本发明公开了一种基于深度学习与高光谱识别技术的垃圾碳值估算方法，2D工业相机拍摄垃圾的RGB图像，高光谱线扫相机同步采集垃圾的高光谱图片信息；将RGB图像输入到YOLOv4目标检测模型中获取图像中并经NMS算法过滤得到目标垃圾点坐标位置信息；高光谱图片信息经过PLS模型降维并进行分类；遍历YOLOv4目标检测模型预测出目标框置信度，判断每个目标框置信度是否大于0.8，并输出该目标物的最终碳值。本发明提供了一种基于深度学习与高光谱识别技术相结合的垃圾碳值估算方法，可对垃圾来料进行碳值分析计算，提升垃圾处置效率，增强识别计算的准确度。