一、基本概况

随着精准农业和智能农业装备技术的发展和应用，传统的农业机械正在向融合卫星导航定位、智能测控与物联网等新一代信息技术的智能农业装备方向发展，加之我国北斗导航定位技术的不断完善，发展基于北斗定位、物联网和智能测控技术产品提升农机作业质量、效率、管理水平和机器装备运行管理的精准度已刻不容缓。

北京农业智能装备技术研究中心针对我国农机化高质高效发展中缺少农机作业数量与质量在线监测方法，作业数量和质量难以科学评价；管理服务手段滞后，农机化高质高效发展与作业管理服务效率低的矛盾日益突出等问题，融合北斗定位、智能测控、云计算和大数据等信息化技术与手段，突破了全程机械化作业智能监测和作业大数据云服务等关键技术，创制了全程机械化作业智能监测终端系列产品；攻克了广域集群农机作业多元异构数据高并发接入、大数据分析处理技术，构建了基于大数据的全程机械化作业云服务平台，从2015年起在赵春江院士的带领下团队在国内率先实现了业务化运行，同期哈工大惠达产品也在全国进行实用推广，安徽省是走在全国前列自2015年起将此项技术成熟的两个产品运用于全省的农机深松项目的监管之中。

2018年基于农经部门农业社会化服务项目难实施、难监管的问题，北京农业智能装备技术研究中心和哈工大惠达公司又将此项技术应用于全省农业社会化服务项目的全生产作业过程耕、种、管、收、秸秆打捆5大作业环节进行高效监管，为政府实施全程托管以及农业社会化服务项目的运营提供了依据和抓手，为发放项目资金提供了科学而有效的凭证，目前这两个主要平台监管了全省3347个服务主体、25621台农机，每年平均2个亿左右的深松补贴、3个亿左右的农业社会化服务项目以及秸秆综合利用近1个多亿项目的资金的使用都是通过这项技术的使用加以监管得以平稳运行，通过监管一方面实提升了农机的作业质量；另一方面确保了财政项目资金的安全，大大减轻了农业农机管理部门以及农机服务组织的人力物力投入，显著提高了我国农机的信息化水平。 

二、技术路线

技术体系主要包括建立农机全程机械化作业智能监测技术体系和集成开发全程机械化作业大数据与云服务平台。

三、实施路径

（一）全程机械化作业智能监测技术体系

1、全程机械化作业质量智能监测模型。

针对农机作业质量长期依赖于人工监测，监测效率低、误差大、一致性差等问题，提出地形变化和作业机组姿态融合的作业耕深在线检测方法；提出种肥播施、喷洒、收获和秸秆打捆多传感信息检测方法，建立了信息融合、作业状态判别、作业量测算等模型，实现了种肥播施、喷洒、收获和秸秆打捆作业状态、作业量、作业质量以及关键工况参数的在线监测。

2、基于空间分析的作业状态自动识别及面积计量方法。

针对农机作业面积计量效率低、精度差和重漏区检测困难等问题，提出了基于空间聚类的农机作业状态自动识别方法，设计农机作业面积计量算法，建立了农机作业边界提取模型和农机作业重漏区域智能检测模型，实现了农机作业面积、时间利用率、作业区重漏检测和作业效率等全程机械化作业关键指标的自动分析。 

3、全程机械化作业智能监测终端。针对振动、多尘等田间复杂作业环境，创制了全程机械化作业智能监测终端，实现了对耕、种、管、收、秸秆打捆5大环节13种作业类型的自动识别、作业数据在线采集、处理、存储与传输，实现全程机械化作业状态、关键工况参数、作业量和作业质量的在线、精准监测。

（二）全程机械化作业大数据与云服务平台

1、农机作业大数据采集与存储管理技术。

针对农机作业季节性强、数据海量且传输峰值高等问题，设计了全程机械化作业大数据高可用接入层，实现了万台级农机作业终端数据实时接入；提出了基于时空与属性融合的农机作业异常轨迹数据清洗方法，提升了农机作业数据质量及数据分析的效率与精度；设计了农机作业时空大数据集群组织与管理模型，构建了农机作业大数据存储管理技术体系。

2、全程机械化作业大数据分析系统。

提出了基于深度学习的农机具快速自动识别方法，实现了农机作业类型的智能识别；建立了基于流式计算的农机作业量和作业质量自动分析模型，解决了农机规模化在线作业数据运算效率低难题,实现了农机作业数据计算的秒级响应；提出了基于位置服务和OLAP（Online Analytical Processing）技术的农机跨区域作业自动检测方法，解决了农机跨区县作业监管与核算难题。

3、全程机械化作业云服务应用平台。

开发了10项全程机械化作业数量、质量智能监测分析云服务，将大规模农机作业监管从线下转移到线上，构建了业务化运行的全程机械化作业云服务应用平台，实践了全程机械化作业云服务监管模式。 

四、应用效益

该项目突破了全程机械化作业智能监测和作业大数据云服务等关键技术，解决了长期困扰农机化生产管理中的质量监测、统计调度及高效管理服务等瓶颈问题，实现了农机全程机械化作业在线监管，为国家农机作业补贴政策规范高效实施提供了有效的监管技术支撑，形成“互联网+”农机作业的创新模式，提高了农机作业质量和生产效率，提升了农机农艺融合及农机化生产管理服务技术水平，促进了农业机械化和农机装备产业的转型升级。

与此同时，项目也培养了一批农机作业北斗定位与精准监测技术领域的骨干科研人员，形成了具有国际水准的研发创新团队。在技术成果推广应用中，累计培训基层农机管理人员、农机技术人员、农机手等5万余人次，提升了基层生产管理人员的技术水平和业务能力，为我国数字农业的发展与建设奠定了良好基础。