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龙图腾网获悉东北农业大学申请的专利基于机具实时参数的玉米收获机作业土壤压实度判定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119476040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411880741.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机具实时参数的玉米收获机作业土壤压实度判定方法是由王一甲;齐勇顺;温暖;付君;杨晓;何进;王乃卉;奚德君设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机具实时参数的玉米收获机作业土壤压实度判定方法在说明书摘要公布了：基于机具实时参数的玉米收获机作业土壤压实度判定方法，本发明属于农业机械化与智能装备技术领域，具体涉及土壤压实度判定方法。本发明的目的是为了解决现有针对土壤压实预测方法都是考虑土壤的指标还有机具本身压力，而未考虑驾驶人员可以自主控制的动态指标对土壤压实的影响，导致对土壤压实预测准确性低的问题。过程为：一、采集特征数据训练集；二、得到标准化后的特征数据训练集；三、获得最优压实程度预测模型；四、构建最优综合压实程度模型；五、构建最优压实预警模型；六、构建最优综合压实风险预警模型；七、采集待测特征数据集，获得待测特征数据集的最优综合压实程度模型输出综合压实程度值和风险预警等级；八、实时在屏幕端推送。

本发明授权基于机具实时参数的玉米收获机作业土壤压实度判定方法在权利要求书中公布了：1.基于机具实时参数的玉米收获机作业土壤压实度判定方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤一、采集特征数据训练集；具体过程为： 特征数据训练集包括重复碾压次数、收获机自重、履带硬度、履带张紧度、卸粮频率、总转向时间占比、差速转向时间占比、制动转向时间占比、原地转向时间占比； 步骤二、对步骤一采集的特征数据进行标准化，得到标准化后的特征数据训练集； 步骤三、基于标准化后的特征数据训练集，获得最优压实程度预测模型；具体过程为： 步骤三一、基于标准化后的特征数据，构建压实程度预测模型； 压实程度预测模型用于预测表层土壤压实值、中层土壤压实值、深层土壤压实值； 步骤三二、构建压实程度预测模型的误差损失函数； 步骤三三、采用梯度下降法优化压实程度预测模型的特征权重，直至权重收敛，获得最优特征权重； 基于最优特征权重获得最优压实程度预测模型； 步骤四、基于步骤三获得的最优压实程度预测模型，构建最优综合压实程度模型； 所述最优综合压实程度模型表达式为： 其中： 表示最优综合压实值； 表示最优表层压实程度权重； 表示最优中层压实程度权重； 表示最优深层压实程度权重； 步骤五、基于步骤四构建的最优综合压实程度模型，构建最优压实预警模型； 步骤六、基于步骤四构建的最优综合压实程度模型和步骤五构建的最优压实预警模型，构建最优综合压实风险预警模型； 最优综合压实风险预警模型表达式为： 其中：分别表示最优综合压实程度模型和最优压实预警模型的权重； 表示最优综合压实值对应的压实预警值； 表示最优综合压实风险预警值； 步骤七、采集待测特征数据集，基于最优综合压实程度模型输出最优综合压实程度值和基于最优综合压实风险预警模型输出风险预警等级； 步骤八、实时在屏幕端推送最优综合压实风险预警值、待测特征数据集中每个特征的数据以及预警等级，达到中风险或高风险预警等级发出提示警报。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北农业大学，其通讯地址为：150030 黑龙江省哈尔滨市香坊区长江路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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