基于多源预测模型的辣椒收获机前进速度两级调控方法

本发明公开了基于多源预测模型的辣椒收获机前进速度两级调控方法，主要涉及辣椒收获机领域。该方法包括高速摄像机和扭矩传感器采集图像信息和扭矩信号，预处理后输入机器视觉模型与扭矩预测模型中得到图像处理技术纠正的预测扭矩值，通过力学模型得到预测的滚筒负载状况后初步调整前进速度使负载处于正常值区间，采集分离装置上下部传送带上的负载数据，计算含杂率后输入蚁群算法改进的融合时间与空间特征构建的CNN‑LSTM神经网络模型中得到采收含杂率状况，依据预测含杂率进一步调整前进速度后实时监测负载状况，两级调速中负载状况的调速优先于含杂率状况的调速。本发明能够根据滚筒负载与采收含杂率的状况实时地调整收获机的前进速度。