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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智控数字化科技有限公司申请的专利一种路网图和农机轨迹聚类算法相结合的农机运动模式识别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：CN116738313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310692957.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种路网图和农机轨迹聚类算法相结合的农机运动模式识别方法是由程广河;卞存翔;白金强;郝凤琦设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种路网图和农机轨迹聚类算法相结合的农机运动模式识别方法在说明书摘要公布了：一种路网图和农机轨迹聚类算法相结合的农机运动模式识别方法，属于地图匹配的技术领域，该方法的步骤包括：获取农机定位轨迹原始数据；对原始农机定位轨迹数据进行数据清洗；利用农机定位轨迹数据获取对应目标区域内的路网图；利用HFTMM算法纠正农机定位轨迹与路网图道路之间的映射偏差；根据农机定位轨迹与路网道路之间的高精度映射关系确定农机道路行驶运动模式；利用DBSCAN密度聚类算法确定农机田间作业和田间转场运动模式。本发明将路网图的道路场景和密度聚类算法相融合，来提高农机定位轨迹分割的准确率和效率，获得更加准确的农机运动模式识别结果。

本发明授权一种路网图和农机轨迹聚类算法相结合的农机运动模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种路网图和农机轨迹聚类算法相结合的农机运动模式识别方法，其特征在于，包括： S1：根据经过数据清洗后的农机定位轨迹数据的经纬度信息来确定路网图像数据，然后利用基于路网拓扑结构的HFTMM算法，纠正农机定位轨迹到路网图的映射偏差，实现农机定位轨迹到路网图道路的精准映射； 所述利用基于路网拓扑结构的HFTMM算法，纠正农机定位轨迹到路网图的映射偏差，具体步骤如下： S131：选择关键样本，利用HFTMM算法在以过渡节点vtr=lattr，lontr为中心、以半径为r的圆的范围内，找到最靠近过渡节点的轨迹点，将其作为农机定位轨迹数据的关键样本，根据所述关键样本将整个轨迹数据划分为多个子轨迹，具体包括： 1利用ArcGIS将农机定位轨迹数据映射至路网图，根据农机定位轨迹数据与路网图像数据的初步映射结果，选择最接近轨迹点的路段组成农机定位轨迹道路缓冲区； 2根据农机定位轨迹数据按照时间顺序进行排列的特性，确定农机定位轨迹经过过渡节点时是否存在折返现象： 若存在折返，则过渡节点对应2个关键样本； 若不存在折返，则过渡节点对应1个关键样本； 确定折返情况后，以过渡节点C为中心、以r为半径做圆，寻找该圆内距离过渡节点最近的轨迹点作为关键样本，寻找关键样本Sc的公式如下式： 1 在公式1中，dpi，C代表欧几里得距离函数；C代表过渡节点；S代表以过渡节点C为中心、以r为半径的圆内的农机定位轨迹点集合；pi代表属于S中的农机定位轨迹点； S132：误差椭圆匹配，利用误差椭圆来将经过关键样本划分后的子轨迹分别映射至附近路段，具体步骤如下： 3定义误差椭圆：椭圆的焦距2c指两个连续农机定位轨迹点和之间的欧几里得距离，椭圆的中心指和的中心点，椭圆的长轴2a是指两个农机定位轨迹点在当前时刻以最大速度移动的最大距离，椭圆的短轴表示为，其中，椭圆的长轴为可变值，为轨迹点的前一轨迹点和轨迹点的后一轨迹点之间的欧几里得距离； 4以第一个关键样本作为椭圆的轨迹点，反向连续构建误差椭圆，并评估路段是否包含在误差椭圆中；以第一个关键样本作为椭圆的轨迹点，正向连续构建误差椭圆，并评估路段是否包含在误差椭圆中；以上评估路段是否包含在误差椭圆方法为判断线段与椭圆位置关系代数法： 若、和路段均在误差椭圆内，则根据以下情况进行调整： 情况一：两点均在路段、在路段但不在路段； 情况二：在路段但不在路段； 情况三：两点均不在路段的情况； 调整方法为：经纬度改变至与对应路段相同的经纬度、时间戳不变； 5经过S131和S132处理后，随机抽取的农机定位轨迹点与路网图的新映射关系图； S2：根据经过地图匹配技术纠正后的农机定位轨迹与路网图之间的高精度映射图，将落于路网图道路上的农机定位轨迹点判定为：道路行驶运动模式； S3：基于DBSCAN密度聚类算法对S2中未识别完成的农机定位轨迹点进行分割，分割结果为：农田转场运动模式和农田作业运动模式。

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