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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种拖拉机田间作业地面类型实时辨识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：CN120708177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510817881.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种拖拉机田间作业地面类型实时辨识方法及系统是由温昌凯;牛泽众;宋正河;谢斌;赵子豪;赵军杰设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种拖拉机田间作业地面类型实时辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种拖拉机田间作业地面类型实时辨识方法及系统，属于地面与路面识别技术领域。本发明利用传感器收集车轮振动、土壤特性、车辆动力学多维数据，全面反映地面特征，结合扩展卡尔曼滤波算法估算滑转率，作为地面附着特征增强系统对地面附着状态的判别能力；引入变分模态分解对车轮振动信号进行特征提取，与土壤特性和滑转率组成多维特征矩阵后使用统一流形近似与投影算法进行降维；采用遗传算法优化的极限学习机作为地面类型的智能识别模型，在拖拉机车轮单次旋转周期内完成数据采集与地面类型辨识，具备良好的实时性与准确性，有效提升农业作业操作的稳定性与自动化水平，为智能农机环境感知与作业参数自适应控制提供技术支撑。

本发明授权一种拖拉机田间作业地面类型实时辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种拖拉机田间作业地面类型实时辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过传感器获取车轮振动信号、土壤特性、轮速及地速数据； S2、根据轮速与地速构建状态变量，通过扩展卡尔曼滤波器递推估算滑转率，作为地面附着特征；状态变量表示为： ； 其中，为地速，为滑转率，表示为： ； 式中，为轮径，为车轮角速度； S3、对车轮振动信号进行变分模态分解，获取本征模态函数，提取各个模态的统计特征，结合土壤特性和滑转率组成多维特征矩阵；具体步骤如下： 1对采集的车轮振动信号采用VMD进行变分模态分解，得到本征模态函数；变分模态分解的目标为最小化每个模态带宽总和，表示为： ； 式中，{为第k个本征模态函数，为k个模态中心频率，为对时间t的导数，为虚数单位； 2通过ADMM进行迭代求解，提取每个模态的统计特征，形成一个完整的特征向量，构建地面响应特征描述空间； 特征向量表示为： ； 式中，为第i个模态统计特征值； 3结合土壤湿度、电导率和滑转率，组成多维特征矩阵，表示为： ； 式中，为多维特征矩阵，为样本数量，为每个样本的特征位数； S4、采用UMAP对多维特征矩阵进行非线性降维，得到低维特征矩阵； S5、将低维特征矩阵输入至遗传算法优化的极限学习机模型中进行分类推理，输出地面类型识别结果。

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