[发明专利]一种基于绿篱机工况的空滤评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于绿篱机工况的空滤评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获得第一绿篱机作业评估指标；

获得第一绿篱作业工况信息；

基于所述第一绿篱作业工况信息，将所述第一绿篱机作业评估指标输入第一权重分配模型，获得第一权重分配结果；

将所述第一权重分配结果和所述第一绿篱机作业评估指标进行拆分，获得第二权重分配结果和第三权重分配结果，以及，第二作业评估指标和第三评估指标；

获得第一绿篱机工作时段的第一影像信息，将所述第一影像信息输入SlowFast特征提取模型，获得第一评估指标质检结果；

获得所述第一绿篱机工作时段的空滤质检信息，基于所述空滤质检信息获得第二评估指标质检结果；

根据所述第一评估指标质检结果和第二权重分配结果、所述第二评估指标质检结果和所述第三权重分配结果，获得第一作业风险评估结果。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述获得第一绿篱作业工况信息，包括：

获得第一绿篱信息；

将所述第一绿篱信息与绿篱作业历史信息进行映射匹配，获得第一绿篱作业规划信息；

获得第一绿篱作业场景信息；

基于所述第一绿篱信息、所述第一绿篱作业场景信息和所述第一绿篱作业规划信息，获得所述第一绿篱作业工况信息。

3.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述将所述第一绿篱机作业评估指标输入第一权重分配模型，获得第一权重分配结果，包括：

构建X个权重分配层，获得所述第一权重分配模型；

将所述第一绿篱机作业评估指标输入所述X个权重分配层内，对所述第一绿篱机作业评估指标内的各评估指标进行重要程度排序，获得第一评估指标序列；

获得所述第一评估指标序列内相邻两个所述评估指标的重要程度比赋值；

根据所述重要程度比赋值，计算获得所述评估指标的权重值；

计算获得所有所述评估指标的权重值，得到所述第一权重分配结果。

4.根据权利要求3的方法，其特征在于，所述对所述第一绿篱机作业评估指标内的各评估指标进行重要程度排序，包括：

将所述第一绿篱机作业评估指标输入所述X个权重分配层内，进行重要程度分析，获得X个第一评估指标；

对所述X个第一评估指标进行分析，获得所述第一评估指标序列内的第1个评估指标；

除去所述第一绿篱机作业评估指标内的所述第1个评估指标，将其他的所述评估指标输入所述X个权重分配层内，进行重要程度分析，获得X个第二评估指标；

对所述X个第二评估指标进行分析，获得所述第一评估指标序列内的第2个评估指标；

重复上述步骤，获得所述第一评估指标序列。

5.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述将所述第一影像信息输入SlowFast特征提取模型，获得第一评估指标质检结果，包括：

构建所述SlowFast特征提取模型的第一卷积通道和第二卷积通道，训练获得所述SlowFast特征提取模型；

将所述第一影像信息分为第二影像信息和第三影像信息；

将所述第二影像信息和第三影像信息分别输入所述第一卷积通道和第二卷积通道；

获得输出结果，所述输出结果包括所述第一评估指标质检结果。

6.根据权利要求5的方法，其特征在于，所述构建所述SlowFast特征提取模型的第一卷积通道和第二卷积通道，获得所述SlowFast特征提取模型，包括：

构建输入层、第一卷积通道、第二卷积通道和输出层；

获得所述第一绿篱机工作时段的历史影像信息；

降低所述历史影像信息的图像质量，获得第一训练图像信息；

获得所述历史影像信息内的预设帧数图像，将所述预设帧数图像作为第二训练图像信息；

将所述第一训练图像信息、所述第二训练图像信息分别作为第一训练数据和第二训练数据，分别训练所述第一卷积通道和第二卷积通道；

获得所述SlowFast特征提取模型。