JP2023088635A - Information processing device, information processing method, program and recording media - Google Patents

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Abstract

To provide one of the techniques for selecting a strain with a specific trait in a predetermined plant from a photographed image of a field.SOLUTION: An information processing device (10) according to one aspect of the present invention comprises: a stock area identification unit (123) that identifies the area of each stock of a predetermined plant using a photographed image of the field in which the predetermined plant is planted; a circle area identification unit (124) that identifies the area of the minimum circumscribed circle that circumscribes a predetermined plant stock for each stock using the image; and a determination unit (125) that determines whether the stock has a specific trait using the ratio of the area of the stock and the area of the minimum circumscribed circle.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび記録媒体に関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, a program, and a recording medium.

農作物を含む植物の生長または生長異常等を画像解析により判定する技術が知られている。例えば、非特許文献1には、トマト茎の側面からの画像を用いて、節領域を抽出し、節間距離を推定する技術が記載されている。また、近年では、圃場における植物の生育状況を、ドローン空撮した画像を解析して、判定する技術も開発されている(例えば非特許文献2) Techniques for determining the growth or abnormal growth of plants including crops by image analysis are known. For example, Non-Patent Document 1 describes a technique for extracting node regions and estimating internode distances using an image of a tomato stem viewed from the side. Also, in recent years, a technology has been developed to determine the growth status of plants in a field by analyzing aerial drone images (for example, Non-Patent Document 2).

山本恭輔(2015),画像解析と機械学習によるトマトの自動生育診断および高速フェノタイピングに関する研究,東京大学農学生命科学研究科,博士論文(https://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/records/8365#.YWOOCGLP0uU)Kyosuke Yamamoto (2015), Research on automatic growth diagnosis and high-speed phenotyping of tomatoes by image analysis and machine learning, Graduate School of Agricultural and Life Sciences, University of Tokyo, Doctoral dissertation (https://repository.dl.itc.u-tokyo.ac) .jp/records/8365#.YWOOCGLP0uU) 栃原美咲、柴戸靖志,「ドローン空撮画像解析によるキャベツほ場の省力的な生育診断技術」,福岡県農林業総合試験場令和元年成果情報Misaki Tochihara, Yasushi Shibato, "Labor-saving growth diagnosis technology for cabbage fields by drone aerial image analysis", Fukuoka Prefectural Agriculture and Forestry Research Institute 2019 achievement information

画像解析によって生育状況を判定する技術は、植物の種類によって、あるいは同種の植物であっても判定したい対象によって、判定方法および判定基準が異なるため、実用化に向けて未だ多くの課題を有している。 Techniques for judging the growth status by image analysis still have many problems for practical application because the judging method and judging criteria differ depending on the type of plant, or even with the same type of plant. ing.

本発明の一態様は、圃場の撮影画像から、所定の植物において特定の形質を有する株を選抜するための技術を実現することを目的とする。 An object of one aspect of the present invention is to realize a technique for selecting a strain having a specific trait in a given plant from a photographed image of a field.

前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、所定の植物が植えられた圃場を撮影した画像を用いて、所定の植物の株の面積を株毎に特定する株面積特定部と、前記画像を用いて、所定の植物の株に外接する最小外接円の面積を株毎に特定する円面積特定部と、前記株の面積と前記最小外接円の面積との比を用いて特定の形質を有する株であるかを判定する判定部と、を含む。 In order to solve the above-described problems, an information processing apparatus according to an aspect of the present invention uses an image obtained by photographing a field in which a predetermined plant is planted to identify the area of each strain of a predetermined plant. A strain area identification unit, a circle area identification unit that identifies the area of a minimum circumscribed circle that circumscribes a predetermined plant strain for each strain using the image, and the area of the strain and the area of the minimum circumscribed circle. a determining unit that determines whether the strain has a specific trait using the ratio.

前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、所定の植物が植えられた圃場を撮影した画像を用いて、所定の植物の株の面積を株毎に特定する株面積特定ステップと、前記画像を用いて、所定の植物の株に外接する最小外接円の面積を株毎に特定する円面積特定ステップと、前記株の面積と前記最小外接円の面積との比を用いて特定の形質を有する株であるかを判定する判定ステップと、を含む。 In order to solve the above-described problems, an information processing method according to an aspect of the present invention uses an image of a field in which a predetermined plant is planted to identify the area of each strain of a predetermined plant. A step of specifying a strain area, a step of specifying a circle area for each strain of a minimum circumscribing circle that circumscribes the strain of a predetermined plant using the image, and a step of specifying the area of the strain and the area of the minimum circumscribing circle. and determining whether the strain has a particular trait using the ratio.

本発明の一態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させるプログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。 The information processing apparatus according to one aspect of the present invention may be implemented by a computer. In this case, a program for implementing the information processing apparatus on the computer by causing the computer to operate as each unit included in the information processing apparatus. , and a computer-readable recording medium recording it are also included in the scope of the present invention.

本発明の一態様によれば、圃場の撮影画像から、所定の植物において、例えば短節間の形質といった特定の形質を有する株を選抜することができる。 According to one aspect of the present invention, it is possible to select strains having a specific trait, such as short-internode trait, in a given plant from a photographed image of a field.

本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの機能ブロック図の一例である。1 is an example of a functional block diagram of an information processing system including an information processing device according to an embodiment of the present invention; FIG. 本発明の一実施形態に係る情報処理方法の流れを示すフローチャートの一例である。It is an example of a flow chart showing a flow of an information processing method concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る情報処理装置において用いる画像の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of an image used in the information processing apparatus according to one embodiment of the present invention; FIG. 本発明の一実施形態に係る情報処理装置において用いる画像の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of an image used in the information processing apparatus according to one embodiment of the present invention; FIG. 本発明の一実施形態に係る情報処理装置において用いる画像の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of an image used in the information processing apparatus according to one embodiment of the present invention; FIG. 本発明の一実施形態に係る情報処理装置において用いる画像の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of an image used in the information processing apparatus according to one embodiment of the present invention; FIG. 本発明の一実施形態に係る情報処理装置において判定される判定結果を含めて表示部に表示される画像の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of an image displayed on the display section including determination results determined by the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention;

〔1.情報処理システムの構成例〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。図1は、本実施形態に係る情報処理システム1の機能ブロック図の一例である。情報処理システム1は、圃場に植えられた植物が、特定の形質を有するかを判定するシステムである。本実施形態において、圃場には、1または複数の畝が形成されており、所定の植物の複数の株が畝に植えられている。圃場に植えられた植物は、一例として、カボチャ、または匍匐生長性植物である。カボチャ以外の匍匐生長性植物としては、例えば、スイカ、トマト等の地上部に農作物がなる植物(ウリ科の植物には限定されない)が好ましいが、サツマイモ等の地下部に農作物がなる植物も含む。
[1. Configuration example of information processing system]
An embodiment of the present invention will be described in detail below. FIG. 1 is an example of a functional block diagram of an information processing system 1 according to this embodiment. The information processing system 1 is a system that determines whether a plant planted in a field has a specific trait. In this embodiment, one or more ridges are formed in the field, and a plurality of strains of a given plant are planted in the ridges. Plants planted in the field are, by way of example, pumpkins or creeping plants. As creeping plants other than pumpkins, for example, plants such as watermelon, tomato, and the like that produce crops above ground (not limited to plants of the family Cucurbitaceae) are preferable, but plants that produce crops underground, such as sweet potatoes, are also included. .

特に以下では、短節間性を有するカボチャの株であるか否かを判定するシステムについて一例を示す。カボチャの短節間性は、生育初期~中期は節間が詰まっており、側枝数が少ないという特徴を有する。短節間性を有するカボチャは、摘心、整枝、誘引が不要であり、且つ実が株もと近くに着きやすい収穫が容易であるというメリットがある。すなわち、生育初期から収穫までの間の省力化を実現できる。また、短節間性を有さない普通品種のカボチャに比べ、節間性を有するカボチャ品種は、半分程度の畝幅で栽培が可能であることも報告されており、作付面積の規模拡大を見込める。 In particular, an example of a system for determining whether or not a pumpkin strain has short internodes will be described below. Short internodes of squash are characterized by tight internodes from the early to middle stages of growth and a small number of lateral branches. Short internodal squash does not require pinching, trimming, or attracting, and has the advantage of being easy to harvest because the fruits can easily reach near the base of the plant. In other words, it is possible to save labor from the initial stage of growth to harvest. It has also been reported that pumpkin cultivars with internodes can be cultivated with about half the furrow width compared to ordinary cultivars that do not have short internodes. Expected.

このような短節間性を有するカボチャの選抜は、圃場で生育しているカボチャ遺伝資源および交雑後代から見つける必要がある。現状では、栽培者が圃場を歩いて回り、目視および各株のつる長を計測して選抜するという方法が採用されている。そのため、多大な時間と労力がかかる上、評価できる個体数も限られてしまうため、育種の効率を下げる要因となっている。 It is necessary to find pumpkin germplasm and hybrid progeny growing in the field to select pumpkins with such short internodes. At present, a method is adopted in which a grower walks around a field and selects by visual inspection and measuring the vine length of each strain. As a result, it takes a lot of time and effort, and the number of individuals that can be evaluated is limited, which is a factor in reducing the efficiency of breeding.

本発明者らは、この問題を鑑み、選抜評価にかかる時間と労力を従前に比べ大幅に軽減し、評価する個体数を増加させることが可能なシステムを構築するに至った。 In view of this problem, the present inventors have constructed a system that can greatly reduce the time and effort required for selection and evaluation compared to the past and can increase the number of individuals to be evaluated.

本実施形態の情報処理システム1は、図1に示すように、情報処理装置10および飛行体30を備える。情報処理装置10は、圃場に植えられた短節間性を有するカボチャの株を特定(判定)する装置であり、例えばパーソナルコンピュータである。情報処理装置10は、制御部12、記憶部22、入力部24および表示部26を備えている。制御部12は、情報処理装置10全体を統括する制御装置であって、取得部121、輪郭特定部122、株面積特定部123、円面積特定部124、判定部125および出力部126としても機能する。 An information processing system 1 of the present embodiment includes an information processing device 10 and an aircraft 30, as shown in FIG. The information processing device 10 is a device that identifies (determines) the squash plants having short internodes planted in a field, and is, for example, a personal computer. The information processing device 10 includes a control section 12 , a storage section 22 , an input section 24 and a display section 26 . The control unit 12 is a control device that controls the entire information processing apparatus 10, and also functions as an acquisition unit 121, an outline identification unit 122, a stock area identification unit 123, a circle area identification unit 124, a determination unit 125, and an output unit 126. do.

取得部121は、飛行体30が撮影した圃場の空撮画像を、入力部24を介して取得する。入力部24と飛行体30とは、無線で接続されてもよいし、有線で接続されてもよい。 The acquisition unit 121 acquires, via the input unit 24, an aerial image of the field captured by the flying object 30. FIG. The input unit 24 and the aircraft 30 may be connected wirelessly or by wire.

輪郭特定部122は、取得部121によって取得された空撮画像(以下、撮像画像と称する場合がある)を解析して、画像中のカボチャ株の認識(識別)を行う。一例として、画像からカボチャの緑色の画素のみを選び出すことによって、画像中のカボチャ株の認識(識別)を行う。なお、カボチャ株の認識(識別)を行う際には、空撮画像の一部分を抽出した画像を用いることができ、反対に、空撮画像を複数枚繋ぎ合わせてなる画像を用いることもできる。 The contour identification unit 122 analyzes the aerial image (hereinafter sometimes referred to as a captured image) acquired by the acquisition unit 121, and recognizes (identifies) pumpkin plants in the image. As an example, recognition (identification) of pumpkin plants in an image is performed by picking out only the green pixels of the pumpkin from the image. When recognizing (identifying) a pumpkin plant, an image obtained by extracting a part of an aerial photographed image can be used, and conversely, an image obtained by joining a plurality of aerially photographed images can also be used.

また、輪郭特定部122は、識別したカボチャ株の画像領域の輪郭を株毎に特定する。 In addition, the outline specifying unit 122 specifies the outline of the image area of the identified pumpkin plant for each plant.

株面積特定部123は、画像を用いて、カボチャの株の面積を株毎に特定する。一例では、株面積特定部123は、輪郭特定部122が特定した輪郭に基づいて株の面積を株毎に特定する。 The plant area identification unit 123 uses the image to identify the area of each pumpkin plant. In one example, the stock area identification unit 123 identifies the area of each stock based on the contour identified by the contour identification unit 122 .

円面積特定部124は、画像を用いて、カボチャの株に外接する最小外接円の面積を株毎に特定する。円面積特定部124は、具体的には、輪郭特定部122が特定した輪郭に対する最小外接円を特定して、当該最小外接円の面積を特定する。輪郭に対する最小外接円の特定は、周知の方法を採用して行うことが可能である。 The circle area specifying unit 124 uses the image to specify the area of the minimum circumscribed circle that circumscribes the pumpkin plant for each plant. Specifically, the circle area identification unit 124 identifies the minimum circumscribed circle for the contour identified by the contour identification unit 122, and identifies the area of the minimum circumscribed circle. A known method can be used to specify the minimum circumscribed circle for the contour.

判定部125は、株面積特定部123によって特定されたカボチャ株の面積と、円面積特定部124によって特定された最小外接円の面積との比を用いて、短節間性を有するカボチャの株であるか(特定の形質を有する株であるか)を判定する。 The determination unit 125 uses the ratio of the area of the pumpkin plant identified by the plant area identification unit 123 and the area of the minimum circumscribed circle identified by the circle area identification unit 124 to identify the pumpkin plant having short internodes. It is determined whether it is (whether it is a strain having a specific trait).

ここで、カボチャ株の面積と最小外接円の面積との比は、短節間性を有さない、いわゆる普通品種のカボチャの株よりも、短節間性を有するカボチャの株のほうが大きい。すなわち、短節間性を有する株の場合、広く地這いせず、株が小さくまとまった形態となることから、最小外接円は小さく、その最小外接円に株が密集している。一方、普通品種のカボチャの株では、地這いして株もとから離れたところまでつるを伸ばす。そのため、普通品種では、最小外接円の面積は大きくなる傾向にあり、且つ、最小外接円内において株が密集していない形態となる。これらのことから、短節間性を有するカボチャ株であるか否かは、カボチャ株の面積と最小外接円の面積との比を用いることで特定(判定)することができる。 Here, the ratio of the area of the pumpkin strain to the area of the minimum circumscribed circle is greater in the pumpkin strains having short internodes than in the so-called common variety pumpkin strains that do not have short internodes. That is, in the case of strains having short internodes, the strains do not spread over a wide area, and the strains are in a compact form, so the minimum circumscribed circle is small, and the strains are densely packed in the minimum circumscribed circle. On the other hand, the stalks of ordinary squash grow on the ground and extend their vines away from the base of the stalks. Therefore, in ordinary varieties, the area of the minimum circumscribed circle tends to be large, and the strains are not densely packed within the minimum circumscribed circle. From these facts, it is possible to identify (determine) whether or not a pumpkin strain has short internodes by using the ratio of the area of the pumpkin strain to the area of the minimum circumscribed circle.

要するに、判定部125は、閾値を有し、この閾値と、カボチャ株の面積と最小外接円の面積との比とを比較することで、短節間性を有するカボチャの株であるかを判定する。なお、閾値は、ユーザーによって設定変更可能である。 In short, the determining unit 125 has a threshold value, and compares this threshold value with the ratio of the area of the pumpkin plant to the area of the minimum circumscribed circle to determine whether the plant has short internodes. do. Note that the threshold can be changed by the user.

出力部126は、判定部125の判定結果に関する情報を出力する。判定結果に関する情報は、一例として、画像内での短節間性を有するカボチャ株の箇所を表す画像である。出力部126は、一例として、短節間性を有するカボチャ株の箇所を表す画像を表示部26に表示させる処理を行うことにより、当該情報を出力する。 The output unit 126 outputs information regarding the determination result of the determination unit 125 . The information about the determination result is, for example, an image representing the location of the pumpkin plant having short internodes in the image. As an example, the output unit 126 outputs the information by performing a process of causing the display unit 26 to display an image representing a portion of a pumpkin plant having short internodes.

記憶部22は、各種情報を格納する記録装置であって、例えば取得部121が取得した空撮画像、または判定部125が短節間性を有するカボチャ株を特定する場合に参照する情報等を格納する。 The storage unit 22 is a recording device that stores various types of information. For example, the aerial image acquired by the acquisition unit 121, or information that the determination unit 125 refers to when identifying a pumpkin plant having short internodes. Store.

入力部24は、情報処理装置10に対する操作又は情報の入力を行うためのインターフェースである。例えば、入力部24は、自身に入力された、飛行体30の撮影画像を取得部121に供給する。また、入力部24の一部は、情報処理装置10への操作を受け付けるキーボードやマウス等のデバイスとして実現され得る。 The input unit 24 is an interface for operating the information processing apparatus 10 or inputting information. For example, the input unit 24 supplies the captured image of the aircraft 30 input to itself to the acquisition unit 121 . Also, part of the input unit 24 can be implemented as a device such as a keyboard or a mouse that receives an operation to the information processing device 10 .

表示部26は、制御部12の制御に基づいて、テキスト又は動画像等を表示する表示パネルである。なお、表示部26が、タッチパネルとして入力部24の一部の機能を実現する構成であってもよい。 The display unit 26 is a display panel that displays text, moving images, etc. under the control of the control unit 12 . Note that the display unit 26 may be configured to implement a part of the functions of the input unit 24 as a touch panel.

飛行体30は、ドローンやUAV(Unmanned Aerial Vehicle)等として実現される無人の飛行体30である。飛行体30はカメラ(図示略)を備え、圃場の空撮画像を撮影する。以下、飛行体30は、RGB画像を撮影する構成であるものとして説明するが、必ずしも上記構成に限定されない。また、飛行体30は、事前に規定された経路を自律飛行することを要せず、リアルタイムにユーザが操作するものであってもよい。 The flying object 30 is an unmanned flying object 30 realized as a drone, UAV (Unmanned Aerial Vehicle), or the like. The flying object 30 is equipped with a camera (not shown) and takes an aerial image of the field. Hereinafter, the flying object 30 will be described as having a configuration for capturing an RGB image, but the configuration is not necessarily limited to the above configuration. Also, the flying object 30 does not need to autonomously fly along a predetermined route, and may be operated by the user in real time.

〔2.情報処理システムの処理例〕
図2は、本実施形態に係る情報処理方法の流れを示すフローチャートの一例である。ステップS101において、飛行体30は、圃場の空撮画像となるステレオ写真または複数の写真を撮影する。本処理例において、撮影対象である圃場には、複数の畝が形成されており、各畝に複数のカボチャ株が植えられている。畝と畝の間にはカボチャ株が重なり合わない程度の間隔が設けられている。カボチャ株は生長によりつるが伸びて葉が畝の一部を被覆する。
[2. Processing example of information processing system]
FIG. 2 is an example of a flowchart showing the flow of the information processing method according to this embodiment. In step S101, the flying object 30 takes a stereo photograph or a plurality of photographs as an aerial image of a field. In this processing example, a plurality of ridges are formed in the field to be photographed, and a plurality of pumpkin strains are planted on each ridge. A space is provided between the ridges so that the pumpkin stalks do not overlap each other. The squash plant has vines that grow and cover part of the ridges with leaves.

ステップS102において、取得部121は、入力部24を介して飛行体30が撮影した空撮画像を取得する。なお、取得部121が、圃場の一部を撮影した空撮画像を複数取得した場合には、それらの複数の空撮画像を繋ぎ合せた画像を生成してもよい。繋ぎ合わせる場合には、圃場全体の画像(オルソ画像)を形成してもよい。なお、1枚当たりの空撮画像の撮像範囲は、判定部125が撮像範囲に写った株画像から判定を行うことができればよく、特に制限はない。つまり、空撮画像は、カボチャ株が少なくとも1つ撮影されていればよい。ただし、判定部125によって圃場あるいは畝から効率的に短節間性を有するカボチャの株を見つけるためには、1枚の空撮画像内に複数株が写っていることが好ましい。 In step S<b>102 , the acquisition unit 121 acquires an aerial image captured by the aircraft 30 via the input unit 24 . In addition, when the acquiring unit 121 acquires a plurality of aerial images obtained by photographing a part of a field, an image obtained by joining the plurality of aerial images may be generated. In the case of joining, an image (orthoimage) of the entire field may be formed. The imaging range of one aerial image is not particularly limited as long as the determination unit 125 can perform determination based on the stock image captured in the imaging range. In other words, it is sufficient that at least one pumpkin plant is captured in the aerial image. However, in order for the judging unit 125 to efficiently find a pumpkin plant having short internodes from a field or ridge, it is preferable that a plurality of plants be captured in one aerial image.

図3は、空撮画像を例示する図である。なお、図3の画像PICは、飛行体30(図1)が撮影した複数の空撮画像を繋ぎ合わせた画像であってもよい。図3の画像PICには、一本の畝300と、畝の長手方向に沿って並んで生育している複数のカボチャの株400とが、写っている。なお、図3の画像PICは、表示部26(図1)に表示可能である。なお、空撮画像は、実際にはカラー画像である。 FIG. 3 is a diagram illustrating an aerial photographed image. Note that the image PIC of FIG. 3 may be an image obtained by joining together a plurality of aerial images captured by the flying object 30 (FIG. 1). The image PIC of FIG. 3 shows one ridge 300 and a plurality of pumpkin plants 400 growing side by side along the longitudinal direction of the ridge. Note that the image PIC of FIG. 3 can be displayed on the display unit 26 (FIG. 1). Note that the aerial image is actually a color image.

ステップS103~ステップS109において、画像PIC内のカボチャ株400から、短節間性を有するカボチャ株を選別する。具体的には、ステップS103では、ステップS102によって取得された画像を解析して、輪郭特定部122(図1)が、画像中のカボチャ株の認識(識別)を行う。一例として、画像からカボチャの緑色の画素のみを選び出すことによって、画像中のカボチャ株の認識(識別)を行う。更にステップS103では、輪郭特定部122が、識別したカボチャ株の画像領域の輪郭を株毎に特定する。 In steps S103 to S109, pumpkin plants having short internodes are selected from the pumpkin plants 400 in the image PIC. Specifically, in step S103, the image obtained in step S102 is analyzed, and the outline identification unit 122 (FIG. 1) recognizes (identifies) the pumpkin plant in the image. As an example, recognition (identification) of pumpkin plants in an image is performed by picking out only the green pixels of the pumpkin from the image. Furthermore, in step S103, the contour specifying unit 122 specifies the contour of the image area of the identified pumpkin plant for each plant.

ここで、図4は、図3に示す空撮画像PICから、画像PIC中のカボチャの株を認識した画像PIC1である。図4の画像PIC1は一例として白黒画像であり、図4の画像PIC1内の白色の領域が、カボチャの株である。図4の画像PIC1も、図3の空撮画像PICと同様に、表示部26に表示可能である。 Here, FIG. 4 is an image PIC1 obtained by recognizing a pumpkin plant in the image PIC from the aerial image PIC shown in FIG. The image PIC1 in FIG. 4 is a black and white image as an example, and the white area in the image PIC1 in FIG. 4 is the pumpkin plant. The image PIC1 in FIG. 4 can also be displayed on the display unit 26, like the aerial image PIC in FIG.

なお、カボチャ株の認識(識別)を行う際に用いる画像PICと、識別したカボチャ株の画像領域の輪郭を株毎に特定する際に用いる画像PIC2とは、同一の画像データであってもよく、複製した画像データであってもよい。更には、カボチャ株の認識(識別)を行う際に用いる画像PICの一部分の画像のみを用いて輪郭を特定してもよい。一例として、一部分の画像は、カボチャ株と識別された領域、およびその周辺領域を抽出した(切り取った)画像である。 The image PIC used when recognizing (identifying) pumpkin plants and the image PIC2 used when specifying the outline of the image area of the identified pumpkin plants for each plant may be the same image data. , may be duplicated image data. Furthermore, the outline may be specified using only a partial image of the image PIC used when recognizing (identifying) the pumpkin plant. As an example, the part of the image is an extracted (cropped) image of the area identified as the pumpkin plant and its surrounding area.

ステップS104(株面積特定ステップ)では、株面積特定部123(図1)が、画像を用いて、カボチャの株の面積を株毎に特定する。具体的には、ステップS104では、株面積特定部123が、輪郭特定部122が特定した輪郭に基づいて株の面積を株毎に特定する。なお、株の面積の特定方法は、輪郭に基づいて算出する方法に限らない。例えば、画像において各画素の緑色の濃淡を表す画素値が所定の範囲に含まれる領域を、株の領域として特定する。一例として、株面積特定部123は、RGB表色系の全体画像をL*a*b表色系に変換し、チャンネルa*の値が所定値(例えば、120)以下の画素の領域を株の領域として特定し、株の領域のそれぞれの画素数をカウントした画素数を(株の)面積として用いることも可能である。 In step S104 (plant area specifying step), the plant area specifying unit 123 (FIG. 1) uses an image to specify the area of each pumpkin plant. Specifically, in step S<b>104 , the stock area identification unit 123 identifies the area of each stock based on the contour identified by the contour identification unit 122 . Note that the method of specifying the area of the stock is not limited to the method of calculating based on the outline. For example, an area in which the pixel values representing the shade of green of each pixel in the image are included in a predetermined range is specified as the stock area. As an example, the stock area identification unit 123 converts the entire image in the RGB color system into the L*a*b color system, and identifies a region of pixels whose channel a* value is equal to or less than a predetermined value (for example, 120) as a stock area. It is also possible to use the number of pixels obtained by specifying the area of the stock and counting the number of pixels in each area of the stock as the area of the stock.

ステップS105(円面積特定ステップ)では、円面積特定部124(図1)が、画像を用いて、カボチャの株に外接する最小外接円の面積を株毎に特定する。具体的には、ステップS105では、ステップS104によって特定した輪郭に対する最小外接円を特定して、当該最小外接円の面積を特定する。 In step S105 (circle area specifying step), the circle area specifying unit 124 (FIG. 1) uses the image to specify the area of the minimum circumscribed circle that circumscribes the pumpkin plant for each plant. Specifically, in step S105, the minimum circumscribed circle for the contour identified in step S104 is identified, and the area of the minimum circumscribed circle is identified.

なお、本例示では、株の面積を特定するステップS104を、最小外接円の面積を特定するステップS105より先に行う態様を説明しているが、これら2つのステップは前後関係を問わない。また、上述のように、ステップS104において、輪郭を用いずに株の面積を特定する場合には、株の面積を特定するステップS104と、輪郭を特定するステップS103とについても、前後関係を問わない。 In this example, the step S104 of specifying the area of the stock is performed prior to the step S105 of specifying the area of the minimum circumscribed circle, but these two steps do not matter in context. In addition, as described above, when the area of the stock is specified without using the outline in step S104, the step S104 of specifying the area of the stock and the step S103 of specifying the outline may be performed in any context. do not have.

ステップS106(判定ステップ)では、判定部125(図1)が、ステップS104において特定した株の面積と、ステップS105において特定した最小外接円の面積との比を用いて、短節間性を有するカボチャ株であるかを特定(判定)する。 In step S106 (determination step), the determination unit 125 (FIG. 1) uses the ratio of the area of the strain identified in step S104 and the area of the minimum circumscribed circle identified in step S105 to Identify (determine) whether it is a pumpkin strain.

図5および図6には、画像中の或る一つのカボチャ株について、株の輪郭を示す画像500Pとともに、その輪郭(画像500P)に外接する最小外接円を示す画像500Cを合成表示した画像PIC2を示す。図5は、短節間性を有するカボチャ株ではない普通品種のカボチャ株について示すものであり、図6は、短節間性を有するカボチャ株について示すものである。図5および図6の画像PIC2は、実際にはカラー画像である。図5および図6のそれぞれには、画像PIC2と併せて、一例として、株の面積と、最小外接円の面積と、これらの比(面積比)とを示している。図5の面積比に比べ、図6の面積比のほうが大きい。すなわち、図5の株に比べ、図6の株のほうが、つるの長さが短く、いわゆる短節間性を有する株であると言える。これは、図5および図6の画像を見ても明らかで、図5の株に比べ図6の株のほうが、つるの長さが短く、いわゆる短節間性を有する株であることがわかる。 5 and 6 show an image PIC2 in which an image 500P showing the outline of a certain pumpkin plant in the image and an image 500C showing the minimum circumscribed circle circumscribing the outline (image 500P) are synthesized and displayed. indicates FIG. 5 shows a pumpkin strain of a common variety that is not a pumpkin strain having short internodes, and FIG. 6 shows a pumpkin strain having short internodes. Image PIC2 in FIGS. 5 and 6 is actually a color image. Each of FIGS. 5 and 6 shows, as an example, the area of the strain, the area of the minimum circumscribed circle, and their ratio (area ratio) together with the image PIC2. The area ratio in FIG. 6 is larger than the area ratio in FIG. That is, the strain shown in FIG. 6 has shorter vines than the strain shown in FIG. This is clear from the images in FIGS. 5 and 6, and it can be seen that the strain in FIG. 6 has a shorter vine length than the strain in FIG. .

このように、ステップS106では、株毎に株の面積と最小外接円の面積との面積比を算出し、算出した面積比が閾値よりも大きい場合には、ステップS107に進む。一方で、算出した面積比が、閾値以下である場合は、ステップS108に進む。 Thus, in step S106, the area ratio between the area of the stock and the area of the minimum circumscribed circle is calculated for each stock, and when the calculated area ratio is larger than the threshold, the process proceeds to step S107. On the other hand, if the calculated area ratio is equal to or less than the threshold, the process proceeds to step S108.

ステップS107では、判定部125が、判定対象の株が短節間性を有する株であることを示す出力信号を生成する。また、ステップS108では、判定部125が、判定対象の株が短節間性を有する株でないことを示す出力信号を生成する。 In step S107, the determination unit 125 generates an output signal indicating that the strain to be determined has short internodes. Also, in step S108, the determination unit 125 generates an output signal indicating that the strain to be determined is not a strain having short internodes.

ステップS109では、ステップS107およびステップS108において生成された出力信号を、出力部126(図1)が取得して、出力部126が、出力信号に応じた情報を出力する。一例として、出力部126は、短節間性を有する株の箇所を表す画像を生成し、生成した画像を表示部26に表示する。 In step S109, the output unit 126 (FIG. 1) acquires the output signals generated in steps S107 and S108, and the output unit 126 outputs information according to the output signals. As an example, the output unit 126 generates an image representing the location of the strain having short internodes, and displays the generated image on the display unit 26 .

図7は、表示部26に表示された画像の一例を示す。図7には、2つの画像を示しており、上の画像と下の画像とは、同じ空撮画像を用いて、閾値を変えたときの、判定結果の違いを示している。図7の各画像は、実際にはカラー画像である。 FIG. 7 shows an example of an image displayed on the display unit 26. As shown in FIG. FIG. 7 shows two images, and the upper image and the lower image show the difference in determination results when the same aerial image is used and the threshold is changed. Each image in FIG. 7 is actually a color image.

図7の上の画像では、閾値を0.69(69%)として、比(面積比)が0.69(69%)以上の株を、短節間性を有する株として表示し、0.69(69%)未満の株を、短節間性を有する株でない株として表示している。 In the upper image of FIG. 7, the threshold is set to 0.69 (69%), and strains with a ratio (area ratio) of 0.69 (69%) or more are displayed as strains having short internodes, and 0.69 (69%). Less than 69 (69%) strains are designated as non-strains with short internodes.

図7の上の画像では、閾値を0.60(60%)として、比(面積比)が0.60(60%)以上の株を、短節間性を有する株として表示し、0.60(60%)未満の株を、短節間性を有する株でない株として表示している。 In the upper image of FIG. 7, the threshold is set to 0.60 (60%), and strains with a ratio (area ratio) of 0.60 (60%) or more are displayed as strains having short internodes. Less than 60 (60%) strains are designated as non-strains with short internodes.

図7の各画像では、短節間性を有する株は、その株の最小外接円が白色で表示され、短節間性を有する株は、その株の最小外接円が黒色で表示される。これにより、ユーザーは、直感的(視覚的)に、短節間性を有する株を見つけることができる。なお、株が短節間性を有する株であるか否かを区別できれば、その表示方法は、最小外接円の色での区別に限らない。他の例としては、短節間性を有する株だけに最小外接円あるいは他の形状の画像が表示される態様があり得る。また、各株に識別番号付されている場合には、短節間性を有する株の識別番号が表示される態様であってもよい。 In each image of FIG. 7 , the minimum circumscribed circle of the strain having short internodes is displayed in white, and the minimum circumscribed circle of the strain having short internodes is displayed in black. This allows the user to intuitively (visually) find strains having short internodes. The display method is not limited to the color of the minimum circumscribed circle, as long as it is possible to distinguish whether or not the strain is a strain having short internodes. As another example, there may be a mode in which only strains with short internodes are displayed with images of the minimum circumscribed circle or other shape. Moreover, when each strain is assigned an identification number, the identification number of the strain having short internodes may be displayed.

図7のように閾値を変える際には、表示部26に表示されているスライドバー500Sをスライドすることにより容易に閾値を変更すればよい。この場合、閾値を変えるとほぼ同時に表示部26に判定結果が反映されるようになっていればよい。これにより、ユーザーは、表示部26に表示される判定結果を見ながら閾値を検討することも可能である。 When changing the threshold value as shown in FIG. 7, the threshold value can be easily changed by sliding the slide bar 500S displayed on the display unit 26. FIG. In this case, it is sufficient if the determination result is reflected on the display unit 26 almost simultaneously when the threshold value is changed. This allows the user to examine the threshold value while viewing the determination results displayed on the display unit 26 .

(本実施形態の効果)
本実施形態によれば、圃場の撮影画像から、短節間性を有するカボチャ株を効率よく選抜することができる。
(Effect of this embodiment)
According to this embodiment, it is possible to efficiently select pumpkin strains having short internodes from photographed images of fields.

〔付記事項〕
〔付記事項1〕
以上の説明では、図3の画像PICに示した一本の畝300を撮像対象としているが、これに限定されず、複数の畝を撮像対象とすることも可能である。これにより、一度に、広範囲の領域を判定部125によって判定することができ、短節間性を有する株を効率的に検索することができる。また、畝が形成された圃場にも限らない。また、複数の株が並んで栽培されている態様でなくてもよいが、株と株とが重ならないよう所定の間隔をあけて作付けされている圃場であればよい。
[Additional notes]
[Appendix 1]
In the above description, one ridge 300 shown in the image PIC of FIG. 3 is taken as an imaging target, but the imaging target is not limited to this, and multiple ridges can be taken as an imaging target. As a result, a wide range of regions can be determined at once by the determination unit 125, and strains having short internodes can be efficiently searched. Moreover, it is not limited to a field in which ridges are formed. In addition, it is not necessary that a plurality of strains are cultivated side by side, but it is acceptable as long as the strains are planted at predetermined intervals so that the strains do not overlap.

〔付記事項2〕
上述の実施形態に係る情報処理装置10の機能は、単体の装置により実現されてもよく、また、複数の装置が協働するシステムにより実現されてもよい。例えば、取得部121を実装する第1の装置と、輪郭特定部122を実装する第2の装置と、株面積特定部123を実装する第3の装置と、円面積特定部124を実装する第4の装置と、判定部125および出力部126を実装する第5の装置とにより情報処理装置10が実現されてもよい。
[Appendix 2]
The functions of the information processing apparatus 10 according to the above-described embodiments may be implemented by a single device, or may be implemented by a system in which a plurality of devices work together. For example, a first device that implements the acquisition unit 121, a second device that implements the contour identification unit 122, a third device that implements the stock area identification unit 123, and a third device that implements the circle area identification unit 124. 4 and a fifth device implementing the determination unit 125 and the output unit 126 may implement the information processing device 10 .

〔付記事項3〕
上述の実施形態では、飛行体30が撮影した空撮画像を、取得部121が取得する。しかし、これに限らず、一例として、人工衛星に搭載されたセンサの観測データを画像化した衛星画像を、取得部121が取得する態様であってもよい。
[Appendix 3]
In the above-described embodiment, the acquisition unit 121 acquires the aerial image captured by the flying object 30 . However, without being limited to this, as an example, the acquisition unit 121 may acquire a satellite image obtained by imaging observation data of a sensor mounted on an artificial satellite.

〔付記事項4〕
上述の実施形態では、株の輪郭に基づいて特定した株面積と最小外接面の面積との比から短節間性を有するカボチャ株を選抜する態様であるが、短節間性を有するカボチャ株に限らず、株の輪郭に基づいて特定した株面積と最小外接面の面積との比から、特定の形質を有する個体を選抜することも可能ある。例えば、生育ステージの進行が早いか遅いかの比較が可能であり、例えば生育ステージが早い株を選抜することが可能である。一例として、株面積と最小外接面の面積との比により、同じカボチャ品種であっても、つるが伸び始めた個体とまだ伸び始めていない個体とを区別することができる。栽培技術に着目した研究においては、同じ品種の個体同士の比較を行う方法として、株面積と最小外接面の面積との比を採用できる。栽培技術による生育の差を見る場合には、対象の個体は、異なる栽培環境において栽培されている個体であってよく、上述の実施形態のように同じ畝に並んで生育している個体でなくてよい。
[Appendix 4]
In the above-described embodiment, a pumpkin strain having short internodes is selected from the ratio of the area of the strain identified based on the outline of the strain and the area of the minimum circumscribed surface. Alternatively, it is also possible to select an individual having a specific trait from the ratio of the strain area specified based on the contour of the strain and the area of the minimum circumscribed surface. For example, it is possible to compare whether the progress of the growth stage is fast or slow, and for example, it is possible to select strains that are early in the growth stage. As an example, it is possible to distinguish between individuals whose vines have begun to grow and those whose vines have not yet begun to grow, even for the same pumpkin variety, based on the ratio of the plant area to the minimum circumscribed surface area. In research focusing on cultivation techniques, the ratio of the area of the plant to the area of the minimum circumscribed surface can be used as a method of comparing individuals of the same variety. When looking at differences in growth due to cultivation techniques, the target individual may be an individual cultivated in a different cultivation environment, rather than an individual growing side by side on the same ridge as in the above-described embodiment. you can

〔付記事項5〕
上述の実施形態では、匍匐生長性植物(カボチャ)を対象としているが、匍匐生長性植物以外の植物であってもよい。例えば、イネやムギなどイネ科の植物であってもよい。イネやムギなどイネ科の植物は、分げつを増やすときに、主茎と分げつが作る角度(分げつ開度)が遺伝資源によって異なる。各遺伝資源の見た目(草型、草姿)を数値化する際に、株面積(被覆面積)とともに最小外接円面積および両者の比を計算することで、同じ株面積(被覆面積)あるいは同じ最小外接円面積を持つ遺伝資源でも土地の被覆率が異なることを示すことができる。
[Appendix 5]
In the above-described embodiment, creeping plants (pumpkins) are targeted, but plants other than creeping plants may be used. For example, plants of the Gramineae family such as rice and wheat may be used. In the grasses such as rice and wheat, the angle between the main stem and the tillers (tiller opening) differs depending on the germplasm when the tillers are increased. When quantifying the appearance (plant type, grass form) of each genetic resource, the same plant area (coverage area) or the same minimum Even genetic resources with circumscribed circle area can show different land coverage.

〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理システム1の制御ブロック(特に取得部121、輪郭特定部122、株面積特定部123、円面積特定部124、判定部125および出力部126)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
[Example of realization by software]
The control blocks of the information processing system 1 (especially the acquisition unit 121, the contour identification unit 122, the stock area identification unit 123, the circle area identification unit 124, the determination unit 125 and the output unit 126) are formed in an integrated circuit (IC chip) or the like. It may be implemented by a logic circuit (hardware), or may be implemented by software.

後者の場合、情報処理システム1は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば1つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばCPU(Central Processing Unit)を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ROM(Read Only Memory)等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。 In the latter case, the information processing system 1 includes a computer that executes instructions of programs, which are software that implements each function. This computer includes, for example, one or more processors, and a computer-readable recording medium recording the above program. In the computer, the processor reads the program from the recording medium and executes it, thereby achieving the object of the present invention. As the processor, for example, a CPU (Central Processing Unit) can be used. As the recording medium, a "non-temporary tangible medium" such as a ROM (Read Only Memory), a tape, a disk, a card, a semiconductor memory, a programmable logic circuit, or the like can be used. In addition, a RAM (Random Access Memory) for developing the above program may be further provided. Also, the program may be supplied to the computer via any transmission medium (communication network, broadcast wave, etc.) capable of transmitting the program. Note that one aspect of the present invention can also be implemented in the form of a data signal embedded in a carrier wave in which the program is embodied by electronic transmission.

本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible within the scope of the claims.

1 情報処理システム
10 情報処理装置
12 制御部
22 記憶部
24 入力部
26 表示部
30 飛行体
121 取得部
122 輪郭特定部
123 株面積特定部
124 円面積特定部
125 判定部
126 出力部
400 カボチャ株(所定の植物の株)
1 information processing system 10 information processing device 12 control unit 22 storage unit 24 input unit 26 display unit 30 flying object 121 acquisition unit 122 outline identification unit 123 stock area identification unit 124 circle area identification unit 125 determination unit 126 output unit 400 pumpkin stock ( predetermined plant strain)

Claims (9)

所定の植物が植えられた圃場を撮影した画像を用いて、所定の植物の株の面積を株毎に特定する株面積特定部と、
前記画像を用いて、所定の植物の株に外接する最小外接円の面積を株毎に特定する円面積特定部と、
前記株の面積と前記最小外接円の面積との比を用いて特定の形質を有する株であるかを判定する判定部と、
を含む、
情報処理装置。
a stock area identification unit that identifies the area of each stock of a predetermined plant using an image of a field in which a predetermined plant is planted;
A circle area identifying unit that identifies the area of the minimum circumscribed circle that circumscribes the stock of a predetermined plant using the image, for each stock;
a determination unit that determines whether the strain has a specific trait using the ratio of the area of the strain and the area of the minimum circumscribed circle;
including,
Information processing equipment.
前記画像を用いて、所定の植物の株の輪郭を特定する輪郭特定部を更に含み、
前記株面積特定部は、前記株の輪郭に基づいて前記株の面積を特定し、
前記円面積特定部は、前記株の輪郭に対する最小外接円を特定して、当該最小外接円の面積を特定する、
請求項1に記載の情報処理装置。
Using the image, further comprising a contour identifying unit that identifies the contour of a given plant strain,
The stock area identification unit identifies the area of the stock based on the outline of the stock,
The circle area identifying unit identifies the minimum circumscribed circle for the outline of the stock and identifies the area of the minimum circumscribed circle,
The information processing device according to claim 1 .
前記所定の植物は、匍匐生長性植物である、
請求項1または2に記載の情報処理装置。
The predetermined plant is a creeping plant,
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
前記所定の植物は、カボチャである、
請求項1から3の何れか1項に記載の情報処理装置。
The predetermined plant is pumpkin,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3.
前記判定部は、短節間性を有する株であるかを判定する、
請求項4に記載の情報処理装置。
The determination unit determines whether the strain has short internodes,
The information processing apparatus according to claim 4.
前記判定部は、前記比と、閾値とを比較して、特定の形質を有する株であるかを判定し、
前記閾値は、可変である、
請求項4に記載の情報処理装置。
The determination unit compares the ratio with a threshold value to determine whether the strain has a specific trait,
the threshold is variable;
The information processing apparatus according to claim 4.
所定の植物が植えられた圃場を撮影した画像を用いて、所定の植物の株の面積を株毎に特定する株面積特定ステップと、
前記画像を用いて、所定の植物の株に外接する最小外接円の面積を株毎に特定する円面積特定ステップと、
前記株の面積と前記最小外接円の面積との比を用いて特定の形質を有する株であるかを判定する判定ステップと、
を含む、
情報処理方法。
A stock area identification step of identifying the area of each stock of a predetermined plant using an image of a field in which a predetermined plant is planted;
A circle area specifying step of specifying the area of the minimum circumscribed circle that circumscribes the strain of a predetermined plant using the image for each strain;
A determination step of determining whether the strain has a specific trait using the ratio of the area of the strain and the area of the minimum circumscribed circle;
including,
Information processing methods.
請求項1に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記株面積特定部、前記円面積特定部および前記判定部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as the information processing apparatus according to claim 1, the program for causing the computer to function as the stock area identifying section, the circle area identifying section, and the determining section. 請求項8に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 A computer-readable recording medium recording the program according to claim 8 .
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