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基于BP_Adaboost的农机行驶轨迹状态识别 被引量:1
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作者 李亚硕 伏伟浩 +5 位作者 贾晓峰 赵博 苏仁忠 徐名汉 庞在溪 张悦如 《农业工程》 2022年第4期48-53,共6页
农业机械运动轨迹不仅包括田间作业轨迹,还包括道路行驶轨迹。有效区分农机行驶过程中田间作业和道路行驶等作业轨迹,可精确划分有效作业地块和精准评估农机作业效率,从而实现农机的远程智能管理。通过对农机轨迹点属性的分析,提取典型... 农业机械运动轨迹不仅包括田间作业轨迹,还包括道路行驶轨迹。有效区分农机行驶过程中田间作业和道路行驶等作业轨迹,可精确划分有效作业地块和精准评估农机作业效率,从而实现农机的远程智能管理。通过对农机轨迹点属性的分析,提取典型特征数据,利用BP_Adaboost方法建立的训练模型对农机轨迹点进行识别,将道路与田间交界处易错轨迹点重新标记后再次训练,轨迹识别正确率达96.89%。该方法既避免了传统聚类算法对阈值和参数依赖的问题,也有效解决了将道路行驶轨迹误识别为田间作业轨迹的难题。 展开更多
关键词 农机作业轨迹 BP_Adaboost 聚类算法
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