【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及收获机，尤其涉及收获机作业速度智能调节系统。
技术介绍
1、随着农业机械化的发展，收获机在农作物收割中发挥着越来越重要的作用，然而，在实际收割过程中，田间环境的复杂多变以及作物状况的多样性给收割作业带来了诸多挑战，尤其是在倒伏作物和农药残留区域，传统的收割机难以有效应对，往往导致作物损失、收割质量下降以及环境污染等问题，因此，迫切需要一种智能化的系统，能够实时调整收割机的作业速度和路径，确保收割作业的高效性和安全性。
2、现有技术中，虽然已经有一些关于收割机作业优化的研究和应用，但大多数系统缺乏对复杂环境参数的综合考虑，难以实现精确和动态的调节，例如，对于倒伏作物的处理，现有技术多依赖于固定路径和速度，无法实时响应倒伏程度的变化；对于农药残留的检测和避让，也缺乏高效的检测手段和路径优化算法，导致作业过程中难以有效避免高农药残留区域，此外，现有系统在数据处理和反馈机制上存在不足，无法实时监控和调整作业状态，影响了收割作业的整体效率和质量。
3、本专利技术的目的是提供一种收获机作业速度智能调节系统，提高收割效率和作业质量，减少作物损失和环境污染，提升农业机械化的智能化水平和整体效益。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了收获机作业速度智能调节系统。
2、收获机作业速度智能调节系统，包括数据采集模块、作物倒伏检测与补偿模块、农药残留检测与避让模块、控制与执行模块以及显示与反馈模块，其中；
3、所述数据采集模块通过多
4、所述作物倒伏检测与补偿模块检测田间作物的状态数据，结合环境参数，动态调整收割机的作业速度和路径，具体包括：
5、倒伏检测：通过倒伏传感器和摄像头检测作物的状态数据，包括倒伏情况、高度数据和姿态信息；
6、倒伏分析：结合环境参数，对状态数据进行分析，识别出倒伏作物的区域、倒伏程度和倒伏方向，并评估倒伏作物对收割作业的影响程度，生成相应的补偿策略；
7、路径优化：根据倒伏分析的结果生成初始作业路径，并根据实时检测的倒伏情况动态调整收割机的作业路径；
8、速度调节：基于倒伏分析的结果，动态调整收割机的作业速度，同时实时监控收割效果和速度调节效果；
9、所述农药残留检测与避让模块检测作物上的农药残留情况，并根据检测结果，自动调整收割策略，避让高农药残留区域；
10、所述控制与执行模块生成对应的作业速度调节指令，并执行相应的速度调节操作；
11、所述显示与反馈模块显示当前的作业参数和调节状态，并将执行情况和作业状态反馈给操作人员。
12、可选的，所述数据采集模块包括：
13、数据采集：通过作物密度传感器检测作物密度，通过地形传感器检测地形的起伏情况，通过湿度传感器检测土壤的湿度；
14、数据清洗：通过统计学方法去除噪声和异常值，设定阈值范围，将超过范围的环境参数视为异常值并剔除；
15、数据标准化：将不同量纲的环境参数转换为统一量纲；
16、时间序列分析：使用移动平均法平滑环境参数，处理环境参数的时间变化趋势；
17、空间插值：使用反距离加权法（idw）填补传感器检测范围内的空间数据空缺。
18、可选的，所述倒伏检测包括：
19、倒伏传感器采集：安装在收割机前部或侧面，利用超声波技术实时测量作物的高度和倒伏角度，通过多点测量获取作物的倒伏情况和姿态信息；
20、摄像头采集：安装在收割机前部，获取作物的实时图像，通过图像处理算法提取作物的高度数据和姿态信息；
21、数据融合：将倒伏传感器和摄像头获取的作物状态数据进行融合，生成综合的倒伏情况、高度数据和姿态信息。
22、可选的，所述倒伏分析包括：
23、倒伏区域识别：利用检测到的作物高度数据和倒伏情况，通过k均值聚类将作物划分为不同的区域，识别出倒伏作物的区域；
24、倒伏程度计算：通过倒伏角度和高度数据，采用倒伏指数计算每个作物的倒伏程度；
25、倒伏方向识别：根据倒伏角度数据，使用方向矢量法识别出作物的倒伏方向；
26、影响评估：结合环境参数（作物密度、地形起伏和土壤湿度），评估倒伏作物对收割作业的影响程度，生成影响评估报告，表示为：
27、；
28、其中，i为影响指数，d为作物密度，g为地形起伏，s为土壤湿度，、、为权重系数；
29、补偿策略生成：根据影响评估的结果，生成相应的补偿策略，包括调整作业速度、优化收割路径和调节收割角度。
30、可选的，所述路径优化包括：
31、初始作业路径生成：根据倒伏分析的结果，使用dijkstra算法生成初始作业路径，表示为：
32、；
33、其中，为节点v到起点的最短路径距离，为节点u到起点的最短路径距离，为节点u到节点v之间的边权重，s为已处理的节点集合；
34、路径成本计算：计算路径的成本，表示为：
35、;
36、；
37、其中，为节点v的最短路径距离，为节点u的最短路径距离，为节点u到节点v之间的边权重，和分别为节点v和节点u的坐标，为倒伏程度的权重系数，为节点u到节点v之间的倒伏程度；
38、动态路径调整：根据实时检测的倒伏情况和环境参数，使用bellman-ford算法对初始路径进行实时优化，表示为：
39、；
40、其中，为节点v的最短路径距离，为节点u的最短路径距离，为节点u到节点v之间的边权重，v为所有节点的集合。
41、可选的，所述速度调节包括：
42、速度调节：根据倒伏分析的结果，结合倒伏程度、作物密度和土壤湿度，动态计算作业速度，表示为：
43、；
44、其中，v为调整后的作业速度，为基础作业速度，l为倒伏程度，d为作物密度，s为土壤湿度，、、为相应的权重系数；
45、实时监控：使用传感器实时监控收割效果和速度调节效果，包括作物收割高度、收割损失率和机器负载；
46、反馈调整：根据实时监控的结果，动态调整作业速度，表示为：
47、；
48、其中，为调整后的作业速度，为当前作业速度，k为调整系数，为目标收割效果，为实际收割效果。
49、可选的，所述农药残留检测与避让模块包括：
50、农药残留检测：通过光谱传感器和摄像头实时检测作物表面的农药残留情况，并将农药残留情况融合生成综合的农药残留信息；
51、残留分析：通过卷积神经网络（cnn）模型分析融合后的农药残留信息，识别残留区域和浓度；
52、策略调整：根据残留分析的结果，生成本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，包括数据采集模块、作物倒伏检测与补偿模块、农药残留检测与避让模块、控制与执行模块以及显示与反馈模块，其中；
2.根据权利要求1所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述倒伏检测包括：
4.根据权利要求3所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述倒伏分析包括：
5.根据权利要求4所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述路径优化包括：
6.根据权利要求5所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述速度调节包括：
7.根据权利要求1所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述农药残留检测与避让模块包括：
8.根据权利要求7所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述农药残留检测包括：
9.根据权利要求8所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括：
10.根据权利要求9所述的收获机
...【技术特征摘要】
1.收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，包括数据采集模块、作物倒伏检测与补偿模块、农药残留检测与避让模块、控制与执行模块以及显示与反馈模块，其中；
2.根据权利要求1所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述倒伏检测包括：
4.根据权利要求3所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述倒伏分析包括：
5.根据权利要求4所述的收获机作业速度智能调节系统，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘德江，钟成义，同坚，姚克恒，马诗珉，张晓，陈伟，王果，
申请(专利权)人：农业农村部南京农业机械化研究所，
类型：发明
国别省市：
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