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题名一种农机轨迹行为模式识别的时空交互掩码并联网络
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作者
张鑫雨
翟卫欣
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机构
中国农业大学
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出处
《计算机工程与应用》
2025年第21期167-181,共15页
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基金
国家自然科学基金(32301691)
国家重点研发计划(2025YFE0103600,2021YFB3901300)
中国农业大学“2115人才培育发展支持计划”。
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文摘
农机轨迹行为模式识别是指通过分析农机轨迹的空间结构、边界特征等信息来识别农机的活动场景,并为每个未知轨迹点分配相应语义标签的过程。针对农机轨迹时空依赖关系挖掘不充分、噪声干扰等问题,提出了一种农机轨迹行为模式识别的时空交互掩码网络。设计了时序分块Transformer和空间交叉聚合器两个模块,其中时序分块Transformer模块用于探索农机轨迹内部特征在不同时间节点的交互关系,并通过同步原型策略以进一步增强模型对轨迹特征的上下文理解;而空间交叉聚合器模块通过聚合邻域节点特征来捕捉多个轨迹点之间的空间相关性。此外,为提高模型的泛化能力,设计了双分支掩码学习策略,引入重构分支对模型进行预训练以学习更加通用的轨迹特征表示。为验证所提模型的优越性,在农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室提供的两种真实农机轨迹数据集上展开了实验。实验结果表明,所提模型在水稻收割机和拖拉机轨迹数据集上分别取得了90.54%和94.17%的准确率,与次优模型相比,其F1分数分别提升了5.15、6.84个百分点。
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关键词
农机轨迹行为模式识别
时空交互掩码网络
双分支掩码学习
时序分块Transformer
空间交叉聚合器
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Keywords
agricultural machinery trajectory operation mode identification
spatial-temporal interaction masked net
binary masked learning
temporal patch Transformer
spatial cross aggregator
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术]
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