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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东山科智控数字化科技有限公司申请的专利融合插值增强与深度时空特征建模的农机行为识别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：CN120180277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510623075.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权融合插值增强与深度时空特征建模的农机行为识别方法是由侯亚文;郝凤琦;高从慧;丁青艳;白金强;李娟;尹亚南设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合插值增强与深度时空特征建模的农机行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于电数字数据处理的技术领域，更具体地，涉及一种融合插值增强与深度时空特征建模的农机行为识别方法。所述方法包括：获取农机的GNSS轨迹数据并对轨迹数据进行预处理；采用一种基于DBSCAN聚类的局部插值方法对数据集中的道路点进行数据增强；设计一套空间分布特征提取方法；通过结合运动特征提取和空间分布特征提取对数据增强后的轨迹数据进行特征提取；引入变分自编码器VAE对初始特征进行潜在特征提取；随后，采用ResBiLSTM网络进行时空建模；最终，通过线性分类器实现端到端的分类决策，从而实现对农机作业行为的智能识别。本发明解决了现有轨迹识别技术中存在的两个关键问题：一是数据分布严重不平衡，二是轨迹点的空间分布特征常被忽视。

本发明授权融合插值增强与深度时空特征建模的农机行为识别方法在权利要求书中公布了：1.融合插值增强与深度时空特征建模的农机行为识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取农机的GNSS轨迹数据并对轨迹数据进行预处理； S2、数据增强：采用一种基于DBSCAN聚类的局部插值方法对预处理后轨迹数据集中的道路点进行数据增强； S3、特征提取：设计一套空间分布特征提取方法，量化分析轨迹点的密度特征、平行关系和距离关系这些空间属性； 通过结合运动特征提取和空间分布特征提取对数据增强后的轨迹数据进行特征提取，提取每个轨迹点的初始特征，每个轨迹点由14个初始特征组成，构建多维特征输入空间； S4、特征优化：引入变分自编码器VAE对初始特征进行潜在特征提取，通过非线性变换获得更具判别性的嵌入特征表示；随后，采用改进的BiLSTM网络-ResBiLSTM网络进行时空建模：一方面利用其双向结构充分捕捉时序依赖关系，另一方面通过残差连接机制优化网络的信息流传递； S5、最终，经过ResBiLSTM网络提取的深层特征被输入到全连接层中进行类别映射，随后，使用Sigmoid函数计算田间和道路类别的概率分布，选择概率最高的类别作为分类结果，从而实现对农机作业行为的智能识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东山科智控数字化科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。