JP2018088198A

JP2018088198A - 情報処理装置、その制御方法とプログラム

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Publication number: JP2018088198A
Application number: JP2016231886A
Authority: JP
Inventors: 駿人西澤; Hayato Nishizawa
Original assignee: Canon Marketing Japan Inc; Canon IT Solutions Inc
Current assignee: Canon Marketing Japan Inc; Canon IT Solutions Inc
Priority date: 2016-11-29
Filing date: 2016-11-29
Publication date: 2018-06-07

Abstract

【課題】農作物の収量の予測精度が低下する可能性を低減することが可能な仕組みを提供すること。【解決手段】設定されたプリセットで撮影された画像データを解析して所定の期間における農作物の収量を予測し、予測した収量と、実際に前記農作物が収穫された収量との誤差が所定の範囲内である場合に、当該画像データと対応付くプリセットで撮影される画像データを、予測に用いると決定する。【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理装置、その制御方法とプログラムに関し、特に、農作物の収量の予測精度が低下する可能性を低減することが可能な仕組みに関する。

近年、ネットワークカメラを用いて圃場内のいちごの生育状況を管理することがおこなわれている。

ネットワークカメラを用いて圃場内のいちごの生育状況を管理する場合、ユーザが圃場内でのネットワークカメラのプリセット情報を複数箇所で予め設定し、プリセットごとに撮影された画像データを解析していちごの生育状況を管理している。

特許文献１には、ネットワークカメラのプリセット情報をより簡単に設定するために、ネットワークカメラのプリセット撮影位置を、画像解析結果に基づいて決定する技術が開示されている。

特開２０１６−１００６９６号公報

ところで、ユーザが設定したネットワークカメラのプリセット情報は、通常、一度設定したら変えない。また、圃場の領域は広大であり、ネットワークカメラではその中の一部分の領域しか得ることができず、圃場全体の生育情報は一部領域から推定する必要がある。

例えば、ある日の圃場全体における収穫個数（以下、全体収量と呼ぶ）を得たいときには、プリセット画像による解析結果から過去の全体収量データ（以下、過去収量実績データと呼ぶ）を回帰推定により求める手法が考えられる。

しかし、畝に対する取得画角の均一性（畝に対する日の当たり方の観点から東から撮った画像と西から撮った画像とを均一に取得した方が良いということ）、葉領域の増加により実や花がネットワークカメラで撮影した画像に写らなくなってしまうといった問題により、全てのプリセットを用いた回帰推定が良い精度を出せるわけではない。有効なプリセットを取捨選択しなくてはならないという課題がある。

特許文献１は、上記課題を解決することを目的としてなされた発明ではないため、上記課題に対する対策は記載されておらず、特許文献１に記載の技術を用いたとしても、依然として上記課題が発生する恐れがあった。

本発明は、農作物の収量の予測精度が低下する可能性を低減することが可能な仕組みを提供することを目的とする。

本発明は、設定されたプリセットで農作物を撮像する撮像手段により撮像された画像データを、当該画像データを撮像したときのプリセットと対応付けて管理する管理手段と、前記管理手段で管理する画像データを解析して所定の期間における農作物の収量を予測する予測手段と、前記所定の期間において実際に前記農作物が収穫された収量を示す収量データを取得する取得手段と、前記取得手段で取得した収量データで示される収量と、前記予測手段により予測した収量との誤差が所定の範囲内である場合に、当該予測手段による予測に用いた前記画像データと対応付くプリセットで撮影される画像データを、当該予測手段による予測に用いると決定する決定手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、設定されたプリセットで農作物を撮像する撮像手段により撮像された画像データを、当該画像データを撮像したときのプリセットと対応付けて管理する管理手段を備える情報処理装置の制御方法であって、前記情報処理装置の予測手段が、前記管理手段で管理する画像データを解析して所定の期間における農作物の収量を予測する予測工程と、前記情報処理装置の取得手段が、前記所定の期間において実際に前記農作物が収穫された収量を示す収量データを取得する取得工程と、前記情報処理装置の決定手段が、前記取得工程で取得した収量データで示される収量と、前記予測工程で予測した収量との誤差が所定の範囲内である場合に、当該予測工程における予測に用いた前記画像データと対応付くプリセットで撮影される画像データを、当該予測工程における予測に用いると決定する決定工程とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、設定されたプリセットで農作物を撮像する撮像手段により撮像された画像データを、当該画像データを撮像したときのプリセットと対応付けて管理する管理手段を備える情報処理装置で読み取り実行可能なプログラムであって、前記情報処理装置を、前記管理手段で管理する画像データを解析して所定の期間における農作物の収量を予測する予測手段と、前記所定の期間において実際に前記農作物が収穫された収量を示す収量データを取得する取得手段と、前記取得手段で取得した収量データで示される収量と、前記予測手段により予測した収量との誤差が所定の範囲内である場合に、当該予測手段による予測に用いた前記画像データと対応付くプリセットで撮影される画像データを、当該予測手段による予測に用いると決定する決定手段として機能させることを特徴とする。

本発明により、農作物の収量の予測精度が低下する可能性を低減することが可能となる。

本発明におけるシステム構成の一例を示す図。本発明で用いる各種ハードウェアのハードウェア構成図。本発明の処理の全体像を説明するフローチャートの一例を示す図。プリセット情報が登録されているテーブルの一例を示す図。圃場全体の収量実績情報が登録されているテーブルの一例を示す図。画像解析結果情報が登録されているテーブルの一例を示す図。本発明で用いられる回帰式を用いた誤差算出方法を示したもの。プリセット毎の誤差情報が登録されているテーブルの一例を示す図。過去収量実績データに基づくアラーと通知処理を示すフローチャートの一例を示す図。図８を誤差合計に関して降順に並べた際の一例を表す図。通知画面の一例を示す図。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載した構成の具体的な実施形態の１つである。
まず、図１を説明する。

図１は、本発明の過去収量実績データに基づく巡回プリセット選定システムの構成の一例を示すシステム構成図である。

図１の左図は、制御部を示したものであり、ネットワークカメラ２００と通信可能に接続されるシステムを示したものである。

サーバ装置１００は、データベースサーバ１０１で管理するデータをデータベースサーバから取得し、取得したデータに含まれる画像データを解析して、農作物の生育状況、例えば実や花ができているか、画像に占める葉の領域の割合等を特定する。

データベースサーバ１０１は、図４や図５、図６に示しされるようなテーブルのデータを読み出し、書き出しするデータベースとして管理するサーバであり、サーバ装置１００からの要求に従って、当該データベースサーバ１０１が管理するデータをサーバ装置１００に送信する。

図１の右図は、画像取得部を示したものであり、ビニールハウスである圃場の天井等に固定設置されたネットワークカメラ２００で、ビニールハウス内で生育中のいちごなどの畝３００を天井から撮影している状況を示している。

なお、本実施形態では農作物として、いちごを想定して説明するが、いちごに限らず、ピーマンや、トマトなど他の農作物でも良い。

そして、ネットワークカメラ２００で撮影された画像データは、ルータを介してデータベースサーバ１０１に送信され、当該画像データを撮影したプリセットＩＤと対応付けてデータベースサーバ１０１で管理される（本発明における、設定されたプリセットで農作物を撮像する撮像手段により撮像された画像データを、当該画像データを撮像したときのプリセットと対応付けて管理する管理手段の一例）。

なお、本実施形態ではサーバ装置１００とデータベースサーバ１０１を別々の装置としたが、他の実施形態として、サーバ装置１００とデータベースサーバ１０１はひとつの装置であっても良い。

以下、図２を用いて図１に示したサーバ装置１００、データベースサーバ１０１、ネットワークカメラ２００に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成について説明する。

図２において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（ＢａｓｉｃＩｎｐｕｔ／ＯｕｔｐｕｔＳｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、ＰＣの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。

２０３はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードして、ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

また、２０５は入力コントローラで、キーボード（ＫＢ）２０９等のポインティングデバイス等からの入力を制御する。２０６はビデオコントローラで、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）２１０等の表示器への表示を制御する。

なお、図２では、ＣＲＴ２１０と記載しているが、表示器はＣＲＴだけでなく、液晶ディスプレイ等の他の表示器であってもよい。

２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶する外部記憶装置（ハードディスク（ＨＤ））や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワークを介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。

なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ＣＲＴ２１１上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＴ２１１上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

本発明を実現するための後述する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、上記プログラムの実行時に用いられる設定ファイル等も外部メモリ２１１に格納されており、これらについての詳細な説明も後述する。

以下、図３に示すフローチャートを用いて過去収量実績データに基づく巡回プリセット選定システム全体の流れを説明する。

図３に示す処理は、サーバ装置１００のＣＰＵ２０１が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理であり、本処理は、例えば日毎にその日までに、もしくはその日の前日までにネットワークカメラ２００で撮影された画像データまたはその画像データを解析した解析データ、過去収量実績データに対して実施される。

ネットワークカメラ２００は、例えば、図４に示すデータベースサーバ１０１のプリセット情報テーブルを読み込み、プリセット情報テーブルに従って、畝３００の撮影を実行する。

図４は、データベースサーバ１０１の外部メモリ２１１に記憶されたプリセット情報テーブルの一例である。

プリセット情報テーブルは、プリセットＩＤ４０１、パン４０２、チルト４０３、ズーム４０４、撮影フラグ４０５から構成される。ネットワークカメラを手動、もしくは自動制御して所望の地点を表すパン４０２、チルト４０３、ズーム４０４をあらかじめ登録している。

撮影フラグ４０５は巡回撮影時において、撮影を行うかどうかを判断する設定であり、ＴＲＵＥの場合は撮影を行い、ＦＡＬＳＥの場合は撮影を行わない。

ステップＳ３０１でサーバ装置１００は、例えば、図５に示すデータベースサーバ１０１の過去収量実績テーブルを読み込む。

ステップＳ３０１は、本発明における前記所定の期間において実際に前記農作物が収穫された収量を示す収量データを取得する取得手段の一例である。

図５は、データベースサーバ１０１の外部メモリ２１１に記憶された過去収量実績テーブルの一例である。

過去収量実績テーブルは、日付５０１、圃場全体収量５０２から構成される。圃場全体収量５０２は、出荷するいちごを詰めた箱の数として概算される。例えば１箱＝２Ｋｇとして考え、日毎に出荷するいちごを詰めた箱の箱数が概算される。

なお１箱を何Ｋｇとするかは、農家固有であり、設定情報として持たせておく必要がある。圃場全体収量５０２は、例えばユーザが収穫量の実績を日々巡回プリセット選定システムに入力することによって得られる。

ステップＳ３０２でサーバ装置１００は、例えば、図６に示すデータベースサーバ１０１の画像解析結果テーブルから、プリセットＩＤ６０１、日付６０２、推定収量実績６０４を読み込む。

図６は、データベースサーバ１０１の外部メモリ２１１に記憶された画像解析結果テーブルの一例である。画像解析結果テーブルは、プリセットＩＤ６０１、日付６０２、成熟度高果実数６０３、推定収量実績６０４から構成される。なお、解析に用いた画像データもプリセットＩＤ６０１と対応付けて管理される。

成熟度高果実数６０３は、収穫が可能な状態まで成熟した果実の数を表したものである。成熟度高果実数６０３は、例えば「ＦａｓｔｅｒＲ−ＣＮＮ」のような公知技術を用いて、対象画像から成熟度高果実を検出することにより求めることができる。推定収量実績はある日において何個の果実を収穫したのかの推定値を表したものである。

推定収量実績６０４は、成熟度高果実数６０３の前日との差分を用いることで求めることが出来る。

例えば、日付６０２が１月２日におけるプリセットＩＤ６０１の１番の推定収量実績６０４を求める場合には、日付６０２が１月１日における、成熟度高果実数６０３の値「２０」と日付６０２が１月２日における、成熟度高果実数６０３の値「５」の差分を取って、「１５」と推定される。

ステップＳ３０３でサーバ装置１００は、ステップＳ３０２で読み込んだ画像解析結果テーブルから全体処理で未だ選択していないプリセットＩＤ６０１の組み合わせを選択する。つまり、ステップＳ３０４以降の処理を、プリセットＩＤ６０１に含まれる各プリセットＩＤ同士を組み合わせることによってできる全ての組み合わせ（ＩＤ「１」、ＩＤ「１」とＩＤ「２」、ＩＤ「１」とＩＤ「３」、ＩＤ「１」とＩＤ「２」とＩＤ「３」・・・）に対して実行する。

ステップＳ３０４でサーバ装置１００は、予め作成した図７の収量実績比較テーブル７０１を用いて、回帰式Ｙ＝αＸ＋βの相関係数α、βを求める。

ステップＳ３０４は、本発明における、前記管理手段で管理する画像データを解析して所定の期間における農作物の収量を予測する予測手段の一例である。

図７は、回帰分析によって得られる誤差の算出方法を示したものである。
推定収量実績７０２は、ステップＳ３０３で選択したプリセットＩＤ６０１の組み合わせにおいて、推定収量実績６０４を日付６０２毎に合計した値である。

相関係数α、βを求めるためには、この推定収量実績７０２と圃場全体収量７０３をＸＹ座標にプロットする。プロットしたＸＹ座標から相関係数α、βを求めてＹ＝αＸ＋βを算出する。この回帰式を用いて、サーバ装置１００は推定収量実績から、圃場全体の回帰推定値７０４を算出する。

ステップＳ３０５で、サーバ装置１００は、ステップＳ３０３で求めた圃場全体の回帰推定値７０４と、圃場全体収量７０３の推定誤差７０５を求める。

サーバ装置１００は、この推定誤差７０５の和である誤差合計７０６がこれまでの誤差合計よりも小さいかどうかを判断する。
具体的には、図８に示す誤差保存テーブルに保存されている値との比較で判断を行う。

図８は、データベースサーバ１０１の外部メモリ２１１に記憶された誤差保存テーブルの一例である。誤差保存テーブルは、プリセット組み合わせ８０１、誤差合計８０２から構成される。

プリセット組み合わせ８０１は、今までに選択したプリセットの組み合わせを示す。誤差合計８０２は、セット組み合わせ８０１における図７に示すロジックで算出した誤差合計を示す。

これまでの誤差合計８０２よりも小さい場合には、サーバ装置１００は、誤差保存テーブルに選択中のプリセット組み合わせと誤差合計を保存し、処理をステップＳ３０６に進め、これまでの誤差合計８０２よりも大きい場合には、サーバ装置１００は、誤差保存テーブルに選択中のプリセット組み合わせと誤差合計を保存し、処理をステップＳ３０７に進める。
ステップＳ３０６では、サーバ装置１００は、プリセットの撮影フラグの変更を行う。

具体的には、サーバ装置１００は、図４のプリセット情報テーブルに含まれるプリセットのうち、ステップＳ３０３で選択されたプリセットの組み合わせに含まれる各プリセットの撮影フラグ４０５をＴＲＵＥ、選択されていないプリセットの撮影フラグ４０５をＦＡＬＳＥとすることで、圃場広域の生育情報を知るために必要なプリセットのみを撮影するようにする。

ステップＳ３０５、ステップＳ３０６は、本発明における、前記取得手段で取得した収量データで示される収量と、前記予測手段により予測した収量との誤差が所定の範囲内である場合に、当該予測手段による予測に用いた前記画像データと対応付くプリセットで撮影される画像データを、当該予測手段による予測に用いると決定する決定手段の一例である。
以上で、図３のフローチャートの説明を終了する。

図９は、過去収量実績データに基づくアラート通知処理を示すフローチャートの一例を示す図である。
図９のフローチャートで示す処理は、サーバ装置１００のＣＰＵ２０１が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理であり、本処理は、図３の処理の後に実行される。

ステップＳ９０１において、サーバ装置１００は、図８に示すデータベースサーバ１０１で管理する誤差保存テーブルからプリセット組み合わせ８０１と誤差合計８０２を読み込む。

ステップＳ９０２において、サーバ装置１００は読み込んだテーブルの中から誤差が大きいプリセットを特定する。特定には誤差が大きい順にプリセット組み合わせを並べていき、ユーザから指定された参照組み合わせ数内（例えば、誤差が大きい８つを参照する等）で、出現頻度が設定値を超えたプリセットを特定するといった手法が考えられる。

ステップＳ９０２の具体的な処理について、図１０を用いて説明する。図１０は、図８の誤差保存テーブルにおいて誤差合計を降順に並べた例である。プリセット組み合わせ１００１、誤差合計１００２から構成される。

この図１０において参照組み合わせ数を８、設定値を５とすると、プリセット組み合わせ１００１の８つの組み合わせ内に５回出現しているプリセット４が誤差の大きいプリセットとしてサーバ装置１００により特定される。

ステップＳ９０３において、サーバ装置１００は、ステップＳ９０２で特定したプリセットをユーザに通知し、画角の調整を促す。
ステップＳ９０３において、ユーザに通知される画面は例えば、図１１に示す画面である。

図１１は、サーバ装置１００と通信可能なユーザのＰＣのディスプレイに表示される通知画面の一例を示す図である。
図１１の１１０１は、ネットワークカメラ２００で撮影する圃場５００の全体を示す。

図１１の１１０２は、各プリセットで撮影している畝３００の位置を示し、左上から順にプリセットＩＤ１、２、３となっている。

図１１の１１０３は、ステップＳ９０２で誤差の大きいプリセットとして特定されたプリセットを他のプリセットと識別表示し、さらに１１０４に誤差の大きいプリセットがあることをメッセージで表示している。以上で図１１の説明を終了する。
以上で、図９の説明を終了する。

次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
ここまでの実施形態では、図３のステップＳ３０４以降の処理を全てのプリセットＩＤの組み合わせに対して実行するとしたが、第２の実施形態にでは、プリセットＩＤ同士を組み合わせることなくプリセットＩＤごとに、図３のステップＳ３０４以降の処理を実行する。

つまり、第２の実施形態では、図８の誤差保存テーブルには、プリセット組み合わせ８０１が、単数のもの（例えば、プリセット組み合わせ８０１が「１」だけのものと、「２」だけのもの）が管理されることとなる。

そして、第２の実施形態では、図３のステップＳ３０５で推定誤差７０５が、ユーザが設定する所定の範囲内であるかをサーバ装置１００は判定し、所定の範囲内であれば、ステップＳ３０６において、図４のプリセット情報テーブルに含まれるプリセットのうち、ステップＳ３０３で選択されたプリセットの撮影フラグ４０５をＴＲＵＥにし、所定の範囲外であれば、ステップＳ３０６において、ステップＳ３０３で選択されたプリセットの撮影フラグ４０５をＦＡＬＳＥとする。

さらに、第２の実施形態では、図９の処理において、ステップＳ９０２でサーバ装置１００は、ステップＳ３０６において、撮影フラグ４０５がＦＡＬＳＥとされたプリセットを特定し、ステップＳ９０３で当該プリセットを通知する。
以上で、第２の実施形態の説明を終了する。

以上、本発明によると、農作物の収量の予測精度が低下する可能性を低減することができる。

本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、１つの機器からなる装置に適用してもよい。

なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システム或いは装置に直接、或いは遠隔から供給するものを含む。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合も本発明に含まれる。

したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、前記コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなどがある。また、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などもある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、若しくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。

また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

なお、前述した実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１００サーバ装置（情報処理装置）
１０１データベースサーバ
２００ネットワークカメラ

Claims

設定されたプリセットで農作物を撮像する撮像手段により撮像された画像データを、当該画像データを撮像したときのプリセットと対応付けて管理する管理手段と、
前記管理手段で管理する画像データを解析して所定の期間における農作物の収量を予測する予測手段と、
前記所定の期間において実際に前記農作物が収穫された収量を示す収量データを取得する取得手段と、
前記取得手段で取得した収量データで示される収量と、前記予測手段により予測した収量との誤差が所定の範囲内である場合に、当該予測手段による予測に用いた前記画像データと対応付くプリセットで撮影される画像データを、当該予測手段による予測に用いると決定する決定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
前記決定手段は、前記取得手段で取得した収量データで示される収量と、前記予測手段により予測した収量との誤差が所定の範囲外である場合に、当該予測手段による予測に用いた前記画像データと対応付くプリセットで撮影される画像データを、当該予測手段による予測に用いないと決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記取得手段で取得した収量データで示される収量と、前記予測手段により予測した収量との誤差が所定の範囲外である場合に、当該予測手段による予測に用いた前記画像データと対応付くプリセットをユーザに認識させるべく通知する通知手段と
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
前記管理手段は、設定が異なる複数のプリセットで撮像された画像データを、当該画像データを撮像したときのプリセットとそれぞれ対応付けて管理し、
前記予測手段は、前記管理手段で管理する複数の画像データを解析して所定の期間における農作物の収量を予測することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
設定されたプリセットで農作物を撮像する撮像手段により撮像された画像データを、当該画像データを撮像したときのプリセットと対応付けて管理する管理手段を備える情報処理装置の制御方法であって、
前記情報処理装置の予測手段が、前記管理手段で管理する画像データを解析して所定の期間における農作物の収量を予測する予測工程と、
前記情報処理装置の取得手段が、前記所定の期間において実際に前記農作物が収穫された収量を示す収量データを取得する取得工程と、
前記情報処理装置の決定手段が、前記取得工程で取得した収量データで示される収量と、前記予測工程で予測した収量との誤差が所定の範囲内である場合に、当該予測工程における予測に用いた前記画像データと対応付くプリセットで撮影される画像データを、当該予測工程における予測に用いると決定する決定工程と
を備えることを特徴とする情報処理装置の制御方法。
設定されたプリセットで農作物を撮像する撮像手段により撮像された画像データを、当該画像データを撮像したときのプリセットと対応付けて管理する管理手段を備える情報処理装置で読み取り実行可能なプログラムであって、
前記情報処理装置を、
前記管理手段で管理する画像データを解析して所定の期間における農作物の収量を予測する予測手段と、
前記所定の期間において実際に前記農作物が収穫された収量を示す収量データを取得する取得手段と、
前記取得手段で取得した収量データで示される収量と、前記予測手段により予測した収量との誤差が所定の範囲内である場合に、当該予測手段による予測に用いた前記画像データと対応付くプリセットで撮影される画像データを、当該予測手段による予測に用いると決定する決定手段と
して機能させることを特徴とするプログラム。