圾的垃圾桶；所述指示单元用于将处理单元得出的垃圾桶信息指示给住户；

所述处理单元进行处理判断包括以下步骤：S5‑1、根据采集单元采集的数据信息，利用公式：其中，si为社区内垃圾桶存放点位置与住户的当前距离；v0为住户行走速度；ti为住户到达相应垃圾桶需要的时间；

S5‑2、根据步骤S5‑1中的ti，计算在此时间内对应的垃圾桶内垃圾的增长量，根据公式：Mi＝miti+M当前；

其中,Mi为ti时刻后对应的垃圾桶内垃圾的预测量；mi为对应的垃圾桶的平均增长量；

M当前为对应垃圾桶当前的垃圾量；

S5‑3、设置阈值Mmax，当Mi超出阈值Mmax时，即表明根据预测结果该住户到达对应的垃圾桶时，垃圾桶会因为已经满载而被社区工作人员拉走，造成垃圾投递失败；因此选取不超出阈值的Mi，根据其对应的i选取si的最小值，确定为指示给住户的垃圾桶，并发送给住户；

所述识别模块包括人脸识别单元、垃圾大小识别单元、归纳单元、溯源单元；

所述人脸识别单元用于对进行垃圾投递的住户进行人脸识别，根据数据库的信息确定其身份；所述垃圾大小识别单元用于识别住户手中垃圾袋的大小，预测垃圾量的多少；所述归纳单元用于对身份确认的住户进行家庭归纳，即确定该住户属于社区内哪一户家庭；所述溯源单元用于在垃圾投递时出现散落和投递分类错误时进行住户身份溯源；

所述分析模块包括数据分析单元、数据库、数据预测单元；

所述数据分析单元用于对住户进行垃圾投递的相关数据进行分析；所述数据库用于对住户进行垃圾投递的相关数据进行存储；所述数据预测单元用于对当前来投递垃圾的住户投递的垃圾类型进行预测；

所述数据预测单元的预测过程包括以下步骤：S8‑1、对投递垃圾的住户身份认证后，调取历史数据中住户所在家庭每周投递的各个类别垃圾的数量，所述各个类别包括可回收物、有害垃圾、干垃圾、湿垃圾；

S8‑2、调取历史数据中每周的该单位时间内，该住户投递的垃圾总量和各个类别的垃圾量，以每一小时作为单位时间，根据公式：其中，xij为该住户在第i周的该单位时间内j类别的垃圾投递量；yi为该住户在第i周的该单位时间内投递的垃圾总量；Lij为j类别的垃圾投递量在该单位时间内占垃圾总量权重的平均值；n为选取的历史数据组数；

S8‑3、设置阈值C，若Lij超出阈值C，则输出预测结果对应的类别j；若Lij未超出阈值C，则重新选取n值进入步骤S8‑2；

所述控制模块包括接收单元、分类单元、控制单元；

所述接收单元用于接收分析模块传输过来的住户垃圾投递的信息；所述分类单元用于选择存放该类别垃圾的垃圾桶；所述控制单元用于对垃圾桶的桶门进行智能控制，在投递垃圾的住户到达时自动打开桶门；

所述反馈模块包括记录单元、报警单元；

所述记录单元用于将分析模块中住户投递垃圾成功的行为记录下来，并计算成功率；

所述报警单元用于在成功率低于成功率阈值时进行报警。