JP6505904B1 - Judgment system, judgment device, judgment method and computer program - Google Patents
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Abstract
【課題】農産物のより適切な収穫タイミングを予測すること。【解決手段】特定の農産物が栽培されている栽培所に設置され、前記栽培所における環境を示す環境情報を取得する環境情報センサーと、前記栽培所に設置され、前記農産物の画像を撮像する撮像装置と、前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定装置と、を備える判定システムである。【選択図】図1PROBLEM TO BE SOLVED: To predict more appropriate harvest timing of agricultural products. SOLUTION: An environmental information sensor is installed in a cultivation place where a specific agricultural product is grown, and acquires environmental information indicating an environment in the cultivation place, and an imaging which is installed in the cultivation place and picks up an image of the agricultural product Based on the device, the environmental information, and the image information which is information obtained from the image of the agricultural product, the determination to determine the remaining integrated value which is the integrated value of the predetermined environmental values until the appropriate harvest of the agricultural product And a device. [Selected figure] Figure 1
Description
本発明は、農産物の成長状態を推定するための技術に関する。 The present invention relates to a technique for estimating the growth state of agricultural products.
トマトをはじめとする果菜類は成長課程が複雑である。そのため、その成長状態を正確に予測することが難しい。このような問題は、果菜類に限った問題ではなく、農産物全般に共通する問題である。 Fruit and vegetables such as tomato have a complicated growth process. Therefore, it is difficult to accurately predict the growth state. Such problems are not limited to fruits and vegetables, but are common to agricultural products in general.
このような問題を解決するための技術として、特許文献1〜3に示す技術が提案されている。特許文献1では、農作物の品質や終了のばらつきを抑制するシステムが提案されている。特許文献2では、衛星画像等を用いることによって、終了を高精度に推定する技術が提案されている。特許文献3では、生産者から納入された農産物の量に基づいて、出荷基準を満たす農産物の量を予測する技術が提案されている。 As techniques for solving such problems, techniques shown in Patent Documents 1 to 3 have been proposed. Patent Document 1 proposes a system for suppressing variation in crop quality and end. Patent Document 2 proposes a technique for estimating the end with high accuracy by using a satellite image or the like. Patent Document 3 proposes a technique for predicting the amount of produce that meets the shipping standard based on the amount of produce delivered from the producer.
しかしながら、収穫時期の直前における天候の変化などの要因に起因して適切な収穫時期は前後してしまうことが多い。そのため、農産物の適切な収穫日を予測することは難しかった。
上記事情に鑑み、本発明は、農産物のより適切な収穫タイミングを予測することが可能となる技術の提供を目的としている。
However, due to factors such as changes in weather immediately before the harvest time, the appropriate harvest time often goes back and forth. Therefore, it was difficult to predict an appropriate harvest date for agricultural products.
In view of the above-mentioned circumstances, the present invention aims to provide a technology that makes it possible to predict more appropriate harvest timing of agricultural products.
本発明の一態様は、特定の農産物が栽培されている栽培所に設置され、前記栽培所における環境を示す環境情報を取得する環境情報センサーと、前記栽培所に設置され、前記農産物の画像を撮像する撮像装置と、前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定装置と、を備える判定システムである。 One aspect of the present invention is installed in a cultivation place where a specific agricultural product is grown, an environmental information sensor for acquiring environmental information indicating an environment in the cultivation place, and installed in the cultivation place, the image of the agricultural product Based on the imaging device to be imaged, the environmental information, and the image information which is information obtained from the image of the agricultural product, a remaining integrated value which is an integrated value of predetermined environmental values up to the appropriate harvest of the agricultural product It is a determination system provided with the determination apparatus which determines.
本発明の一態様は、特定の農産物が栽培されている栽培所における環境を示す環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定部、を備える判定装置である。 According to one aspect of the present invention, up to an appropriate harvest of the agricultural product based on environmental information indicating an environment in a cultivation place where a specific agricultural product is grown and image information which is information obtained from an image of the agricultural product. And a determination unit that determines a remaining integration value that is an integration value of predetermined environmental values of
本発明の一態様は、上記の判定装置であって、さらに前記判定部は、実際に適切なタイミングで収穫された農産物について収穫前に取得されていた実環境情報と、実画像情報と、前記実環境情報又は前記実画像情報が取得されてから前記収穫のタイミングまでの残積算値の実績値と、に基づいて行われる学習処理の結果を用いることによって前記残積算値を判定する。 One embodiment of the present invention is the above-described determination apparatus, wherein the determination unit is further configured to include real environment information, real image information, and real image information acquired before harvest for agricultural products actually harvested at appropriate timing. The residual integration value is determined by using the result of the learning process performed based on the actual environment information or the actual value of the residual integration value from the acquisition of the actual image information to the harvest timing.
本発明の一態様は、特定の農産物が栽培されている栽培所に設置された環境情報センサーが、前記栽培所における環境を示す環境情報を取得するステップと、前記栽培所に設置された撮像装置が、前記農産物の画像を撮像するステップと、前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定するステップと、を有する判定方法である。 In one aspect of the present invention, an environmental information sensor installed in a cultivation site where a specific agricultural product is grown acquires environmental information indicating an environment in the cultivation site, and an imaging device installed in the cultivation site An integrated value of predetermined environmental values until an appropriate harvest of the agricultural product based on the step of imaging the agricultural product, the environmental information, and the image information which is information obtained from the agricultural product image And determining the remaining integrated value.
本発明の一態様は、特定の農産物が栽培されている栽培所における環境を示す環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定ステップ、を有する判定方法である。 According to one aspect of the present invention, up to an appropriate harvest of the agricultural product based on environmental information indicating an environment in a cultivation place where a specific agricultural product is grown and image information which is information obtained from an image of the agricultural product. A determination step of determining a remaining integrated value which is an integrated value of predetermined environmental values of
本発明の一態様は、上記の判定システムとしてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラムである。 One embodiment of the present invention is a computer program for causing a computer to function as the above determination system.
本発明の一態様は、上記の判定装置としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラムである。 One embodiment of the present invention is a computer program for causing a computer to function as the above-described determination device.
本発明により、農産物のより適切な収穫タイミングを予測することが可能となる。 The present invention makes it possible to predict more appropriate harvest timing of agricultural products.
以下、本発明の具体的な構成例について、図面を参照しながら説明する。
図1は、本発明の判定システム200のシステム構成を示す概略ブロック図である。判定システム200は、判定の対象となる農産物の適切な収穫タイミングを判定するシステムである。
Hereinafter, specific configuration examples of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic block diagram showing a system configuration of a
まず、判定システム200に関するネットワーク構成に関して説明する。判定システム200は、複数の環境情報センサー10、複数の撮像装置20、制御装置30、ログデータ記憶装置40、端末装置50及び判定装置60を備える。複数の環境情報センサー10及び複数の撮像装置20は、それぞれ制御装置30と通信可能に接続される。複数の環境情報センサー10及び複数の撮像装置20と制御装置30とが行う通信は、無線通信で実現されてもよいし、有線通信で実現されてもよい。制御装置30とログデータ記憶装置40とは通信可能に接続される。制御装置30、端末装置50及び判定装置60は、ネットワーク80を介して通信可能に接続される。ネットワーク80は、例えばインターネットや公衆回線通信網などの通信網を用いて構成される。判定装置60は、ネットワーク80を介して天気予報情報提供装置70と通信可能に接続される。
First, the network configuration of the
次に、判定システム200に関する各装置について説明する。
複数の環境情報センサー10及び複数の撮像装置20は、判定の対象となる栽培所100に設置される。栽培所100では、1又は複数種類の特定の農産物が栽培される。例えば、栽培所100では、トマトやなす等の果菜類が栽培される。この場合、判定システム200の判定装置60は、栽培所100で栽培されているトマトやなす等の果菜類の適切な収穫タイミングを判定する。
Next, each device related to the
The plurality of
環境情報センサー10は、栽培所100の環境に関する特定の情報(以下「環境情報」という。)を取得する。環境情報センサー10は、例えば栽培所100における気温、湿度、降水量、日照時間、風量等の値のいずれか1つ又は複数を取得する。環境情報センサー10として、1種類のセンサーが栽培所100に設置されてもよいし、複数種類のセンサーが栽培所100に設置されてもよい。環境情報センサー10は、所定の位置に固定的に設置されてもよいし、移動可能に設置されてもよい。各環境情報センサー10は、取得された環境情報を示すデータを制御装置30に送信する。環境情報センサー10から送信された環境情報を示すデータは、無線通信又は有線通信によって直接制御装置30に送信されてもよいし、不図示の中継装置を経由して制御装置30に送信されてもよい。
The
撮像装置20は、栽培所100において栽培されている判定対象の農産物を撮影する。撮像装置20は、所定の撮像位置から、所定の撮像方向で、所定の撮影パラメーター(画角、倍率など)で農産物を撮影するように構成されてもよい。撮像装置20は、所定の位置及び所定の方向に固定的に設置されてもよいし、所定の位置に撮影方向を変更可能な形で設置されてもよいし、移動可能に設置されてもよい。撮像装置20は、例えば所定のガイドに沿って移動する移動体に固定されることによって栽培所100内を移動するように構成されてもよいし、ドローン等の飛行体に固定されることによって栽培所100内を移動するように構成されてもよい。撮像装置20は、撮影によって得られた画像(以下「撮影画像」という。)のデータを制御装置30に送信する。撮像装置20は、自装置の識別情報を撮影画像のデータと対応づけて送信してもよい。撮像装置20から送信された撮影画像のデータは、無線通信又は有線通信によって直接制御装置30に送信されてもよいし、不図示の中継装置を経由して制御装置30に送信されてもよい。
The
制御装置30は、パーソナルコンピューターやPLC(Programmable Logic Controller)等の情報処理装置を用いて構成される。制御装置30は、環境情報センサー10から環境情報のデータを受信する。制御装置30は、受信された環境情報のデータをログデータ記憶装置40に日時情報と対応づけて記録する。記録される日時情報は、環境情報センサー10において環境情報データが取得された日時情報であってもよいし、制御装置30において環境情報データが受信された日時情報であってもよいし、ログデータ記憶装置40に記録された日時情報であってもよい。制御装置30は、撮像装置20から撮影画像のデータを受信する。制御装置30は、受信された撮影画像のデータをログデータ記憶装置40に日時情報と対応づけて記録する。記録される日時情報は、撮像装置20において撮影画像データが取得された日時情報であってもよいし、制御装置30において撮影画像データが受信された日時情報であってもよいし、ログデータ記憶装置40に記録された日時情報であってもよい。
The
ログデータ記憶装置40は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。ログデータ記憶装置40は、栽培所100に設置された環境情報センサー10及び撮像装置20によって得られたデータのログを記憶する。
The log
端末装置50は、パーソナルコンピューターやサーバーやスマートフォンやタブレットやスマートスピーカーやテレビ受像器等の情報処理機能を有した装置である。端末装置50は、例えば栽培所100の管理者や経営者などのユーザーによって使用される。端末装置50は、ネットワーク80を介して判定装置60から農産物の収穫時期に関する情報を受信する。端末装置50は、受信された情報を所定の態様でユーザーに対して出力する。例えば、端末装置50は、ディスプレイにおいて画像を表示することによって農産物の収穫時期に関する情報を出力してもよいし、音声によって農産物の収穫時期に関する情報を出力してもよい。
The
判定装置60は、パーソナルコンピューターやサーバー装置等の情報処理装置を用いて構成される。図2は、判定装置60の機能構成例を示す概略ブロック図である。判定装置60は、通信部61、ログ記憶部62、学習用情報記憶部63、学習結果記憶部64及び制御部65を備える。
The
通信部61は、通信インターフェースを用いて構成される。通信部61は、ネットワーク80を介して他の機器とデータ通信する。例えば、通信部61は、制御装置30からデータを受信する。例えば、通信部61は、端末装置50に対し判定結果を示すデータを送信する。
The
ログ記憶部62は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。ログ記憶部62は、環境情報及び撮影画像のログを記憶する。ログ記憶部62は、例えば日時情報及び環境情報を対応づけたレコードを記憶する。ログ記憶部62は、さらに、例えば日時情報及び撮影画像を対応づけたレコードを記憶する。
The
学習用情報記憶部63は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。学習用情報記憶部63は、学習用情報を記憶する。学習用情報とは、制御部65の学習部652が学習処理を行う際に用いられるデータである。学習用情報は、例えば栽培所100において既に収穫がなされた農産物について、収穫がなされたタイミングが適切であったか否かを示す評価情報と、収穫前に撮影された個々の農産物の撮影画像(以下「実個別画像」という。)から得られる情報である実画像情報と、収穫前に取得された環境情報を示す実環境情報と、実個別画像又は実環境情報のデータが取得されたタイミングにおける残積算値の実績値を示す情報と、が対応づけられた情報であってもよい。実画像情報は、例えば実個別画像に写っている農産物の色を示す情報であってもよいし、実個別画像上における農産物の大きさを示す情報であってもよい。
The learning
学習用情報は、例えば栽培所100において既に適切なタイミングで収穫がなされた農産物について、収穫前に撮影された実個別画像から得られる実画像情報と、収穫前に取得された実環境情報と、実個別画像又は実環境情報のデータが取得されたタイミングにおける残積算値の実績値を示す情報と、が対応づけられた情報であってもよい。残積算値とは、その日から最適な収穫タイミングまでの間の特定の環境情報の値の積算値を示す。学習用情報には、各実環境情報又は実個別画像が取得された時点における天気予報情報がさらに対応づけられてもよい。天気予報情報とは、栽培所100が含まれる地域の天気予報を示す情報である。天気予報情報は、対象となっている日以降の天候、気温、湿度、気圧、などの予報値を示す情報である。
The information for learning includes, for example, real image information obtained from real individual images taken before harvest and real environment information obtained before harvest for agricultural products that have already been harvested at appropriate times in the
図3は、残積算値の概念を示す図である。図3の例では、残積算値が表す環境情報は温度の値である。1日毎にその日の温度(例えば最高気温、平均気温、最低気温など)を積算していったときに、ある判断基準日から最適な収穫タイミングまでの間に積算される値を残積算値という。図3の例では、最適なタイミングである収穫当日は、残積算値が0度となっている。残積算値が0度となっていることが収穫に最適なタイミングであることを示す。残積算値が40度である場合には、その日から日毎に温度を積算していったときに40度になったタイミングが最適な収穫タイミングであることを示す。そのため、残積算値が40度であって当日の気温が40度である場合には、その翌日が最適な収穫タイミングであることを示す。残積算値が40度であって、当日及び翌日(1日後)の気温がそれぞれ20度である場合には、2日後が最適な収穫タイミングであることを示す。図3では、このような例を示している。残積算値が40度であっても、その日以降毎日気温が10度であった場合には、4日後が最適な収穫タイミングであることを示す。なお、残積算値の値に基づいて、収穫を行うものが適宜収穫のタイミングをより適したものに変更してもよい。例えば、収穫後にすぐに販売が行われるのか、その後に遠隔地に運送されてから販売されるのか、などの事情に応じて収穫タイミングが変更されてもよい。 FIG. 3 is a diagram showing the concept of the residual integration value. In the example of FIG. 3, the environmental information represented by the residual integration value is a temperature value. When the temperature of the day (for example, the maximum temperature, the average temperature, the minimum temperature, etc.) is integrated every day, a value integrated from a certain judgment reference date to the optimum harvest timing is called a residual integration value. In the example of FIG. 3, the residual integration value is 0 degree on the day of harvest which is the optimal timing. The fact that the residual integrated value is 0 degree indicates that it is the optimal timing for harvesting. If the remaining integrated value is 40 degrees, it indicates that the timing when the temperature is 40 degrees when the temperature is integrated every day from that day is the optimum harvest timing. Therefore, when the remaining integrated value is 40 degrees and the temperature of the day is 40 degrees, it indicates that the next day is the optimal harvest timing. If the remaining integrated value is 40 degrees and the temperatures on the current day and the next day (after one day) are 20 degrees, it means that two days later is the optimum harvest timing. FIG. 3 shows such an example. Even if the residual integrated value is 40 degrees, if the temperature is 10 degrees every day from that day, it indicates that four days after is the optimum harvest timing. In addition, based on the value of a residual integration value, you may change the timing of a harvest to a more suitable thing suitably. For example, the harvest timing may be changed depending on circumstances such as whether the product is sold immediately after harvesting or is transported to a remote location and then sold.
図3に示される各残積算値と収穫までの日数との対応関係は一具体例にすぎない。同じ残積算値であったとしても、その日以降の気温がどのような値であるかによって、最適な収穫までの日数は変化する。 The correspondence between each residual integrated value and the number of days until harvest shown in FIG. 3 is only one specific example. Even if it is the same residual integrated value, the number of days until the optimal harvest changes depending on what the temperature after that day is.
図2の説明に戻る。学習用情報記憶部63に記憶される学習用情報は、予め所定の手段で判定装置60に対して与えられる。例えば、USBメモリやCD−ROM等の記憶媒体に記録されている学習用情報が学習用情報記憶部63に記録されることによって学習用情報が与えられてもよい。例えば、他の情報処理装置から学習用情報が判定装置60に対して送信されることによって、判定装置60の学習用情報記憶部63に学習用情報が与えられてもよい。例えば、ログ記憶部62に記憶されているログ情報に対して、ユーザーが収穫のタイミングが適切であったか否かを示す評価情報と、ログ情報として記録されている撮影画像から抽出された実個別画像と、実際に収穫されたタイミングに基づいて算出された各実環境情報又は実個別画像に対応する残積算値の実績値と、を付与することによって学習用情報が生成され、学習用情報記憶部63に与えられてもよい。
It returns to the explanation of FIG. The learning information stored in the learning
学習結果記憶部64は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。学習結果記憶部64は、制御部65の学習部652の学習処理によって得られた学習結果を示す情報を記憶する。学習結果記憶部64によって記憶される学習結果は、判定部654によって使用される。
The learning
制御部65は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサとメモリとを用いて構成される。制御部65は、プロセッサがプログラムを実行することによって、ログ制御部651、学習部652、検出部653、判定部654及び情報提供部655として機能する。
The
なお、プロセッサがプログラムを実行することによって実現されるログ制御部651、学習部652、検出部653、判定部654及び情報提供部655の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されても良い。プログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM、半導体記憶装置(例えばSSD:Solid State Drive)等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されても良い。
Note that all or part of the
ログ制御部651は、制御装置30から各環境情報及び撮影画像のデータを受信する。ログ制御部651は、受信されたデータをログとして日時情報と対応づけてログ記憶部62に記録する。
The
学習部652は、学習用情報記憶部63に記憶されている学習用情報を用いて機械学習を行う。学習部652は、学習用情報に含まれる複数の値のうち、最適な収穫までの残積算値の値を得るための学習結果が取得される。学習部652には、例えば教師付き学習によって識別器を生成又は更新するための機械学習技術が適用される。機械学習技術の具体例として、SVM(Support Vector Machine)やDL(Deep Learning)がある。
The
検出部653は、撮影画像から、処理の対象となる農産物の個体の画像を検出する。例えば、処理の対象となる農産物がトマトであって、撮影画像に10個の栽培中のトマトが写っている場合には、検出部653は10個のトマト一つ一つを検出する。検出部653は、検出された個々のトマトの画像(以下「個別画像」という。)を抽出する。検出部653は、撮影画像に対応づけられている撮像装置の識別情報に基づいて、抽出された個別画像に写っている農産物の栽培所100における位置を判定する。検出部653は、抽出された個別画像一つ一つを処理対象の画像として判定部654に出力する。
The
判定部654は、ログ制御部651から現在の環境情報を取得する。また、判定部654は、検出部653から判定処理の対象となる個々の農産物が撮影された個別画像を取得する。判定部654は、個別画像から画像情報を取得する。画像情報は、例えば個別画像に写っている農産物の色を示す情報であってもよいし、個別画像上における農産物の大きさを示す情報であってもよい。判定部654は、取得された環境情報及び画像情報と、学習結果記憶部64に記憶される学習結果と、に基づいて、個別画像に撮影されている農産物の残積算値を判定する。判定部654は、環境情報及び画像情報に加えてさらに天気予報情報を判定処理に用いてもよい。この場合、天気予報情報に基づいて判定処理を行うように学習処理が行われる必要がある。天気予報情報は、例えばネットワーク80を介して天気予報情報提供装置70から取得されてもよい。天気予報情報提供装置70は、例えば気象庁や特定の法人又は個人によって設置されるサーバーであって、天気予報情報を提供する装置である。
The
情報提供部655は、判定部654による判定結果を示す情報を含む提供情報を生成する。例えば、提供情報は、判定処理の対象となった個別画像と、個別画像について判定部654が行った判定処理の結果を示す残積算値と、個別画像に撮影されている農産物の栽培所100における場所を示す情報と、を含んでもよい。
The
図4は、判定システム200の判定処理の流れの具体例を示すシーケンスチャートである。各環境情報センサー10は、所定のタイミングで環境情報を取得し制御装置30へ送信する(ステップS101)。各撮像装置20は、所定のタイミングで撮像を行い、撮影画像を制御装置30に送信する(ステップS102)。
FIG. 4 is a sequence chart showing a specific example of the flow of the determination process of the
制御装置30は、環境情報センサー10から受信された環境情報と、撮像装置20から受信された撮影画像と、をログデータ記憶装置40に記録する(ステップS103)。そして、制御装置30は、環境情報センサー10から受信された環境情報と、撮像装置20から受信された撮影画像と、を判定装置60に送信する(ステップS104)。
The
判定装置60のログ制御部651は、環境情報及び撮影画像を制御装置30から受信する。ログ制御部651は、受信された環境情報及び撮影画像を時刻情報と対応づけてログとしてログ記憶部62に記録する(ステップS105)。検出部653は、新たに取得された撮影画像において被写体として写っている農産物を検出する(ステップS106)。検出部653は、検出された個々の農産物の画像(個別画像)に対してラベルを付与する(ステップS107)。判定部654は、受信された環境情報と、判定対象となっている農産物の画像情報と、学習用情報記憶部63に記憶される学習結果と、に基づいて、判定対象となっている農産物の残積算値を判定する(ステップS108)。情報提供部655は、判定処理の結果を含む提供情報を生成する(ステップS109)。情報提供部655は、判定処理の対象となった栽培所100に対応づけられた端末装置50に対し、提供情報を送信する(ステップS110)。端末装置50は、受信された提供情報をユーザーに対して出力する。
The
このように構成された判定システム200によれば、栽培所100において栽培されている農産物について、収穫の適切なタイミングを示す情報として残積算値が判定される。残積算値そのものの値は、判定が行われたタイミング以降の天候の変化などの影響を受けにくい。すなわち、判定が行われたタイミング以降における実際の気温等に応じて、収穫に適したタイミングである日付は変わるものの、判定が行われたタイミングにおける残積算値自体は一意に定まる。このような残積算値が収穫の適切なタイミングを示す情報としてユーザーに提供されることにより、ユーザーにおいてより適した収穫のタイミングをより正確に判断することが可能となる。
According to the
このような判定システム200は、農産物における所定のイベント(例えば開花)から最適な収穫タイミングまでの環境情報の積算値が一定である種類の農産物に特に有効である。このような農産物には、例えばトマト等の果菜類がある。上述した図3では、残積算値として気温を具体例に説明したが、残積算値は必ずしも気温に関する積算値である必要は無い。例えば、日照時間の積算値であってもよい。
Such a
判定システム200では、環境情報のみではなく、さらに個別画像の画像情報に基づいて残積算値が判定される。そのため、環境情報のみに基づいて残積算値が判定される場合に比べて、より正確に残積算値を判定することが可能となる。
In the
(変形例)
各環境情報センサー10から判定装置60へ環境情報を到達させる手段には、どのような手段が採用されてもよい。上述した説明では、各環境情報センサー10から制御装置30を経由して判定装置60へ環境情報が送信されているが、例えば制御装置30を介すること無く各環境情報センサー10から判定装置60へ送信されてもよい。また、例えば環境情報センサー10のうちいずれか1台又は複数台が他の環境情報センサー10から環境情報を収集し、1又は複数の環境情報をまとめて制御装置30又は判定装置60に送信してもよい。撮像装置20に関しても同様である。
(Modification)
Any means may be adopted as means for causing environmental information to reach the
判定装置60は必ずしも1台の装置として構成される必要は無い。例えば、判定装置60が複数台の情報処理装置を用いて構成されてもよい。判定装置60を構成する複数台の情報処理装置は、ネットワーク80等の通信路を介して通信可能に接続され、クラスタマシンやクラウドなどのシステムとして構成されてもよい。
The
判定装置60は、学習部652を備えない装置又はシステムとして構成されてもよい。この場合、上述した学習部652が行う処理は、学習装置として別の装置又はシステムによって実行されてもよい。この場合、判定部654を備える判定装置は、学習装置から学習結果のデータを取得し判定処理を行う。
The
環境情報センサー10には、蓄電池又は充電器が接続されてもよい。このように構成されることによって、環境情報センサー10の設置場所の制限を減らすことが可能となる。例えば、電気が通っていない場所にも環境情報センサー10を設置することが可能となる。また、環境情報センサー10には、自然エネルギーによって発電を行う装置が接続されてもよい。例えば、ソーラーパネルや、風力発電機等の発電機が接続されてもよい。このような発電を行う装置によって生成された電力に基づいて環境情報センサー10が動作してもよい。
A storage battery or a charger may be connected to the
判定部654及び学習結果記憶部64は、制御装置30に備えられてもよい。このように構成されることによって、より迅速に各個別画像における農産物の残積算値を判定することが可能となる。
The
学習部652は、複数の学習用情報のセット毎に学習処理を行ってもよい。例えば、学習部652は、農産物の種別や品種毎に予め用意されたそれぞれの学習用情報に基づいて学習処理を行ってもよい。この場合、学習結果記憶部64は、種別毎又は品種毎に得られた学習結果を記憶する。判定部654は、処理の対象となっている個別画像に写っている農産物の種別や品種に応じて、使用される最適な学習結果を選択し、選択された最適な学習結果を用いて残積算値を判定する。このように構成されることによって、より高い精度で残積算値を判定することが可能となる。複数の学習用情報のセットは、上述したパターン(種別毎、品種毎)に限定されない。例えば、栽培方法(ハウス水耕、ハウス土耕、路地など)や、季節(春夏秋冬)等の違いに応じて複数の学習用情報のセットが用いられてもよい。
The
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes design and the like within the scope of the present invention.
100…栽培所, 200…判定システム, 10…環境情報センサー, 20…撮像装置, 30…制御装置, 40…ログデータ記憶装置, 50…端末装置, 60…判定装置, 61…通信部, 62…ログ記憶部, 63…学習用情報記憶部, 64…学習結果記憶部, 65…制御部, 651…ログ制御部, 652…学習部, 653…検出部, 654…判定部, 655…情報提供部
100: cultivation plant, 200: determination system, 10: environmental information sensor, 20: imaging device, 30: control device, 40: log data storage device, 50: terminal device, 60: determination device, 61: communication unit, 62 ...
Claims (7)
前記栽培所に設置され、前記農産物の画像を撮像する撮像装置と、
前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定装置と、
を備える判定システム。 An environmental information sensor installed in a cultivation site where a specific agricultural product is grown, and acquiring environmental information indicating an environment in the cultivation site,
An imaging device installed in the cultivation site and imaging an image of the agricultural product;
A determination device that determines a remaining integrated value that is an integrated value of predetermined environmental values up to an appropriate harvest of the agricultural product based on the environment information and image information that is information obtained from an image of the agricultural product;
Judgment system provided with
前記栽培所に設置された撮像装置が、前記農産物の画像を撮像するステップと、
前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定するステップと、を有する判定方法。 An environmental information sensor installed in a cultivation site where a specific agricultural product is grown, acquiring environmental information indicating an environment in the cultivation site;
An imaging device installed in the cultivation site imaging an image of the agricultural product;
Determining a remaining integrated value, which is an integrated value of predetermined environmental values up to an appropriate harvest of the agricultural product, based on the environmental information and image information which is information obtained from the image of the agricultural product Judgment method to have.
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