JP2018185800A - 推奨作物のプロトコルに対する順守度を推測するシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】推奨作物のプロトコルに対する順守度を推測するシステムおよび方法。【解決手段】農業活動の追跡可能性は市場順守には非常に重大である。従来の監視農業活動を単に自動化することだけでは、効率的にリアルタイムで農場の農業活動を監視するための、簡潔かつ柔軟性のある予測可能な方法を提供するという課題に対処できない。本方法は、任意の対象作物のために作物のプロトコルを計算するために用いてもよい。本開示のシステムおよび方法は、作物の種類および作物に関連する農業活動に関わらず、作物のプロトコルの自動識別を促進する。リアルタイムに農業活動を監視することによって、農業従事者は作物のプロトコルの動的変更の効果を決定することができ、それによって、農場に関連する農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリを連続して増加することができる。作物のプロトコルを調整することは、収穫量の効率性および持続可能性の予測可能な増加につながり、農業従事者は生産性を最適化することができる。【選択図】図２

Description

優先権の主張
本米国特許出願は、米国特許法第１１９条の下で、２０１７年４月２７日出願のインド国特許出願第２０１７２１０１４９５６号に基づく優先権を主張する。同出願の全内容は参照により本出願に組み込まれる。

本明細書の実施形態は一般に、耕作または作物のプロトコルを実施するパッケージに関し、より具体的には、推奨作物のプロトコルに対する順守度を推測するための方法およびシステムに関する。

すべての作物は、農家が順守すべき作物プロトコルと呼ばれる、耕作用の実施パッケージを有する。農家が耕作中に作物のプロトコルを確実に順守するように、組織化された農場は通常農場日誌を持ち、追跡可能性のために手書きの記録を維持する。作物のプロトコルを順守することは、製品の市場順守を実現するための基本的な要素である。推奨作物のプロトコルが守られているかを確認するために、作物のプロトコルを構成する実際の活動配列は、収穫段階の活動および農場記録を視覚的に確認することから構成されなければならない。この作業は時間がかかり、骨の折れるプロセスである。さらに、記録が維持されていないことや、すべての活動が追跡可能ではないこともあり、問題がさらに困難になる。

本開示の実施形態は、発明者が認識する従来のシステムにおける１以上の上記技術的問題に対して、技術的改善を提示する。

一態様において、データ取得モジュールによって、農場に関連付けられた複数の入力パラメータを受け付けるステップであって、複数の入力パラメータは、観察期間に対する作物データ、場所データおよび１以上の農業従事者に関連付けられた農業活動プロファイルのセットである、ステップと、活動プロファイラモジュールによって、観察期間の各サブセットに対応する農業活動プロファイルのセットに基づいて、少なくとも１つの農業活動を決定するステップと、活動配列モジュールによって、観察期間の農業活動配列を観察期間の各サブセットに対して決定された少なくとも１つの農業活動に基づいて生成するステップと、分析器モジュールによって、観察期間に対して生成された農業活動配列に基づいて観察作物のプロトコルを特定するステップとを備える方法が提供される。

別の態様では、１以上のプロセッサと、１以上のプロセッサに作動的に結合され、１以上のプロセッサによって実施されるように構成される指示を記憶する内部データ記憶装置とを備えるシステムが提供される。指示は、データ取得モジュールと、活動プロファイラモジュールと、活動配列モジュールと、分析器モジュールに含まれる。データ取得モジュールは、農場に関連付けられた複数の入力パラメータを受け付けるように構成され、複数の入力パラメータは、観察期間に対する作物データ、場所データおよび１以上の農業従事者に関連する農業活動プロファイルのセットである。活動プロファイラモジュールは、少なくとも１つの農業活動を観察期間の各サブセットに対応する農業活動プロファイルのセットに基づいて決定するように構成される。農業活動に対応する少なくとも１つの農業活動は、期間のサブセットに対して特定された最大発生頻度を有し、または農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリに基づいて、観察期間のサブセットに対して事前に決定された閾値頻度よりも大きい発生頻度を有する。活動配列モジュールは、観察期間の農業活動配列を、観察期間の各サブセットに対して決定された少なくとも１つの農業活動に基づいて生成するように構成される。分析器モジュールは、観察作物のプロトコルを、観察期間に対して生成された農業活動配列に基づいて特定するように構成される。

さらに別の態様では、内部搭載コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品が提供される。本コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読プログラムがコンピューティング装置で実行されるとき、農場に関連付けられた複数の入力パラメータであって、観察期間に対する作物データ、場所データおよび１以上の農業従事者に関連付けられた農業活動プロファイルのセットである入力パラメータを受け付けるステップと、観察期間の各サブセットに対応する農業活動プロファイルのセットに基づいて、少なくとも１つの農業活動を決定するステップと、観察期間の農業活動配列を、観察期間の各サブセットに対して決定された少なくとも１つの農業活動に基づいて生成するステップと、観察作物のプロトコルを観察期間に対して生成された農業活動配列に基づいて特定するステップとを、コンピューティング装置に実施させる。

本開示の一実施形態では、複数の入力パラメータの１以上は、（ａ）ウェアラブル装置および（ｂ）農場または農機具搭載装置の少なくとも１つとして配置されるセンサと、農場に関連付けられた農業従事者からのクラウドソーシングとのうち少なくとも１つから得られる。

本開示の一実施形態では、少なくとも１つの農業活動を決定するステップは、監督下の学習に基づく分類機能の使用を含む。分類機能は、農業活動プロファイルに関連付けられた農業活動を学習し、特定するように構成される。

本開示の一実施形態では、少なくとも１つの農業活動は、期間のサブセットに対して特定される最大発生頻度を有する農業活動、または農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリに基づいて、観察期間のサブセットに対して、事前に決定された閾値頻度より大きい発生頻度を有する農業活動に対応する。

本開示の一実施形態では、観察期間の農業活動配列を生成するステップは、活動セグメントの配列を生成するステップを含む。活動セグメントは、特定された少なくとも１つの農業活動、農業活動に関連する観察期間のサブセットおよび農業活動に関連する場所データに関連付けられる。

本開示の一実施形態では、観察作物のプロトコルを特定するステップは、２つ以上の活動セグメントを融合して、活動セグメント配列を、関連する少なくとも１つの農業活動の類似性、農業活動に関連する観察期間のサブセット、農業活動に関連する場所データおよび農業活動配列の少なくとも１つの農業活動の位置に基づいて形成するステップと、活動セグメント配列の変則的な農業活動を、活動セグメントの長さ、活動セグメントの位置および農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報に基づいて特定するステップとを含む。

本開示の一実施形態では、本明細書に記載する前述の方法はさらに、農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリで利用可能な推奨作物のプロトコルに対する観察作物のプロトコルの順守度を、観察期間の活動セグメント長さに関連付けられた少なくとも１つの農業活動を推奨作物のプロトコルにおいて対応する少なくとも１つの農業活動と比較するステップと、比較に基づいて偏差値を割り当てるステップと、対象作物に関連付けられた作物のプロトコルの動的変更を観察作物のプロトコルおよび推奨作物のプロトコルのどちらの活動セグメント配列の一部分も形成しない１以上の活動セグメントに基づいて完結するステップと、によって推測するステップを含む。

本開示の一実施形態では、本明細書に記載する前述の方法はさらに、少なくとも１つの農業活動の推測予測を、推測された順守度に基づいて生成するステップを含む。

本開示の一実施形態では、本明細書に記載する前述の方法はさらに、観察作物のプロトコルに関連付けられた収穫量が、農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリにおける推奨作物のプロトコルに関連付けられた収穫量より大きい場合は、観察作物のプロトコルを対象作物の推奨作物のプロトコルとして定義するステップを含む。

前述の一般的な説明および以下の詳細な説明は代表的なものにすぎず、請求される本開示の実施形態を限定するものではないことを理解されたい。

本明細書の実施形態は、以下の詳細な説明から、図を参照してさらによく理解されるであろう。

本開示の実施形態による推奨作物のプロトコルの順守度を推測するためのシステムの代表的なブロック図を例示する。 本開示の実施形態による図１のシステムを用いて、推奨作物のプロトコルの順守度を推測するためのコンピュータを実装した方法の代表的な流れ図である。 本開示による農業活動プロファイルのセットに基づいて、１以上の農業活動を決定することを示す代表的な概略図である。 本開示の実施形態による観察期間の各サブセットに対して決定された農業活動に基づいて、観察期間の農業活動配列を生成する代表的な概略図を例示する。 本開示の実施形態による活動セグメント配列の概略図を例示する。 本開示の実施形態による、短いセグメント条件に対処するフローチャートを例示する。

当業者には本明細書の任意のブロック図は本主題の原理を具現化するシステムを例示する概念的な図であることが理解されよう。同様に、任意のフローチャート、流れ図、状態遷移図、疑似コードなどは様々なプロセスを表すことが理解されよう。これらのプロセスは実質的にコンピュータ可読媒体で表されてもよく、コンピューティング装置またはプロセッサが明示されているかにかかわらず、コンピューティング装置またはプロセッサで実施されてもよい。

添付図を参照して例示的実施形態を説明する。図中、符号の一番左の数字は、その符号が最初に示される図の番号を意味する。適当な場合は、同一の符号が複数の図にわたって、同一または類似する部分を示すために用いられる。開示される原則例および特徴を本明細書で説明するが、修正、適応、およびその他の実装も、開示する実施形態の趣旨および範囲を逸脱しない限りにおいて可能である。以下の詳細な説明は代表例とのみ考えられ、真の範囲および趣旨は以下の請求の範囲で示されることを意図する。

詳細な説明を記載する前に、以下の説明のすべては、具体的な実装が記載されているかにかかわらず、限定するものではなく、本質的に代表例にすぎないことに留意されたい。

農場活動は、長期にわたって発生する場合や、注意深く記録される場合を除き、常に記録または観察されるわけではない。農業活動の追跡可能性は市場順守には非常に重大である。本開示の方法は、対象作物の種類、および作物に関連する農業活動に関わらず、作物のプロトコルを特定するための自動化された簡潔かつ柔軟な手段を提供する。戦略的に農場中に配置されたセンサ、農機具またはウェアラブル装置を用いてリアルタイムに農業活動を監視することによって、どれほど些細な活動であっても、すべての活動を監視することができる。さらに、収集される大量の動的データは、対象作物を収集した時期、収集データに関連付けられた場所データおよび農場に関連付けられた履歴データなどの要因にしたがって分析される。これらの要因によって、収集データを効率的に分析し、対象期間全体のうち、各サブセットの期間に関連することもある様々な農業活動を完結することができる。次に、農業活動を融合して、活動セグメント配列を得ることによって、観察する作物のプロトコルを特定する。本開示のシステムおよび方法は、変則的と判断された農業活動のみを無視するように、決定された農業活動を融合する様々な実施形態を提供する。本開示の方法およびシステムによって、農業従事者はさらに、作物のプロトコルの動的変更の効果を結論付けることが可能になる。これによって、農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリを連続して増加することが可能となる。作物のプロトコルを規制することは、収穫量の効率および持続可能性の予測可能な増加につながり、農業従事者は生産性を最適化することができる。

ここで図を参照する。より具体的には図１から図６を参照するが、図中、類似する参照文字は図全体を通して対応する特徴を一貫して示す。好ましい実施形態を図示する。これらの実施形態は以下の代表的なシステムおよび方法の内容に沿って説明する。

図１は、推奨作物のプロトコルの順守度を推測するためのシステム１００のブロック図を例示する。図２は本開示の実施形態によるシステム１００を用いた代表的な流れ図であり、推奨作物のプロトコルの順守度を推測するためのコンピュータを実装した方法２００を例示する。

一実施形態では、システム１００は、１以上のプロセッサ１０２と、通信インターフェース装置または入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１０４と、メモリ１０６、つまり１以上のデータ記憶装置とを含む。メモリ１０６は、１以上のプロセッサ１０２と作動的に結合される１以上のモジュール１０８を備える。１以上のプロセッサは、ハードウェアプロセッサであり、１以上のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央演算装置、状態機械、論理回路、および／または操作指示に基づいて信号を操作する任意の装置として実装可能である。その他の機能の中でも、プロセッサは、メモリに記憶されたコンピュータ可読指示をフェッチおよび実行するように構成される。一実施形態では、システム１００は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブック、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、ネットワークサーバ、クラウド、携帯装置、ウェアラブル装置などの１以上のコンピューティングシステムで実装可能である。

Ｉ／Ｏインターフェース装置１０４は、多くのソフトウェアおよびハードウェアインターフェース、たとえば、ウェブインターフェース、グラフィカルユーザインターフェース、ＩＯＴインターフェースなどを含んでいてもよく、様々な種類のネットワークおよびプロトコルタイプ内の複数の通信を促進することもできる。ネットワークには、有線ネットワーク、たとえば、ＬＡＮ、ケーブルなどと、無線ネットワーク、たとえばＷＬＡＮ、携帯電話、または衛星などが含まれる。一実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェース装置１０４は、複数の装置を互いに、または別のサーバに接続するための１以上のポートを含んでいてもよい。

メモリ１０６は、従来技術で既知の任意のコンピュータ可読媒体を含んでいてもよく、たとえば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）およびダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）などの揮発性メモリ、および／または非揮発性メモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク、および磁気テープなどを含んでいてもよい。一実施形態では、（図１の）システム１００の様々な機能モジュール１０８ａから１０８ｅは、例示されるようにメモリ１０６に記憶可能である。

コンピュータを実装する方法２００のステップを、図１に示すように、システム１００の構成部品を参照して説明する。一実施形態では、データ取得モジュール１０８ａは、ステップ２０２で、農場に関連付けられた複数の入力パラメータを受け付けるように構成される。入力パラメータは、観察期間中の作物データ、場所データおよび、１以上の農業従事者に関連付けられた農業活動プロファイルのセットである。観察期間は一般に、耕作サイクルである。作物データは一般に、作物の名称、作物の種類など作物に関するすべての情報を含む。場所データは、任意の既知の場所の表示を指していてもよい。これには、全地球測位システム（ＧＰＳ）による場所などの正確な場所、および村または地方の名称などの一般的な表示が含まれる。一実施形態では、任意の期間の農業職員の農業活動プロファイルは、サンプルのセットの集合である。各セットのサンプルはセンサから得る一連の値である。センサは、たとえば加速度計、ジャイロスコープ、磁気探知機などである。センサは（ａ）ウェアラブル装置および（ｂ）農場または農機具を取り付けた装置のうちの少なくとも１つとして配置されてもよい。代替的に、複数の入力パラメータのうち１以上を農場に関連付けられた農業従事者からのクラウドソーシングによって得てもよい。２以上の農業従事者からの農業活動に関するクラウドソーシングデータによって、フォールトトレラントな方法で任意の期間の農業活動を確立することができる。つまり、少数の農業従事者が作物のプロトコル推奨に従わない場合であっても、任意の期間の全体的な農業活動認識の行使は妨害されない。

代表的な農業活動の農業活動プロファイルは、以下に示すように、様々な瞬間に、様々な軸に沿って感知される加速度値を含んでいてもよい。

一実施形態では、活動プロファイラモジュール１０８ｂは、ステップ２０４で、観察期間の各サブセットに対応する農業活動プロファイルのセットに基づいて、少なくとも１つの農業活動を決定するように構成される。観察期間のサブセットは、１日、半日または事前に決定された時間数などの事前に決定された期間である。ｎ人の農業従事者のセット（ｎ＞＝１）から、ｋ（ｋ＞＝１）日の任意の期間にわたって農業活動プロファイルを毎日受け付けてもよいものとする。任意の日付において、データ取得モジュール１０８ａは、入力としてすべての農業活動プロファイルを受け付け、活動プロファイラモジュール１０８ｂに送信する。活動プロファイラモジュール１０８ｂは、１以上の農業活動を出力として決定する。図３は、本開示による農業活動プロファイルのセットに基づいて、１以上の農業活動を決定する代表的な概略図である。各農業従事者の農業活動プロファイルに対応する農業活動が分析され、関連する農業活動が決定される。一実施形態では、少なくとも１つの農業活動を決定するステップは、監督下の学習に基づく分類機能の使用を含む。分類機能は、農業活動プロファイルに関連付けられた農業活動を学習および特定するように構成される。農業活動の例には、種まき、除草、収穫などが含まれる。監督下の学習に基づく分類機能は、対応する活動プロファイルの助けを得て農業活動を個別に認識するように訓練される。一度訓練を受けると、新しい活動プロファイルが提示されるとき、分類機能は新しい農業活動を認識することができる。

各農業活動プロファイルに対してステップ２０４を繰り返すことによって、ｎ人の農業従事者それぞれに農業活動が決定されると、３つの農業活動Ａ１、Ａ２およびＡ３が特定されるとする。任意の観察期間のサブセットに対して、農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅに基づいて、農業活動Ａ１、Ａ２およびＡ３の１以上は、実際の農業活動に対応し、理想的には、リポジトリ１０８ｅの推奨作物のプロトコルを順守するシナリオがあってもよい。３つの活動の頻度セットは｛Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３｝であり、主な活動Ａｉは、Ｆｉの頻度を持つものであり、Ｆｉ＝ａｒｇ ｍａｘ｛Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３｝である。活動プロファイラモジュール１０８ｂは、任意の観察期間のサブセットに活動Ａｉをタグ付けする。したがって、本開示による１以上の農業活動は、期間のサブセットに対して特定される最大発生頻度を有する農業活動、または農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅに基づいて、観察期間のサブセットに対して事前に決定された閾値より大きい発生頻度を有する農業活動に対応する。２以上の農業活動が最高頻度を有するか、または事前に決定された閾値頻度よりも大きい頻度を有するという別のシナリオも可能である。このような事例では、観察期間（たとえば１日ｄ）の各サブセットに、農業活動Ａ＿ｌｉｓｔ（ｄ）のリストでタグ付けされる。

一実施形態では、活動配列モジュール１０８ｃは、ステップ２０４で、観察期間の各サブセットに決定される１以上の農業活動に基づいて、観察期間の農業活動配列を生成するように構成される。図４は、本開示の実施形態による、観察期間の各サブセットに決定される農業活動に基づいて、観察期間の農業活動配列を生成する代表的な概略図を例示する。観察期間の農業活動配列を生成するステップは、活動セグメント（ＡＳ_１、ＡＳ_２、…ＡＳ_ｎ）の配列の生成を含む。活動セグメントは、特定された農業活動、特定された農業活動に関連する観察期間のサブセットおよび場所データに関連付けられる。

一実施形態では、分析器モジュール１０８ｄは、ステップ２０８で、観察作物のプロトコルを観察期間のために生成された農業活動配列に基づいて特定するように構成される。観察作物のプロトコルを活動セグメント（ＡＳ_１、ＡＳ_２，…ＡＳ_ｎ）から特定するためには、２つ以上の活動セグメントが融合される。第１の反復において、同一の値でタグ付けされたすべての隣接する農業活動は、同一の活動セグメントに融合される。観察期間の２、３のサブセットを農業活動の除草（たとえばＡ_１）にタグ付けすると、ＡＳ_１は、農業活動の除草が実施される観察期間の段階を表してもよい。農業活動Ａ＿ｌｉｓｔ（ｄ）のリストが生成された観察期間のサブセットでは、明らかに大部分を占める明らかな農業活動はない。このようなシナリオでは、農業活動の１つがＡ＿ｌｉｓｔ（ｄ）において隣接する農業活動でもある場合、この農業活動は主な活動として選択される。両側の隣接する農業活動がＡ＿ｌｉｓｔ（ｄ）に含まれる場合、それらの１つが、農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅで利用可能なすべての農業活動の配列されたリスト内の位置に基づいて、観察期間のサブセットの活動として選択される。任意の地形は一般に、農業気候ゾーンのセットに分割される。各農業気候ゾーンに対して、作物のリストおよび関連する作物のプロトコルが規定される。農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅは、すべての農業気候ゾーンに対して作物の用語集および関連する作物のプロトコルを含む。このように、システム１００は農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅによって強化され、したがって国内の様々な農業気候ゾーンで育つ作物の履歴が提供される。任意の時点において、農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅは、任意の作物プロトコルステージまたは活動セグメントの可能な限り最短な長さｌを提供する。したがって、本開示の実施形態による、２つ以上の活動セグメント（ＡＳ_１、ＡＳ_２，…ＡＳ_ｎ）は融合されて、関連する少なくとも１つの農業活動の類似性、農業活動に関連する観察期間のサブセット、農業活動に関連する場所データおよび農業活動配列の少なくとも１つの農業活動の位置に基づいて活動セグメント配列を形成する。図５は、本開示の実施形態による活動セグメント配列の概略図を例示する。

活動セグメントの長さが、可能な限り最小の長さｌ未満の場合、活動セグメントは短いセグメントと称される。短いセグメントを特定するために、活動セグメントの融合は左から右に反復して継続され、各短いセグメントはさらなる分析のために短いセグメントとしてタグ付けされる。図６は、本開示の実施形態による短いセグメント条件に対処するためのフローチャートを例示する。図６の方法は、活動セグメント配列の各短いセグメントに、左から右に適用される。各セグメントでは、隣接する活動セグメントに対して融合が行われるか、または短いセグメントが変則的であるか、もしくは実際には、意図した短い段階の農業活動である場合には、変化はない。一実施形態では、分析器モジュール１０８ｄは、活動セグメント配列の変則的な農業活動を、活動セグメントの長さ、活動セグメントの位置および農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報に基づいて特定するように構成される。活動セグメントの位置および、関連する作物のプロトコルに基づいて短いセグメントに関連付けられた農業活動が有効であるかという農業気候ゾーンベースの情報の情報に基づいて、短いセグメントが変則的であると特定されてもよい。

一実施形態では、農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅは、作物の正確なステージの独立した収穫段階が発生する順序を提供する。観察作物のプロトコルのステージが一般的な要件を満たすように、システム１００は各農業活動Ａ_１、Ａ_２、…Ａ_ｎに対して、農業活動のリストを維持する。このリストはｐｒｅｖ＿ｌｉｓｔ（Ａ）と呼ばれ、各農業活動前に必ず作成されなければならない。Ａ以外の任意の活動Ｂに対しては、（ａ）Ａを含有するすべての作物のプロトコルが活動Ｂも含有し、かつ（ｂ）Ｂが常にＡの前に発生する場合は、Ｂはｐｒｅｖ＿ｌｉｓｔ（Ａ）内にある。Ａおよびすべての農業活動のｐｒｅｖ＿ｌｉｓｔ（Ａ）は農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅに含有される。

理想的には、図５の各活動セグメントＡＳ_ｘ（ＡＳ_１、…、ＡＳ_５）に対して、ｐｒｅｖ＿ｌｉｓｔ（ＡＳ_ｘ）は、それ以前に記載された活動セグメントを含有する。配列の活動セグメントを左から右に走査する際に、セグメントＸの前に、ｐｒｅｖ＿ｌｉｓｔ（Ｘ）に記載されているセグメントのセットがある場合は、Ｘは満足のいくセグメントと呼ばれる。ｐｒｅｖ＿ｌｉｓｔ（Ｘ）に記載されていない少なくとも１つのセグメントＹがある場合は、Ｘは不満足なセグメントと呼ばれる。たとえば、ＡＳ_４がｐｒｅｖ＿ｌｉｓｔ（ＡＳ_５）に記載されていない場合は、セグメントＡＳ_５は不満足なセグメントである。本事例のＡＳ_４は、異常活動と呼ばれる。リストは左から右に走査され、すべての異常活動は、最大（長さ）の隣接する満足のいく活動と統合されるか、または隣接する両側の農業活動が同一のサイズおよび満足のいくものである場合、左側の活動と統合される。結果として生じる活動セグメント配列は観察作物のプロトコルである。

ステップ２０８は、このように任意の観察期間に対する対象作物の観察作物のプロトコルを特定する。任意の観察期間に対する対象作物の推奨作物のプロトコルは、農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅで利用可能である。一実施形態では、分析器モジュール１０８ｄは、ステップ２１０で、推奨作物のプロトコルに関して、観察作物のプロトコルの順守度を推測するように構成される。本開示によれば、観察作物のプロトコルに推奨作物のプロトコルとは偏差がある場合は、偏差を推測して、偏差値によって順守度に印を付ける。計算のため、観察作物のプロトコルおよび推奨作物のプロトコルは位置揃えされるか、または同一の開始時間を有すると想定する。たとえば、活動セグメント配列｛種まき：ｄ_１、除草：ｄ_２、収穫：ｄ_３｝を有する推奨作物のプロトコルと、活動セグメント配列｛種まき：ｄ_４、除草：ｄ_５、収穫：ｄ_６｝を有する観察作物のプロトコルとの間の偏差値がある場合は、各要素は活動：ｄ_Ｘの形式となる。ｄ_Ｘは農業活動の期間を表す。期間の違いを用いて、値（Ｓ）を推奨作物のプロトコルの長さｎ（ステージまたは活動セグメントの数）に対して、以下のように計算する。

Ｓ＝１−（１／ｎ）Σ_ｉ｜ｄ_ｎ＋ｉ−ｄ_ｉ｜／Ｄ、式中、Ｄは活動セグメントまたはステージの可能な限り最大の長さを指す。そのため、完全に順守するシステムは、値１となる。

観察作物のプロトコルと推奨作物のプロトコルとの比較に際して、２つの可能性のあるシナリオがある。第１のシナリオとして、観察作物のプロトコルは、推奨作物のプロトコルが有する活動セグメントを有さないこともある。これを解決するために、長さ０のステージを観察作物のプロトコルに対して想定する。第２のシナリオとして、観察作物のプロトコルは、推奨作物のプロトコルでは利用不能な１以上のステージ（ｋ_１、ｋ_２、．．．ｋ_ｊ）を有していてもよい。この事例においては、偏差値は、推奨作物のプロトコルでは利用不能な観察作物のプロトコルにおけるこのような各活動セグメント（ステージ）に対して、既知の定数、中間期間ｍｅａｎ＿ｄ（ｋ_ｊ）を引くことによって罰せられる。一実施形態では、中間期間は、農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅで利用可能な推奨作物のプロトコルステージの長さに基づいて定義される。そのため、結果として生じる値は以下のように求められる。

Ｓ＝１−（１／ｎ）Σ_ｉ｜ｄ_ｎ＋ｉ−ｄ_ｉ｜／Ｄ−（１／ｎ）Σ_ｊ ｍｅａｎ＿ｄ（ｋ_ｊ）／Ｄ

このように、ステップ２１０の出力は、推奨作物のプロトコルにおいて、観察作物のプロトコルでは発生しないステージのリストおよび推奨作物のプロトコルでは発生しない観察作物のプロトコルのステージのリストを含む。観察作物のプロトコルと推奨作物のプロトコルとの間の差は、作物のプロトコルの動的変更を示唆する。このように、本開示によれば、順守度は、観察期間の活動セグメント長さに関連付けられた少なくとも１つの農業活動を推奨作物のプロトコルの対応する少なくとも１つの農業活動と比較するステップと、比較に基づいて偏差値を割り当てるステップと、１以上の活動セグメントに基づいて、対象作物に関連付けられた作物のプロトコルの動的変更を完結するステップとによって推測される。１以上の活動セグメントは、観察作物のプロトコルおよび推奨作物のプロトコルのどちらの活動セグメント配列の一部分も形成しない。

一実施形態では、分析器モジュール１０８ｄは、ステップ２１２で、少なくとも１つの農業活動の推測予測を推測された順守度に基づいて生成するように構成される。順守が良好な場合は、観察作物のプロトコルを推奨されるプロトコルと関連付けることによって、将来の活動の推測を生成してもよい。これは、市場または農業入力企業への入力として提供され、次の注文または次の取引に対する準備ができる。たとえば、観察作物のプロトコルが、耕作サイクルの最初のステージ（たとえば除草、種まき、農薬散布）中に推奨作物のプロトコルを順守していると指摘されると、農業従事者は安全に将来の活動（たとえば収穫）の予測時間を推測でき、それによって、将来の活動の積極的な計画（労働力、供給業者）が可能になる。

一実施形態では、分析器モジュール１０８ｄは、ステップ２１４で（不図示）、観察作物のプロトコルに関連付けられた収穫量が、農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅにおいて推奨作物のプロトコル収穫量より多い場合は、観察作物のプロトコルを対象作物の推奨作物のプロトコルとして定義するように構成される。このように、本開示によれば、農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ１０８ｅが連続して増加されるため、農業従事者に豊富かつ正確なデータベースを提供し、生産性を最適化するために使用することができる。

一実施形態では、システム１００は分散アーキテクチャを有し、１以上のモジュールはローカルに農場に提供され、ステップ２０２および２０４などの少なくとも演算のセットを有する。ステップ２０２および２０４はローカルで実施されるが、本明細書で前述したステップ２０６からステップ２１２まではリモートセントラルサーバで実施される。

記載した説明は本明細書の主題を説明し、任意の当業者が、本発明の実施形態を作製および使用できるようにする。本明細書で規定する主題の実施形態の範囲は、当業者が想到するその他の修正を含んでいてもよい。修正が請求項の文字通りの解釈と違いのない類似する要素を有する場合、または修正が文字通りの解釈と実質的な違いのない同等の要素を含む場合は、そのようなその他の修正は、範囲内であることが意図される。

本明細書で規定する主題の実施形態の範囲は、当業者が想到するその他の修正を含んでいてもよい。修正が請求項の文字通りの解釈と違いのない類似する要素を有する場合、または修正が文字通りの解釈と実質的な違いのない同等の要素を含む場合は、そのようなその他の修正は、範囲内であることが意図される。

ただし、内部にメッセージを持つコンピュータ可読手段に加えて、保護の範囲は以下のようなプログラムまで拡大されることを理解されたい。このようなコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバまたは携帯装置または任意の適切なプログラマブル装置で実行されるとき、本方法の１以上のステップを実装するためのプログラムコード手段を含有する。ハードウェア装置は、プログラム可能な任意の種類の装置であってよく、たとえば、サーバまたはパーソナルコンピュータなど、またはそれらの任意の組み合わせなどの任意の種類のコンピュータを含む。装置はまた、たとえばハードウェア手段でありえる手段、たとえば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはハードウェアおよびソフトウェア手段の組み合わせ、たとえばＡＳＩＣおよびＦＰＧＡ、または少なくとも１つのマイクロプロセッサおよび内部にソフトウェアモジュールが配置される少なくとも１つのメモリを含んでいてもよい。このように、手段はハードウェア手段およびソフトウェア手段の両方を含むことができる。本明細書に記載する方法の実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアに実装しえる。本装置はまた、ソフトウェア手段を含んでいてもよい。代替的に、本開示の実施形態を、たとえば複数のＣＰＵなどの異なるハードウェア装置に実装してもよい。

本明細書の実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェア要素を備える。ソフトウェアで実装される実施形態は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含むが、これらに限定されない。本開示のシステムを構成し、本明細書に記載される様々なモジュールによって実施される機能は、その他のモジュールまたはその他のモジュールの組み合わせにおいて実装されてもよい。本明細書の目的として、コンピュータが利用可能な媒体またはコンピュータ可読媒体は、指示実施システム、機器、または装置によって、またはこれらと関連して使用するためのプログラムを備え、記憶し、通信し、伝搬し、または送信することができる任意の機器であってよい。本明細書に記載する様々なモジュールは、ソフトウェアおよび／またはハードウェアモジュールとして実装されてもよく、任意の種類の非一時的コンピュータ可読媒体またはその他の記憶装置に記憶されてもよい。非一時的コンピュータ可読媒体の非限定例には、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標）、フラッシュメモリ、およびハードディスクドライブが含まれる。

さらに、プロセスステップ、方法ステップ、技法などは、連続した順序で記載されてもよいが、このようなプロセス、方法および技法は、後退で動作するように構成されてもよい。つまり、記載されてもよいステップの任意の配列または順序は、必ずしもステップがその順序で実行されなければならないという要件を示すわけではない。本明細書に記載するプロセスのステップは、現実的な任意の順序で実施されてもよい。さらに、いくつかのステップは、同時に実施されてもよい。

例示されるステップは、記載され、図示する代表的な実施形態を説明する。また、進行中の技術上の発展によって、具体的な機能が実施される方法が変更されることが想定される。これらの例は例示目的でのみ示され、限定を意図するものではない。さらに、機能的な成分の境界は、説明しやすくするために、意図的に定義されたものである。特定の機能およびその関係が適切に実施される限り、代替的な境界も定義可能である。代替物（本明細書に記載するものの同等物、拡大、変形、偏差など）は、本明細書に含有する教示に基づいて当業者には明らかであろう。このような代替物は、本開示する実施形態の範囲および趣旨の範疇にある。また、「備える」、「有する」、「含有する」および「含む」ならびにその他類似する形状の語句は、意味的に同等であり、これらの語句のうち任意の１つの後に続く１以上の項目が、そのような１以上の項目の限定的な記載であることを意図せず、または記載された１以上の項目に限定されることを意図しないという意味で、非限定である。また、本明細書および添付請求項において用いられるように、単数の「１つ」および「それ」は、別に明示がない限り、複数形も含むことにも留意すべきである。

本開示および例示は代表例としてのみ考慮され、開示される実施形態の真の範囲および趣旨は、以下の請求項によって提示されることが意図される。

Claims (17)

1. プロセッサ実装方法（２００）であって、
   データ取得モジュールによって、農場に関連付けられた複数の入力パラメータを受け付けるステップであって、前記複数の入力パラメータは、観察期間に対する作物データ、場所データおよび１以上の農業従事者に関連付けられた農業活動プロファイルのセットである、ステップ（２０２）と、
   活動プロファイラモジュールによって、前記観察期間の各サブセットに対応する前記農業活動プロファイルのセットに基づいて、少なくとも１つの農業活動を決定するステップ（２０４）と、
   活動配列モジュールによって、前記観察期間の農業活動配列を前記観察期間の各サブセットに対して決定された前記少なくとも１つの農業活動に基づいて生成するステップ（２０６）と、
   分析器モジュールによって、観察作物のプロトコルを前記観察期間に対して生成された前記農業活動配列に基づいて特定するステップ（２０８）と、
   を備える、方法（２００）。
2. 請求項１記載のプロセッサ実装方法であって、前記複数の入力パラメータの１以上は、
   （ａ）ウェアラブル装置および（ｂ）農場または農機具搭載装置の少なくとも１つとして配置されるセンサと、
   前記農場に関連付けられた農業従事者からのクラウドソーシングと、
   のうち少なくとも１つから得られる、方法。
3. 請求項１記載のプロセッサ実装方法であって、前記少なくとも１つの農業活動を決定するステップは、監督下の学習に基づく分類機能の使用を含み、前記分類機能は、農業活動プロファイルに関連付けられた農業活動を学習および特定するように構成される、方法。
4. 請求項１記載のプロセッサ実装方法であって、前記少なくとも１つの農業活動は、前記観察期間のサブセットに対して特定される最大発生頻度を有する前記農業活動、または前記観察期間のサブセットに対して、前記農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリに基づいて事前に決定された閾値頻度より大きい発生頻度を有する前記農業活動に対応する、方法。
5. 請求項４記載のプロセッサ実装方法であって、前記観察期間の農業活動配列を生成するステップは、活動セグメントの配列を生成するステップを含み、前記活動セグメントは、前記特定された少なくとも１つの農業活動、前記農業活動に関連する前記観察期間のサブセットおよび前記農業活動に関連する前記場所データに関連付けられる、方法。
6. 請求項５記載のプロセッサ実装方法であって、前記観察作物のプロトコルを特定するステップは、
   ２つ以上の活動セグメントを融合して、活動セグメント配列を、前記関連する少なくとも１つの農業活動の類似性、前記農業活動に関連する前記観察期間のサブセット、前記農業活動に関連する前記場所データおよび前記農業活動配列の前記少なくとも１つの農業活動の位置に基づいて形成するステップと、
   前記活動セグメント配列の変則的な農業活動を、前記活動セグメントの長さ、前記活動セグメントの位置および前記農場に関連付けられた前記農業気候ゾーンベースの情報に基づいて特定するステップと、
   を含む、方法。
7. 請求項６記載のプロセッサ実装方法であって、前記分析器モジュールによって、前記農場に関連付けられた前記農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリで利用可能な推奨作物のプロトコルに対して、前記観察作物のプロトコルの順守度を推測するステップ（２１０）をさらに含む、方法。
8. 請求項７記載のプロセッサ実装方法であって、前記順守度を推測するステップは、
   前記観察期間の活動セグメント長さに関連付けられた前記少なくとも１つの農業活動を、前記推奨作物のプロトコルにおいて、対応する前記少なくとも１つの農業活動と比較するステップと、
   前記比較に基づいて偏差値を割り当てるステップと、
   対象作物に関連付けられた作物のプロトコルの動的変更を、前記観察作物のプロトコルおよび前記推奨作物のプロトコルのどちらの活動セグメント配列の一部分も形成しない前記１以上の活動セグメントに基づいて完結するステップと、
   を含む、方法。
9. 請求項７記載のプロセッサ実装方法であって、前記分析器モジュールによって、前記少なくとも１つの農業活動の推測予測を前記推測された順守度に基づいて生成するステップ（２１２）をさらに備える、方法。
10. 請求項７記載のプロセッサ実装方法であって、前記分析器モジュールによって、前記観察作物のプロトコルに関連付けられた収穫量が、前記農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリにおける前記推奨作物のプロトコルに関連付けられた収穫量より大きい場合は、前記観察作物のプロトコルを対象作物の推奨作物のプロトコルとして定義するステップ（２１４）をさらに含む、方法。
11. システム（１００）であって、
    １以上のプロセッサ（１０２）と、
    前記１以上のプロセッサ（１０２）に作動的に結合される１以上の内部データ記憶装置（１０６）であって、前記１以上のプロセッサ（１０２）によって実施されるように構成される指示を記憶する内部データ記憶装置（１０６）と、
    を備え、
    前記指示は、
    データ取得モジュール（１０８ａ）と、活動プロファイラモジュール（１０８ｂ）と、活動配列モジュール（１０８ｃ）と、分析器モジュール（１０８ｄ）に含まれ、
    前記データ取得モジュール（１０８ａ）は、農場に関連付けられた複数の入力パラメータを受け付けるように構成され、前記入力パラメータは観察期間に対する作物データ、場所データおよび１以上の農業従事者に関連付けられた農業活動プロファイルのセットであり、
    前記活動プロファイラモジュール（１０８ｂ）は、少なくとも１つの農業活動を前記観察期間の各サブセットに対応する前記農業活動プロファイルのセットに基づいて決定するように構成され、前記農業活動に対応する前記少なくとも１つの農業活動は、前記観察期間のサブセットに対して特定された最大発生頻度を有し、または前記農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリ（１０８ｅ）に基づいて、前記観察期間のサブセットに対して事前に決定された閾値頻度よりも大きい発生頻度を有し、
    前記活動配列モジュール（１０８ｃ）は、前記観察期間の農業活動配列を前記観察期間の各サブセットに対して決定された前記少なくとも１つの農業活動に基づいて生成するように構成され、
    前記分析器モジュール（１０８ｄ）は、観察作物のプロトコルを、前記観察期間に対して生成された前記農業活動配列に基づいて特定するように構成される、システム。
12. 請求項１１記載のシステムであって、前記複数の入力パラメータの１以上は、
    （ａ）ウェアラブル装置および（ｂ）農場または農機具搭載装置の少なくとも１つとして配置されるセンサと、
    前記農場に関連付けられた農業従事者からのクラウドソーシングと、
    のうち少なくとも１つから得られる、システム。
13. 請求項１１記載のシステムであって、前記活動プロファイラモジュール（１０８ｂ）はさらに、前記少なくとも１つの農業活動を、農業活動プロファイルに関連付けられた農業活動を学習し、特定するように構成される、監督下の学習に基づく分類機能を用いて決定するように構成される、システム。
14. 請求項１１記載のシステムであって、前記活動配列モジュール（１０８ｃ）はさらに、活動セグメントの配列を生成することによって、前記観察期間の農業活動配列を生成するように構成され、前記活動セグメントは、前記特定された少なくとも１つの農業活動、前記農業活動に関連する前記観察期間のサブセットおよび前記農業活動に関連する前記場所データに関連付けられる、システム。
15. 請求項７記載のシステムであって、前記分析器モジュール（１０８ｄ）はさらに、
    ２つ以上の活動セグメントを融合して、活動セグメント配列を、前記関連する少なくとも１つの農業活動の類似性、前記農業活動に関連する前記観察期間のサブセット、前記農業活動に関連する前記場所データおよび前記農業活動配列の前記少なくとも１つの農業活動の位置に基づいて形成し、
    前記活動セグメント配列の変則的な農業活動を、前記活動セグメントの長さ、前記活動セグメントの位置および前記農場に関連付けられた前記農業気候ゾーンベースの情報に基づいて特定する
    ことによって前記観察作物のプロトコルを特定するステップと、
    前記観察期間の活動セグメント長さに関連付けられた前記少なくとも１つの農業活動を、前記推奨作物のプロトコルにおいて、対応する前記少なくとも１つの農業活動と比較し、
    前記比較に基づいて偏差値を割り当て、
    対象作物に関連付けられた作物のプロトコルの動的変更を、前記観察作物のプロトコルおよび前記推奨作物のプロトコルのどちらの活動セグメント配列の一部分も形成しない前記１以上の活動セグメントに基づいて完結する
    ことによって、前記農場に関連付けられた前記農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリで利用可能な、推奨作物のプロトコルに対する前記観察作物のプロトコルの順守度を推測するステップと、
    前記少なくとも１つの農業活動の推測予測を前記推測された順守度に基づいて生成するステップと、
    前記観察作物のプロトコルに関連付けられた収穫量が、前記農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリにおける前記推奨作物のプロトコルに関連付けられた収穫量より大きい場合は、前記観察作物のプロトコルを前記対象作物の推奨作物のプロトコルとして定義するステップと、
    のうち１以上を実施するように構成される、システム。
16. 非一時的コンピュータ可読媒体において具現化されるコンピュータ可読プログラムを有する前記非一時的コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムがコンピューティング装置で実行されるとき、前記コンピューティング装置に、
    農場に関連付けられた複数の入力パラメータであって、観察期間に対する作物データ、場所データおよび１以上の農業従事者に関連する農業活動プロファイルのセットである入力パラメータを受け付けるステップと、
    前記観察期間の各サブセットに対応する前記農業活動プロファイルのセットに基づいて、少なくとも１つの農業活動を決定するステップと、
    前記観察期間の農業活動配列を前記観察期間の各サブセットに対して決定された前記少なくとも１つの農業活動に基づいて生成するステップと、
    観察作物のプロトコルを前記観察期間に対して生成された前記農業活動配列に基づいて特定するステップと
    を行わせる、コンピュータプログラム製品。
17. 請求項１６記載のコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムはさらに、前記コンピューティング装置に、
    前記農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリで利用可能な推奨作物のプロトコルに対する前記観察作物のプロトコルの順守度を推測するステップと、
    前記少なくとも１つの農業活動の推測予測を前記推測された順守度に基づいて生成するステップと、
    前記観察作物のプロトコルに関連付けられた収穫量が、前記農場に関連付けられた農業気候ゾーンベースの情報のリポジトリにおける前記推奨作物のプロトコルに関連付けられた収穫量より大きい場合は、前記観察作物のプロトコルを対象作物の推奨作物のプロトコルとして定義するステップと、
    のうち１以上を実行させる、コンピュータプログラム製品。