JP6618561B2 - 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
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Description
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。
Claims (15)
- 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)であって、前記少なくとも1つの農業活動は、前記期間の前記サブセットに特定された最大発生頻度を有するか、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より大きい発生頻度を有する、
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)。 - 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。 - 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、教師あり学習に基づく分類機能の使用を含み、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。
- 請求項1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。
- 請求項1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、
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)と、
を含む、方法。 - 請求項5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。 - 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。
- 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。
- 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。 - 請求項9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。 - 請求項9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。
- 請求項9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。
- 請求項9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。 - 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であって、前記少なくとも1つの農業活動は、前記期間の前記サブセットに特定された最大発生頻度を有するか、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より大きい発生頻度を有する、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、非一時的コンピュータ可読媒体。 - 請求項14記載の非一時的コンピュータ可読媒体であって、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、非一時的コンピュータ可読媒体。
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