申请/专利权人：长春理工大学;长春理工大学重庆研究院

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117574280B

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G06N3/006;G06F18/10;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明公开一种基于多元特征参数与MDBO‑RF的播种质量检测方法，包括由安装在排种管壁上的红外光电传感器去采集不同播种情况的脉冲信号，并将数据上传到服务器，由服务器去提取脉冲信号的特征参数来构建数据集、建立RF模型去训练数据集，并用MDBO算法优化RF模型的超参数，构成MDBO‑RF模型以及在播种过程中，每当红外传感器获得实时播种的信号时就传输到服务器进行特征提取，再输入到训练好的MDBO‑RF模型中去检测播种质量，最后再将结果反馈给农机播种监控终端，该种基于多元特征参数与MDBO‑RF的播种质量检测方法,可以提高RF对播种质量检测的准确程度。

主权项：1.一种基于多元特征参数与MDBO-RF的播种质量检测方法，其特征在于，包括：S1、由安装在排种管壁上的红外光电传感器去采集不同播种情况的脉冲信号，并将数据上传到服务器，由服务器去提取脉冲信号的特征参数来构建数据集；S2、建立RF模型去训练数据集，并用MDBO算法优化RF模型的超参数，构成MDBO-RF模型；S3、在播种过程中，每当红外传感器获得实时播种的信号时就传输到服务器进行特征提取，再输入到训练好的MDBO-RF模型中去检测播种质量，最后再将结果反馈给农机播种监控终端；所述步骤S1中，由安装在排种管壁上的红外光电传感器去采集不同播种情况的脉冲信号，并将数据上传到服务器，由服务器去提取脉冲信号的特征参数来构建数据集的步骤如下：利用红外光电传感器按照固定的时间间隔分别采集漏播、多播、堵塞、正常和受灰尘影响时的脉冲信号，并将数据传输至服务器上；由服务器对数据进行清洗，并分别对不同播种情况下的脉冲信号进行多元特征参数提取与处理；分别对不同播种情况下的脉冲信号进行多元特征参数提取与处理具体包括：分别计算出不同的播种情况下产生的脉冲幅度Um、脉冲宽度tw、脉冲重复周期t、占空系数q、脉冲频率f、脉冲能量和高低电平的变化次数；提取采集数据时间段内脉冲信号的方差和标准差；对漏播、多播、堵塞、正常和受灰尘影响这几种播种质量设置标签来对播种质量进行分类；对提取的多元特征参数进行Min-Max归一化，作为最终的模型训练数据，归一化公式如下： 其中，Xnom是归一后的值，X是原始数据值，Xmin和Xmax分别为数据的最大值和最小值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长春理工大学;长春理工大学重庆研究院 基于多元特征参数与MDBO-RF的播种质量检测方法

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