JP6592613B2 - コンピュータシステム、植物の診断方法及びプログラム - Google Patents
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Description
取得した前記可視光画像を、前記植物の通常の可視光画像と比較して画像解析する画像解析手段と、
前記画像解析の結果、前記植物の種類を特定する植物特定手段と、
前記画像解析の結果、前記植物の異常部分を特定する異常部分特定手段と、
前記植物がおかれた環境データを取得する環境データ取得手段と、
前記特定された種類と、前記特定された異常部分と、前記取得された環境データとから前記植物の状態を診断する第1診断手段と、
を備えることを特徴とするコンピュータシステムを提供する。
本発明の好適な実施形態の概要について、図1に基づいて説明する。図1は、本発明の好適な実施形態である植物診断システム1の概要を説明するための図である。植物診断システム1は、コンピュータ10から構成され、植物を撮像した画像を取得し、この植物の状態の診断を行う。
図2に基づいて、本発明の好適な実施形態である植物診断システム1のシステム構成について説明する。図2は、本発明の好適な実施形態である植物診断システム1のシステム構成を示す図である。植物診断システム1は、コンピュータ10、公衆回線網(インターネット網や、第3、第4世代通信網等)5から構成され、植物を撮像した画像を取得し、この植物の診断を行う。
図3に基づいて、本発明の好適な実施形態である植物診断システム1の機能について説明する。図3は、コンピュータ10の機能ブロック図を示す図である。
図4及び図5に基づいて、植物診断システム1が実行する植物診断処理について説明する。図4及び図5は、コンピュータ10が実行する植物診断処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
図10に基づいて、記憶モジュール30が記憶する診断データベースについて説明する。図10は、記憶モジュール30が記憶する診断データベースの一例を示す図である。図10において、記憶モジュール30は、名称、分類、品種等の植物を識別するための情報と、天気、気温、湿度、降水量等の植物の生活環境を示す環境データと、病変色、病変温度等の発生する異常の内容を示す情報と、診断結果を示す情報とを対応付けて記憶する。名称は、植物の名称である。分類は、生産地等である。品種は、産業上区別する意味の認められる個体群である。時期は、植物の生育期間である。天気、気温、湿度、降水量は、植物の生活環境の各種データである。病変色は、植物が異常な状態にあるときの色である。病変温度は、植物が異常な状態にあるときの温度である。診断は、これらの状態にあるときの植物の状態である。診断データベースにおいて、各品種に対して、植物が通常の状態である場合と、異常が発生している場合とをそれぞれ対応付けている。記憶モジュール30は、植物が通常の状態である場合、病変色、病変温度及び診断結果が該当なしであることを対応付けて記憶する。記憶モジュール30は、植物に異常が発生している状態である場合、病変色、病変温度及び診断結果にそれぞれ該当する内容を対応付けて記憶する。
Claims (4)
- カメラにて撮像された植物の可視光画像及び赤外線画像を取得する画像取得手段と、
取得した前記可視光画像を、前記植物の通常の可視光画像と比較して画像解析する画像解析手段と、
前記画像解析の結果、前記植物の種類を特定する植物特定手段と、
前記可視光画像において、前記植物の複数の所定の部位に対応する領域を特定する第1画像処理手段と、
特定された前記可視光画像における各領域に対応する、前記赤外線画像における領域を特定する第2画像処理手段と、
特定された前記赤外線画像における領域の温度に基づいて、前記植物の異常部分を特定する異常部分特定手段と、
前記植物がおかれた環境データを取得する環境データ取得手段と、
前記特定された種類と、前記特定された異常部分の温度と、前記取得された環境データとから前記植物の状態を診断する診断手段と、
を備えることを特徴とするコンピュータシステム。 - 前記環境データ取得手段は、前記植物の生息時期、前記植物が位置する環境の気温、湿度、天気、降水量からなる群のうち少なくとも一つの環境データを取得する、
ことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータシステム。 - コンピュータシステムが実行する植物の診断方法であって、
カメラにて撮像された植物の可視光画像及び赤外線画像を取得するステップと、
取得した前記可視光画像を、前記植物の通常の可視光画像と比較して画像解析するステップと、
前記画像解析の結果、前記植物の種類を特定するステップと、
前記可視光画像において、前記植物の複数の所定の部位に対応する領域を特定するステップと、
特定された前記可視光画像における各領域に対応する、前記赤外線画像における領域を特定するステップと、
特定された前記赤外線画像における領域の温度に基づいて、前記植物の異常部分を特定するステップと、
前記植物がおかれた環境データを取得するステップと、
前記特定された種類と、前記特定された異常部分の温度と、前記取得された環境データとから前記植物の状態を診断するステップと、
を備えることを特徴とする植物の診断方法。 - コンピュータシステムに、
カメラにて撮像された植物の可視光画像及び赤外線画像を取得するステップ、
取得した前記可視光画像を、前記植物の通常の可視光画像と比較して画像解析するステップ、
前記画像解析の結果、前記植物の種類を特定するステップ、
前記可視光画像において、前記植物の複数の所定の部位に対応する領域を特定するステップ、
特定された前記可視光画像における各領域に対応する、前記赤外線画像における領域を特定するステップ、
特定された前記赤外線画像における領域の温度に基づいて、前記植物の異常部分を特定するステップ、
前記植物がおかれた環境データを取得するステップ、
前記特定された種類と、前記特定された異常部分の温度と、前記取得された環境データとから前記植物の状態を診断するステップ、
を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。
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WO2024066851A1 (zh) * | 2022-09-27 | 2024-04-04 | 杭州睿胜软件有限公司 | 植物诊断方法、装置及计算机可读存储介质 |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111024710B (zh) * | 2019-12-17 | 2022-04-08 | 江苏恒宝智能系统技术有限公司 | 一种农作物异常检测系统及方法 |
KR102296216B1 (ko) * | 2020-03-31 | 2021-09-01 | 주식회사 쎄슬프라이머스 | 식물 생육 모니터링 제어 시스템 및 식물 생육 모니터링 제어 방법 |
CN111724272A (zh) * | 2020-06-08 | 2020-09-29 | 黑龙江省网络空间研究中心 | 农作物生长状况数据分析系统及方法 |
US20220259947A1 (en) * | 2021-02-18 | 2022-08-18 | Yantai Jereh Petroleum Equipment & Technologies Co., Ltd. | Monitoring system and method for wellsite equipment |
IT202100011411A1 (it) * | 2021-05-05 | 2022-11-05 | Metacortex Srl | Sistema e metodo configurati per fornire informazioni sullo stato di salute di alberi e altre piante |
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CN115294518B (zh) * | 2022-07-18 | 2023-06-20 | 广东省农业科学院环境园艺研究所 | 一种园艺植物温室精准栽培的智能监控方法及系统 |
CN117313017B (zh) * | 2023-11-28 | 2024-02-06 | 山东艺林市政园林建设集团有限公司 | 一种彩叶研发数据处理方法及系统 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03182185A (ja) * | 1989-12-11 | 1991-08-08 | Fujitsu Ltd | 赤外線監視システム |
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JP4599520B2 (ja) * | 2004-09-17 | 2010-12-15 | オリンパス株式会社 | マルチスペクトル画像処理方法 |
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CN104797913A (zh) * | 2012-09-21 | 2015-07-22 | 杭州美盛红外光电技术有限公司 | 热像诊断装置和热像诊断方法 |
US10234439B2 (en) * | 2012-11-07 | 2019-03-19 | Airscout Inc. | Methods and systems for analyzing a field |
BR112015012761A2 (pt) * | 2012-12-02 | 2017-07-11 | Agricam Ab | sistema e método para prever o resultado da saúde de um indivíduo em um ambiente, e, uso de um sistema |
JP5731724B1 (ja) | 2013-10-23 | 2015-06-10 | 日立マクセル株式会社 | 表面状態測定分析情報管理システムおよび表面状態測定分析情報管理方法 |
JP6539901B2 (ja) | 2015-03-09 | 2019-07-10 | 学校法人法政大学 | 植物病診断システム、植物病診断方法、及びプログラム |
US10585210B2 (en) * | 2015-10-06 | 2020-03-10 | Arable Labs, Inc. | Apparatus for radiometric correction and orthorectification of aerial imagery |
US10028452B2 (en) * | 2016-04-04 | 2018-07-24 | Beesprout, Llc | Horticultural monitoring system |
CN106067169A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-11-02 | 北京农业信息技术研究中心 | 植物水分胁迫状态自动监控方法及系统 |
JP6101878B1 (ja) * | 2016-08-05 | 2017-03-22 | 株式会社オプティム | 診断装置 |
US10339380B2 (en) * | 2016-09-21 | 2019-07-02 | Iunu, Inc. | Hi-fidelity computer object recognition based horticultural feedback loop |
WO2018078868A1 (ja) * | 2016-10-31 | 2018-05-03 | 株式会社オプティム | コンピュータシステム、物体の診断方法及びプログラム |
US10852236B2 (en) * | 2017-09-12 | 2020-12-01 | Curadel, LLC | Method of measuring plant nutrient transport using near-infrared imaging |
-
2016
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024066851A1 (zh) * | 2022-09-27 | 2024-04-04 | 杭州睿胜软件有限公司 | 植物诊断方法、装置及计算机可读存储介质 |
Also Published As
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