[发明专利]农机运行模式识别模型训练方法、装置和终端设备

权利要求书

1.一种农机运行模式识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一采样数据集和第二采样数据集，所述第一采样数据集为农机在道路区域行驶过程中采集的多条行驶数据组成的数据集，所述第二采样数据集为农机在作业区域行驶过程中采集的多条行驶数据组成的数据集，所述第一采样数据集或所述第二采样数据集中的每一条行驶数据包括采样时间、行驶速度、位置坐标、线加速度、角加速度和航向角；

按照每一条行驶数据对应的采样时间依次排列所述第一采样数据集和所述第二采样数据集中的行驶数据；

依次遍历所述第一采样数据集和所述第二采样数据集中的每一条行驶数据；

若所述第一采样数据集或所述第二采样数据集中存在连续N条行驶数据中的行驶速度为零，则从所述连续N条行驶数据中去掉N-1条行驶数据，所述N-1条行驶数据记为停止数据，N≥2；

标记所述第一采样数据集或所述第二采样数据集中所述连续N条行驶数据中保留的行驶数据以获得标记数据；

将去掉停止数据的所述第一采样数据集记为第一标准数据集，将去掉所述停止数据的所述第二采样数据集记为第二标准数据集；

根据所述第一标准数据集中的标记数据分割所述第一标准数据集以确定多个第一标准数据子集；

根据所述第二标准数据集中的标记数据分割所述第二标准数据集以确定多个第二标准数据子集；

遍历每一个第一标准数据子集和每一个第二标准数据子集中的每一条行驶数据中行驶速度、位置坐标、线加速度、角加速度和航向角以过滤去除每一个第一标准数据子集和第二标准数据子集中的漂移数据，所述漂移数据为采样异常数据；

利用去掉所述停止数据和所述漂移数据后的第一采样数据集和第二采样数据集训练农机运行模式识别模型；

其中，所述遍历每一个第一标准数据子集和每一个第二标准数据子集中的每一条行驶数据中行驶速度、位置坐标、线加速度、角加速度和航向角以过滤去除每一个第一标准数据子集和第二标准数据子集中的漂移数据，包括：

在确定目标标准数据子集中的第i条行驶数据时，所述目标标准数据子集为第j个第一标准数据子集或第j个第二标准数据子集：

利用采样时间间隔、所述目标标准数据子集中第i-1条行驶数据中的行驶速度和线加速度估计所述第i-1条行驶数据对应的农机位置和所述第i条行驶数据对应的农机位置之间的估计距离；

利用采样时间间隔和所述第i-1条行驶数据中的角加速度估计所述第i-1条行驶数据对应的航向角和所述第i条行驶数据对应的航向角之间的估计角位移；

利用所述目标标准数据子集中第i-2条行驶数据中的位置坐标和所述第i-1条行驶数据中的位置坐标确定所述第i-2条行驶数据对应的农机位置和所述第i-1条行驶数据对应的农机位置之间的实际距离；

根据所述目标标准数据子集中所述第i-1条行驶数据前所有相邻数据中的位置坐标之差确定距离均值；

从所述估计距离、所述实际距离和所述距离均值中确定最大距离和最小距离；

判断与所述第i-1条行驶数据相邻的下一条行驶数据中的位置坐标与所述第i-1条行驶数据中的位置坐标之差是否小于等于所述最大距离且大于等于所述最小距离；

若位置坐标之差小于等于所述最大距离且大于等于所述最小距离，则判断所述下一条行驶数据中的航向角与所述第i-1条行驶数据中的航向角之差是否小于等于所述估计角位移；

若航向角之差小于等于所述估计角位移，则将所述下一条行驶数据作为第i条行驶数据；

若位置坐标之差大于所述最大距离或位置坐标之差小于所述最小距离或航向角之差大于所述估计角位移，则删除所述下一条行驶数据。