一种融合时空聚类和语义分割的农机田路轨迹分类方法

本发明公开了一种融合时空聚类和语义分割的农机田路轨迹分类方法，同时满足实际农机作业场景下对农田轨迹和道路轨迹分类精度和运算效率的要求。该方法主要包括三个阶段：第一，轨迹预处理。使用空值填充、属性过滤、速度清洗和线性插值四种预处理操作剔除异常轨迹点，并补全缺失的轨迹。第二，轨迹聚类。采用基于轨迹位置、时序和方向信息的时空近邻轨迹段聚类方法在去除长距离道路行驶轨迹的基础上，形成轨迹组。第三，轨迹分割。结合通道与空间混合注意力机制和焦点损失函数，构建基于U‑Net的轨迹图分割模型，实现对每个轨迹组中贴近农田地块的道路行驶轨迹、漂移轨迹和农田轨迹的分割。实验表明，本发明提供的方法在真实农机作业场景数据集中具有最高的分类精度，且平均推理时间优于最新的分类方法中精度最高的方法。