基于北斗的農機智能管理系統
——江蘇北斗衛星應用產業研究院有限公司
概述：
在當前農業全程機械化大環境下，針對農機生產過程中作業粗放、可靠性安全性差等問題，突破北斗定位技術、多源農業數據信息采集融合技術等關鍵技術，利用大數據分析挖掘及信息化監測手段，探索復雜、開放工況下農機作業參數檢測原理，研究農用動力機械、施肥機械、植保機械和玉米收獲機械等典型農機裝備田間作業過程中關鍵運動參數、作業狀態和質量效果等測試方法及技術，構建平行農業系統，實現農機作業過程監測、質量評估、農機優化配置和生產決策支持，并通過不斷地業務迭代，形成智慧化的服務。
主要技術突破和創新點：
①基于地圖匹配技術的高精度北斗導航系統定位技術
采用北斗導航定位系統，根據農田的地理信息系統數據，基于CORS系統將觀測值實時發送到中間服務器上，進行差分解算和坐標轉換，實現農機作業復雜環境下的高精度定位，精度可達到亞米級，提高農機作業管理水平，實現精準農業。
②農機作業信息智能感知技術
通過多源信息融合算法，針對不同農機作業過程，結合其作業技術特點，篩選關鍵作業質量參數，以信息化手段實現作業深度、作業狀態、機具姿態等農機信息的實時采集獲取。
③農機作業信息全自動處理技術
通過研制作業地塊自動識別與面積統計、重復面積測算、停車識別、路徑誤差修正等一系列擁有自主知識產權的優化算法，提高管理效率與質量。
④基于車聯網技術的車機工況信息采集、回收、挖掘、分析、故障追溯推演技術
通過CAN總線對接農機自身工況信息，將數據上傳至農機監管系統，通過大數據技術對數據進行挖掘分析，做到對故障的提前預警，盡早排查故障隱患，實現對農機的工作狀態進行科學管理，集中維護。
⑤農機作業主要環節作業質量與作業狀態參數監測多源信息融合技術
針對不同農機作業環節，篩選關鍵作業質量和工況監測參數，研究基于模糊神經網和證據組合理論等農機作業多源信息融合算法，構建基于多源信息融合的農機作業質量監控技術，實現農機作業信息的實時監測。
