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龙图腾网获悉江苏北斗农机科技有限公司申请的专利基于卷积神经网络的作业地块自动识别与计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115527093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211289142.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于卷积神经网络的作业地块自动识别与计算方法是由何春健;王天瑞;孙辰;陈伏州;朱爱星;臧兆彬设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的作业地块自动识别与计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于卷积神经网络的作业地块自动识别与计算方法，本发明通过引入了卫星定位提供的多维运动参数和基础地理数据提供的地理环境参数，使用多源数据的组合大大提高了作业地块识别精度，同时对地理数据参数的引入可以使模型根据轨迹数据的空间分布自动调整权重，使得在不同地区的地理条件和不同的作业习惯下泛用性更高，对超小地块的识别和特形地块的识别正确率更高。

本发明授权基于卷积神经网络的作业地块自动识别与计算方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的作业地块自动识别与计算方法，包括以下步骤: 步骤一、多维特征图像生成； 步骤二、多维卷积神经网络对作业地块进行识别； 步骤三、栅格识别结果的矢量数据回归； 步骤四、作业地块面积计算； 所述步骤一：多维特征图像生成主要完成方式： 1使用地理编码转换矢量轨迹数据生成栅格数据 根据以车辆为单位的轨迹数据经纬度信息，使用原点为X0,Y0,空间分辨率为TX,TY、TX2,TY2、TX4,TY4的简单地理编码对轨迹点进行编码DPDX,DY，并连接时序点位； 连接方法为直线生成算法，计算直线斜率后根据直线方程判断直线像素格是否经过直线，生成出的轨迹线的编码数组为D1； 使用编码数组D1生成轨迹图像其中中像素位置PX,PY为地理编码DX,DY,生成轨迹层和参数信息层Pi；轨迹层像素数值为该地理编码在编码数组中重复的次数，参数信息层像素数值为地理编码轨迹点搭载的传感器平均值； 生成的轨迹图像像素值使用log归一化Pt＝log10ptlog10Pmax以避免停车等轨迹停滞场景带来的长尾数据干扰； 生成的参数信息层Pi像素值使用Pg＝Pg-PminPmax-Pmin进行归一化处理； 2使用外部地理矢量数据转换成栅格数据 使用轨迹图像的最大最小经纬度信息截取矢量图层，使用扫描线方法建立栅格图像； 扫描线法具体是从最小经度到最大经度依次以空间分辨率为Tw为间隔扫描线上是否存在矢量图形，如果存在图形则标记为该块栅格值为1否则为0，最终得到基础地理矢量的栅格形式数据Pv； 3使用外部地理栅格数据统一成栅格数据 将轨迹图像Pl的栅格覆盖到基础地理栅格数据Gg上去，计算每个栅格PXY在Gg上的对应栅格，计算新的像素值PXY＝∑i∑jGgi，ji*j,最终得到新的基础地理矢量的栅格形式数据Pg，Pg像素数值使用Pg＝Pg-PminPmax-Pmin进行归一化处理； 所述步骤二：多维卷积神经网络对作业地块进行识别，即使用多维卷积神经网络对作业地块进行识别的主要完成方式： 1将生成的二维轨迹图像二维基础地理矢量栅格Pv，二维基础地理栅格数据Pg，叠层组合为新的多维图像Pm，此时多维图像Pm维数由载具自身传感器数量与外部地理信息数据数量决定； 2为了去掉重复或相近的属性对计算造成的冗余，对多维图像Pm进行PCA主成分分析，取贡献率前80％以上字段组合为新的多维图像，维度为n； 3使用深度学习网型训练识别作业地块得到分割结果： 使用1层的3*3卷积核进行卷积计算，输入通道为n输出通道为64，再使用1层的3*3卷积核进行卷积计算，通道数为64，最后经过ReLU函数激活； 使用最大池化层简化图像到原尺寸的一半； 使用通道数为128的2层3*3卷积核进行卷积计算，最后经过ReLU函数激活； 使用最大池化层简化图像到原尺寸的一半； 使用通道数为256的2层3*3卷积核进行卷积计算，最后经过ReLU函数激活； 使用最大池化层简化图像到原尺寸的一半； 使用通道数为512的2层3*3卷积核进行卷积计算，最后经过ReLU函数激活； 使用最大池化层简化图像到原尺寸的一半； 使用通道数为512的2层3*3卷积核进行卷积计算，最后经过ReLU函数激活； 使用最大池化层简化图像到原尺寸的一半； 经过2层的1*1*4096全连接层，经过ReLU函数激活； 最后通过Softmax输出识别结果； 所述步骤三：栅格识别结果的矢量数据回归，即识别结果结合时序关系回归为矢量数据主要完成方式： 1将轨迹编码D1对照第二步的分割结果图像，将识别标签结果信息作为属性信息还原到轨迹数据中去； 2使用窗口为7的中值滤波按时序处理轨迹数据的识别标签结果属性，通过标签结果属性的不同和时间间隔阈值Tt得到作业地块对应轨迹的开始结束时间，并根据轨迹与作业范围生成作业面矢量MP_B，同时根据步骤一中编码规则生成地块地理编码DP； 所述步骤四：作业地块面积计算，即识别结果的作业地块面积计算主要完成方式： 1将作业面矢量进行宽度为作业宽度一半W2的膨胀运算，恢复真实作业面MP； 2将真实作业面MP进行宽度为W2的闭运算消除地块内噪点； 3提取真实作业面MP中的外轮廓数据，使用道格拉斯普克法平滑外轮廓轨迹，道格拉斯普克法将待处理曲线的首末点连一条直线，求所有中间点与直线的距离，并找出最大距离值D_max，用D_max与抽稀阈值T_dp相比较： 若D_max小于T_dp，这条曲线上的中间点全部舍去； 若D_max大于等于T_dp，则以该点为界，把曲线分为两部分； 对这两部分曲线重复上述过程，直至所有的点都被处理完成； 4将得到的真实作业面MP_B中的轮廓所有点投影到横坐标上，通过计算顺序连接点与投影到横坐标的点形成的梯形面积，其中从左到右连接点梯形面积为正面积，从右到左连接点梯形面积为负面积，其梯形面积之和为整个图形的总面积。

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