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龙图腾网获悉中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所);山东省林业科学研究院申请的专利一种基于多源数据融合的无人机精准施药方法及系统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：CN117502405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202311452276.9，技术领域涉及：A01M7/00；该发明授权一种基于多源数据融合的无人机精准施药方法及系统是由王秀国;王清海;刘通;亓玉昆;慕文静;董爱新设计研发完成，并于2023-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的无人机精准施药方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人施药技术领域，特别是一种基于多源数据融合的无人机精准施药方法及系统。基于预设施药参数控制无人机对待施药农作物进行施药，并在多个预设时间节点获取无人机的实际施药参数，对参数存储库中的实际施药参数进行聚类处理，得到各实际施药参数的隶属度矩阵；并对所述隶属度矩阵进行修正，得到修正后的隶属度矩阵；根据所述修正后的隶属度矩阵得到无人机中不同类型的实际施药参数，并将各种类型的实际施药参数与相应类型预设施药参数进行比较，得到比较结果，根据所述比较结果对无人机的实际施药参数进行调控。通过本方法能够及时对发生偏差的施药参数进行修正，提高无人机的施药精度，提高施药效率与效果。

本发明授权一种基于多源数据融合的无人机精准施药方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的无人机精准施药方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待施药农作物的点云数据，基于所述点云数据构建待施药农作物三维模型图，并基于所述待施药农作物三维模型图生成对该待施药农作物进行施药时的预设施药参数； 基于所述预设施药参数控制无人机对待施药农作物进行施药，并在多个预设时间节点获取无人机的实际施药参数，构建参数存储库，并将所述实际施药参数导入所述参数存储库中； 对所述参数存储库中的实际施药参数进行聚类处理，得到各实际施药参数的隶属度矩阵；并对所述隶属度矩阵进行修正，得到修正后的隶属度矩阵； 根据所述修正后的隶属度矩阵得到无人机中不同类型的实际施药参数，并将各种类型的实际施药参数与相应类型预设施药参数进行比较，得到比较结果，根据所述比较结果对无人机的实际施药参数进行调控； 其中，对所述参数存储库中的实际施药参数进行聚类处理，得到各实际施药参数的隶属度矩阵，具体为： 将各实际施药参数转化为一个独立的簇团，并通过余弦相似度算法计算各簇团之间的余弦相似度，根据所述余弦相似度构建相似度矩阵； 根据所述相似度矩阵检索出相似度最高的两个簇团，并将相似度最高的两个簇团合并为一个新簇团； 根据合并后的新簇团更新相似度矩阵，以反映新簇团与其余簇团之间的相似度；在更新后的相似度矩阵中再次检索出相似度最高的两个簇团，同样将相似度最高的两个簇团合并为一个新簇团； 重复以上步骤，直到达到期望的簇团数目，生成初步聚类结果，并根据所述初步聚类结果计算各簇团中各实际施药参数与其聚类中心之间的隶属度，根据所述隶属度生成隶属度矩阵； 其中，对所述隶属度矩阵进行修正，得到修正后的隶属度矩阵，具体为： 获取各实际施药参数在隶属度矩阵中对应的隶属度，并将隶属度大于预设阈值的实际施药参数映射为1，将隶属度不大于预设阈值的实际施药参数映射为0，得到单位矩阵； 根据所述单位矩阵的列向量组成一个基向量组，并利用所述基向量组来表示和操作高维空间中的向量和子空间，以构建得到一个N维空间； 将所述隶属度矩阵导入所述N维空间中，获取所述隶属度矩阵中的行向量，并引入Jaccard相似度算法，并将预设位置中的行向量作为基准向量，通过所述Jaccard相似度算法计算所述基准向量与其余行向量之间的相似性； 若某一行向量与基准向量之间的相似性大于预设相似性，则获取与该行向量对应的实际施药参数，并计算该行向量中所有实际施药参数与其余簇团的聚类中心之间的曼哈顿距离； 判断该行向量中的实际施药参数与其余簇团的聚类中心之间的曼哈顿距离是否存在小于预设距离的情况，若存在，则将该行向量中相应的实际施药参数重新聚类至曼哈顿距离小于预设距离的簇团中，并更新所述隶属度矩阵，得到修正后的隶属度矩阵。

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中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所);山东省林业科学研究院，其通讯地址为：266101 山东省青岛市崂山区科苑经四路11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”。