[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能農(nóng)機(jī)控制方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111330479.1
• 申請日: 2021-11-11
• 公開（公告）號: CN113778110B
• 公開（公告）日: 2022-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 邱會學(xué);姜偉
• 申請（專利權(quán)）人: 山東中天宇信信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 青島致嘉知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 37236
• 代理人: 馬明月

1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能農(nóng)機(jī)控制方法，其中，所述方法應(yīng)用于農(nóng)機(jī)智能控制系統(tǒng)，所述系統(tǒng)與圖像采集裝置通信連接，所述方法包括：

獲得第一農(nóng)機(jī)的基礎(chǔ)信息，其中，所述基礎(chǔ)信息包括所述第一農(nóng)機(jī)的歷史使用信息；

根據(jù)所述基礎(chǔ)信息獲得所述第一農(nóng)機(jī)的穩(wěn)定性評估參數(shù)，具體包括：

根據(jù)所述基礎(chǔ)信息獲得所述第一農(nóng)機(jī)的歷史工作信息；

根據(jù)所述歷史工作信息進(jìn)行所述第一農(nóng)機(jī)的故障信息提取，獲得第一故障信息提取結(jié)果；

根據(jù)所述歷史工作信息進(jìn)行所述第一農(nóng)機(jī)的工作效果評估，獲得第一工作效果評估結(jié)果；

根據(jù)所述第一故障信息提取結(jié)果和所述第一工作效果評估結(jié)果對所述第一農(nóng)機(jī)進(jìn)行穩(wěn)定性評估，獲得所述穩(wěn)定性評估參數(shù)；

獲得第一作業(yè)區(qū)域信息，根據(jù)所述第一作業(yè)區(qū)域信息進(jìn)行所述第一農(nóng)機(jī)的路徑規(guī)劃，獲得第一路徑規(guī)劃結(jié)果；

根據(jù)所述穩(wěn)定性評估參數(shù)和所述第一路徑規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行所述第一農(nóng)機(jī)的初始參數(shù)設(shè)定，獲得第一設(shè)定結(jié)果；

通過所述圖像采集裝置進(jìn)行所述第一農(nóng)機(jī)作業(yè)過程的作業(yè)區(qū)域圖像采集，獲得第一圖像集合，其中，所述圖像采集裝置集成在所述第一農(nóng)機(jī)上；

對所述第一圖像集合進(jìn)行特征圖像提取，獲得第一特征圖像集合，將所述第一特征圖像集合、所述穩(wěn)定性評估參數(shù)和所述第一路徑規(guī)劃結(jié)果輸入智能參數(shù)調(diào)整模型，獲得所述智能參數(shù)調(diào)整模型的第一輸出結(jié)果；

根據(jù)所述第一輸出結(jié)果進(jìn)行所述第一設(shè)定結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，獲得第一調(diào)整結(jié)果，基于所述第一調(diào)整結(jié)果進(jìn)行所述第一農(nóng)機(jī)的控制；

所述方法還包括：

通過所述圖像采集裝置進(jìn)行所述第一農(nóng)機(jī)的作業(yè)完成區(qū)域進(jìn)行圖像采集，獲得第二圖像集合；

根據(jù)所述第二圖像集合進(jìn)行所述第一農(nóng)機(jī)的作業(yè)效果評估，獲得第一評估結(jié)果；

根據(jù)所述第一評估結(jié)果生成第一反饋參數(shù)，基于所述第一反饋參數(shù)對所述智能參數(shù)調(diào)整模型優(yōu)化。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述獲得第一路徑規(guī)劃結(jié)果，還包括：

獲得所述第一作業(yè)區(qū)域的區(qū)域面積信息；

根據(jù)所述區(qū)域面積信息進(jìn)行農(nóng)作物分布分析，獲得第一農(nóng)作物分布分析結(jié)果；

根據(jù)所述基礎(chǔ)信息和所述第一農(nóng)作物分布分析結(jié)果進(jìn)行所述第一農(nóng)機(jī)的行動安全性路徑規(guī)劃，獲得第一路徑預(yù)規(guī)劃集合；

對所述第一路徑預(yù)規(guī)劃集合進(jìn)行路徑篩選，獲得所述第一路徑規(guī)劃結(jié)果。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述對所述第一路徑預(yù)規(guī)劃集合進(jìn)行路徑篩選，獲得所述第一路徑規(guī)劃結(jié)果，還包括：

獲得第一效率約束參數(shù)，其中，所述第一效率約束參數(shù)為所述第一農(nóng)機(jī)在所述第一路徑預(yù)規(guī)劃集合的工作效率參數(shù)；

獲得第一路徑長度約束參數(shù)；

獲得第一農(nóng)機(jī)工作效果評估參數(shù)，對所述第一效率約束參數(shù)、所述第一路徑長度約束參數(shù)和所述工作效果評估參數(shù)進(jìn)行權(quán)重分布，獲得第一權(quán)重分布結(jié)果；

基于所述第一權(quán)重分布結(jié)果進(jìn)行所述第一路徑預(yù)規(guī)劃集合路徑篩選，獲得所述第一路徑規(guī)劃結(jié)果。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

構(gòu)建所述第一作業(yè)區(qū)域的農(nóng)作物異常特征集合，其中，所述農(nóng)作物異常特征集合中的每個異常特征均有與其對應(yīng)的特征值；

基于所述特征值獲得標(biāo)識路徑參數(shù)調(diào)整的標(biāo)識信息，通過所述農(nóng)作物異常特征集合和標(biāo)識路徑參數(shù)調(diào)整的標(biāo)識信息進(jìn)行所述智能參數(shù)調(diào)整模型構(gòu)建。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述方法還包括：

獲得所述第一特征圖像集合中與所述農(nóng)作物異常特征集合的不匹配特征集合；

對所述不匹配特征集合進(jìn)行特征位置標(biāo)識，獲得特征位置標(biāo)識結(jié)果；

基于所述特征位置標(biāo)識結(jié)果進(jìn)行作物異常預(yù)警。