申请/专利权人：江苏海平面数据科技有限公司

申请日：2024-02-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807443A

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F18/10;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种拖拉机工况识别模型的训练方法及拖拉机工况识别方法。本发明采用级联的思想来训练拖拉机工况识别模型，该模型能够精确识别耙地、平地、打捆、犁地、联合整地、平地框、偏置重耙、起垄和播种耙地等多种工况。本发明提供的拖拉机工况识别方法易于部署和扩展，能够应用于不同的业务场景。

主权项：1.一种拖拉机工况识别模型的训练方法，其特征在于，包括步骤：构建训练样本，所述训练样本包括不同工况下的拖拉机状态特征，所述工况包括耙地、平地、打捆、犁地、联合整地、平地框、偏置重耙、起垄和播种耙地；将偏置重耙工况训练样本和平地框工况训练样本归为第一大类，将犁地工况训练样本和联合整地工况训练样本归为第二大类，与其余工况的训练样本一起构建为第一训练样本集；在所述第一训练样本集上训练得到第一识别模型；构建偏置重耙工况差异性样本、平地框工况差异性样本、犁地工况差异性样本和联合整地工况差异性样本；将所述第一分类模型针对所述第一大类训练样本的预测结果分别与所述偏置重耙工况差异样本和所述平地框工况差异性样本进行特征融合，基于融合后的训练样本构建第二训练样本集；将所述第一分类模型针对所述第二大类训练样本的预测结果分别与所述犁地工况差异性样本和所述联合整地工况差异性样本进行特征融合，基于融合后的训练样本构建第三训练样本集；在所述第二训练样本集上训练一个二分类模型，得到第二识别模型；在所述第三训练样本集上训练一个二分类模型，得到第三识别模型；基于所述第一识别模型、所述第二识别模型和所述第三识别模型，确定所述拖拉机工况识别模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏海平面数据科技有限公司 拖拉机工况识别模型的训练方法及拖拉机工况识别方法

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