12月18日，农业农村部农机化总站于北京总站科研楼召开了基于农机轨迹的作业面积计算方法研讨会，北京经纬物联科技有限公司作为行业代表出席本次会议，并围绕经纬AI农机作业面积算法进行汇报演示，获得了农业部领导与行业专家的一致认可。

目前业内主流作业面积计算方法主要分为两种：距离幅宽法与边界轨迹点面积法。经纬物联首次将人工智能技术引入农机作业面积算法，该算法自2015年起，历经十年沉淀与积累，通过对全国7亿亩的农机作业轨迹，3700万个不同形状的地块和24.7亿张农机作业图片的深度学习和分析，最终形成了一套集高精度、高效率、全地形、多场景于一身的新型农机作业智能轨迹算法。其核心功能如下：

（一）精准识别，作业轨迹

依托于传感器采集数据与AI识别模型的深度融合，本算法能够精准区分作业轨迹与行驶轨迹，并有效识别不同类型的作业场景和作业模式，确保数据分类的准确性和可靠性。

（二）突破传统，全地形精确计算

除了传统的方形地块以外，该算法突破了传统面积算法对异形地块误差率高的局限性，包含圆形、多边形、刀把形及地块中含有建筑物和遮挡物的异形地块都可以通过经纬自研的图形缓冲融合算法进行精准计算。

（三）灵活处理，解决行业痛点

在农业生产及土地管理中，面对多车协作或单车/多车的多次作业导致的地块作业进度追踪难题，该算法利用时空网络模型与图形缓冲融合算法，智能聚合复杂地块数据，实现高精度面积计算（准确率高达98%以上），并灵活处理重复面积问题，有效解决了行业痛点，满足了高标准需求。

（四）智能调整，多样化场景应用

通过对海量农机作业数据的深度学习与分析，该算法可广泛应用于各类农机作业场景，并且可以根据不同场景的要求调整各项参数，达到高精度的要求。常见的应用场景如下：补贴作业类（如深松作业、保护性耕作、秸秆还田等）；农场生产管理类（如生产进度统计、作业质量分析、车辆管理调度、机手绩效评估等）；面积统计计算类（导航系统面积计算、农机可靠性试验、生产查定试验等）。

展望未来，经纬将继续秉承创新精神，深耕农机作业智能监测领域，以更加先进的算法和技术，为农业现代化提供更加精准、高效、可靠的解决方案，助力农业事业高质量发展。