【技术实现步骤摘要】
使用机器学习模型估计农业收割机作物产量的系统和方法
[0001]本公开总体上涉及农业收割机(诸如甘蔗收割机)，并且更具体地，涉及用于使用机器学习模型估计农业收割机的作物产量的系统和方法。
技术介绍
[0002]通常，农业收割机包括用于加工收割的作物物料的加工设备的组件。例如，在甘蔗收割机内，被切断的甘蔗茎秆经由进给辊组件被输送到切断器组件，切断器组件将甘蔗茎秆切割或切断成碎块或短段(billet)(例如，6英寸甘蔗段)。然后，将从切断器组件排出的经加工的作物物料作为短段和碎屑的流引导到主提取器中，在主提取器内将空中的碎屑(例如，灰尘、污垢、叶子等)与甘蔗短段分离。然后，分离/清洁后的短段落入升降器组件中，以传送到外部储存设备。
[0003]在收割机的操作期间，通常期望的是在机器穿过农田时监视作物产量。对于甘蔗收割机，现有的产量监视系统依赖于设置在升降器组件内的传感器化板上，以基于在甘蔗经过板时由其感测到的负载来估计作物产量。虽然这种系统被配备用于提供准确的产量数据，但系统的各种部件是十分昂贵的，由此使系统对于一些用户...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于估计农业收割机的作物产量的计算系统，所述计算系统包括：一个或更多个处理器；以及一个或更多个非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质共同地存储：机器学习的产量估计模型，所述机器学习的产量估计模型被配置为接收与农业收割机的一个或更多个操作相关条件相关联的数据，并处理所述数据以确定指示所述农业收割机的作物产量的产量相关参数；以及当由所述一个或更多个处理器执行时将所述计算系统配置为执行操作的指令，所述操作包括：获得与所述一个或更多个操作相关条件相关联的数据；将所述数据输入到所述机器学习的产量估计模型中；以及接收所述产量相关参数的值作为所述机器学习的产量估计模型的输出。2.根据权利要求1所述的计算系统，其中：所述计算系统物理地位于所述农业收割机上；以及获得与一个或更多个操作相关条件相关联的数据包括从物理地位于所述农业收割机上的源获得与一个或更多个操作相关条件关联的数据。3.根据权利要求1所述的计算系统，其中：所述计算系统物理地位于所述农业收割机上；以及获得与一个或更多个操作相关条件相关联的数据包括从位置远离所述农业收割机的源获得与所述一个或更多个操作相关条件关联的数据。4.根据权利要求1所述的计算系统，其中，所述操作还包括至少部分地基于所述产量相关参数来启动对所述农业收割机的控制动作。5.根据权利要求4所述的计算系统，其中，启动所述控制动作包括以下中的至少一个：使与所述产量相关参数相关联的数据经由所述农业收割机的用户界面呈现给操作者；至少部分地基于所述产量相关参数来生成产量图；或者至少部分地基于所述产量相关参数来自动地控制所述农业收割机的部件的操作。6.根据权利要求1所述的计算系统，其中，所述产量相关参数包括通过所述农业收割机的一部分的质量流率。7.根据权利要求1所述的计算系统，其中，获得与所述一个或更多个操作相关条件相关联的数据包括从物理地位于所述农业收割机上的一个或更多个传感器获得传感器数据。8.根据权利要求7所述的计算系统，其中，所述传感器数据指示以下中的至少一个：所述农业收割机的一个或更多个部件的位置或位置的变化；所述农业收割机的地面速度；所述农业收割机的所述一个或更多个部件的操作速度；所述农业收割机内的液压流体的流体压力；或施加到所述农业收割机的一个或更多个部件的负载。9.一种用于估计作物产量的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：由包括一个或更多个计算设备的计算系统获得与农业收割机的一个或更多个操作相关条件相关联的数据；由所述计算系统将所述数据输入到被配置为接收并处理数据的机器学习的产量估计
模型中，以确定指示所述农业收割机的作物产量的产量相关参数；由所述计算系统接收所述产量相关参数的值作为所述机器学习的产量估计模型的输出；以及由所述计算系统至少部分地基于所述产量相关参数来启动对所述农业收割机的控制动作。10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中：所述计算系统物理地位于所述农业收割机上；以及获得与一个或更多个操作相关条件相关联的数据包括从物理地位...
【专利技术属性】
技术研发人员：J，
申请(专利权)人：凯斯纽荷兰工业哈尔滨机械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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