(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111603686.X (22)申请日 2021.12.24 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融街31号 (72)发明人 吴春子　张芬芬　白云东　张鑫　 赵宇　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 代理人 张秀英 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) G06V 20/10(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 制种田预测处理方法、 装置、 存储介质及电 子装置 (57)摘要 本申请实施例提供了一种制种田预测处理 方法、 装置、 存储介质及电子装置， 该方法包括： 确定待识别田块的信令位置数据的特征权重； 根 据该待识别信令位置数据的特征权重获取与制 种田识别相关的目标特征变量； 将该目标特征变 量输入预先训练好的目标识别模 型中， 进行制种 田预测， 得到该待识别田块的预测结果， 可以解 决相关技术中通过遥感图像识别制种田， 需要人 工根据制种玉米田呈现出的与大田玉米不同的 条纹图像进行识别， 亦需投入大批量人工进行图 片识别， 且对非条纹状播种无法识别的问题， 可 以应用于大范围、 精准的制种田识别， 无需人工 参与便可完成制种田 的识别， 达到降低人工成本 的效果。 权利要求书2页 说明书17页 附图6页 CN 114282726 A 2022.04.05 CN 114282726 A 1.一种制种田预测处 理方法， 其特 征在于， 包括： 确定待识别田块的信令位置数据的特 征权重； 根据所述待识别 信令位置数据的特 征权重获取与制种田识别相关的目标 特征变量； 将所述目标特征变量输入预先训练好的目标识别模型中， 进行制种田预测， 得到所述 待识别田块的预测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定信令位置训练数据的特 征权重； 根据所述信令位置训练数据的特 征权重获取与制种田识别相关的训练特 征变量； 根据所述信 令位置训练数据的训练特征变量对制种田预测模型进行训练， 得到训练好 的所述目标识别模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 根据 所述信令位置训练数据的训练特征变 量对制种田预测模型进行训练， 得到训练好的所述目标识别模型包括： 确定特征阈值； 根据所述特征阈值对所述训练特征变量进行二值化处理， 得到所述训练特征变量的二 值化特征； 根据所述二值化特征与对应的标签对所述制种田预测模型进行训练， 得到训练好的所 述目标识别模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述确定特 征阈值包括： 对所述训练特 征变量的进行分箱处 理， 并确定所述训练特 征变量的WOE值与IV值； 根据WOE值、 IV值以及样本占比分布确定所述特 征阈值。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 对所述训练特征变量进行分箱处理， 并确 定所述训练特 征变量的WOE值与IV值包括： 对所述训练特 征变量进行分箱处 理， 得到多个分组样本； 通过以下 方式确定每 个分组样本i对应的WOE值： 通过以下 方式确定每 个分组样本i对应的IV值： 将所述多个分组样本的IV值之和 确定为所述目标 特征变量的IV值； pyi表示分组样本i中是制种田的个数占总样本中制种田的比例， pni表示这个分组i中 非制种田的个数占总样本中非制种田的比例， yi,ni分别表示分组i中制种田和非制种田的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114282726 A 2个数， yT,nT分别表示总样本中制种田和非制种田的个数， m表示分箱组数。 6.根据权利 要求5所述的方法， 其特征在于， 根据WOE值、 IV值以及样本占比分布确定所 述特征阈值包括： 根据所述多个分组样本的WOE值分布、 IV值、 正/负样本占比， 检测某一连续区间与所述 正/负样本占比是否表现为单调分布； 若是， 则将所述连续区间的上限确定为所述特 征阈值。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 确定待识别田块的信 令位置数据的特征权 重包括： 将决策目标、 决策准则以及决策对象按照相互关系分为最高层、 中间层以及最低层， 建 立层次结构模型； 将所述层次结构模型中每层次中各因素进行两两比较， 并根据比较结果构建判别矩 阵； 对所述判别矩阵的一 致性进行校验； 从最高层次到最低层次依次确定每一层中所有因素对于最高层相对重要性的特征权 重。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 对所述判别矩阵的一 致性进行校验包括： 确定所述判别矩阵的一 致性指标CI 值； 将所述一致性指标CI和随机一 致性指标RI进行比较， 以确定检验系数CR； 若所述校验系数小于预设值， 确定所述判别矩阵通过一 致性校验； 若所述校验系数 大于或等于所述预设值， 确定所述判别矩阵未通过 所述一致性校验。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 根据 所述待识别信 令位置数据的特征权重 获取与制种田识别相关的目标 特征变量包括： 选取判别矩阵中所述特 征权重大于预设阈值的特 征变量为所述目标 特征变量。 10.一种制种田预测处 理装置， 其特 征在于， 包括： 确定模块， 用于确定待识别田块的信令位置数据的特 征权重； 获取模块， 用于根据 所述待识别信 令位置数据的特征权重获取与制种田识别相关的目 标特征变量； 预测模块， 用于将所述目标特征变量输入预先训练好的目标识别模型中， 进行制种田 预测， 得到所述待识别田块的预测结果。 11.一种计算机可读的存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有计算机程序， 其 中， 所述计算机程序被设置为 运行时执 行所述权利要求1至9任一项中所述的方法。 12.一种电子装置， 包括存储器和 处理器， 其特征在于， 所述存储器中存储有计算机程 序， 所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求 1至9任一项中所述的方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114282726 A 3