JP6839433B2 - 萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法 - Google Patents
萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6839433B2 JP6839433B2 JP2016166073A JP2016166073A JP6839433B2 JP 6839433 B2 JP6839433 B2 JP 6839433B2 JP 2016166073 A JP2016166073 A JP 2016166073A JP 2016166073 A JP2016166073 A JP 2016166073A JP 6839433 B2 JP6839433 B2 JP 6839433B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- wilting
- measurement data
- sensor
- degree
- feature amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title description 22
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 60
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 37
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 36
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 12
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 8
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 8
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 40
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 40
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 26
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 24
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 16
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 11
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 7
- 244000025254 Cannabis sativa Species 0.000 description 3
- 208000005156 Dehydration Diseases 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 3
- 229920002472 Starch Polymers 0.000 description 2
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 235000019698 starch Nutrition 0.000 description 2
- 239000008107 starch Substances 0.000 description 2
- 235000007688 Lycopersicon esculentum Nutrition 0.000 description 1
- 241000699666 Mus <mouse, genus> Species 0.000 description 1
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 description 1
- 240000003768 Solanum lycopersicum Species 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 229910052736 halogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000002367 halogens Chemical class 0.000 description 1
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000035800 maturation Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 230000000243 photosynthetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical compound O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Description
Claims (6)
- 植物である対象物の外観に関する画像を取得する撮像部と、
前記対象物の萎れ具合に関する測定データを出力する萎れセンサと、
前記対象物の周囲環境に関する測定データを出力する環境センサと、
前記萎れセンサから出力された前記測定データを基にした萎れ具合を表す数値の実測値と、前記撮像部から取得された画像とを基に、トレーニングを行うことによりパターン関数を生成した後、前記パターン関数に前記撮像部から取得された画像を入力し、前記対象物の萎れ具合に関する特徴量である数値列を算出する画像特徴量算出部と、
前記画像特徴量算出部によって算出された前記数値列と、前記環境センサから出力された測定データと、前記萎れセンサから出力された前記測定データを基にした萎れ具合を表す数値の実測値とを基に、トレーニングを行うことによりパターン関数を生成した後、前記パターン関数に前記画像特徴量算出部によって算出された前記数値列と、前記環境センサから出力された測定データを入力することで、前記対象物の萎れ具合を表す将来の数値の予測値を導出する予測値導出部と、
を備える萎れ具合予測システム。 - 前記予測値導出部は、前記予測値として、前記対象物の茎の径に関する数値の予測値を導出する、
請求項1記載の萎れ具合予測システム。 - 前記予測値を基に、前記対象物の糖度を予測する糖度予測部をさらに備える、
請求項1又は2記載の萎れ具合予測システム。 - 前記環境センサは、前記測定データとして、温度及び湿度に関するデータを出力し、
前記予測値導出部は、温度及び湿度に関するデータを基に前記予測値を導出する、
請求項1〜3のいずれか1項に記載の萎れ具合予測システム。 - 前記環境センサは、前記測定データとして、明るさに関するデータを出力し、
前記予測値導出部は、明るさに関するデータを基に前記予測値を導出する、
請求項1〜4のいずれか1項に記載の萎れ具合予測システム。 - 撮像部を用いて、植物である対象物の外観に関する画像を取得し、
萎れセンサを用いて、前記対象物の萎れ具合に関する測定データを取得し、
環境センサを用いて、前記対象物の周囲環境に関する測定データを取得し、
画像特徴量算出部により、前記萎れセンサから出力された前記測定データを基にした萎れ具合を表す数値の実測値と、前記撮像部から取得された画像とを基に、トレーニングを行うことによりパターン関数を生成した後、前記パターン関数に前記撮像部から取得された画像を入力し、前記対象物の萎れ具合に関する特徴量である数値列を算出し、
予測値導出部により、前記画像特徴量算出部によって算出された前記数値列と、前記環境センサによって取得された測定データと、前記萎れセンサから出力された前記測定データを基にした萎れ具合を表す数値の実測値とを基に、トレーニングを行うことによりパターン関数を生成した後、前記パターン関数に前記画像特徴量算出部によって算出された前記数値列と、前記環境センサから出力された測定データを入力することで、前記対象物の萎れ具合を表す将来の数値の予測値を導出する、
萎れ具合予測方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016166073A JP6839433B2 (ja) | 2016-08-26 | 2016-08-26 | 萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016166073A JP6839433B2 (ja) | 2016-08-26 | 2016-08-26 | 萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018029568A JP2018029568A (ja) | 2018-03-01 |
JP6839433B2 true JP6839433B2 (ja) | 2021-03-10 |
Family
ID=61302740
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016166073A Active JP6839433B2 (ja) | 2016-08-26 | 2016-08-26 | 萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6839433B2 (ja) |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102134397B1 (ko) * | 2018-03-02 | 2020-07-15 | 한국과학기술연구원 | 작물활성지수 기반 시설원예 복합환경 제어시스템 및 방법 |
JP2019170359A (ja) * | 2018-03-28 | 2019-10-10 | 国立大学法人名古屋大学 | 植物栽培結果予測システム |
JP2019193583A (ja) * | 2018-05-01 | 2019-11-07 | 株式会社クボタ | 水ストレス測定装置 |
JP6768767B2 (ja) * | 2018-11-30 | 2020-10-14 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データCcs | 作物生育判定システムのサーバ装置、作物生育判定装置、作物生育学習装置、作物生育判定方法及びプログラム |
JP7198496B2 (ja) * | 2019-02-26 | 2023-01-04 | 国立大学法人静岡大学 | 灌水タイミング決定システム、灌水制御システム、灌水タイミング決定方法 |
JP2020178599A (ja) * | 2019-04-24 | 2020-11-05 | 株式会社クボタ | 植物栽培システム |
US20220172056A1 (en) | 2019-04-25 | 2022-06-02 | National University Corporation Shizuoka University | Prediction system, prediction method, and prediction program |
JP7243496B2 (ja) | 2019-07-09 | 2023-03-22 | オムロン株式会社 | 情報処理装置 |
JP7215984B2 (ja) * | 2019-10-07 | 2023-01-31 | Ckd株式会社 | 混成栽培システム |
JP7263200B2 (ja) * | 2019-10-08 | 2023-04-24 | ヤンマーパワーテクノロジー株式会社 | 農業ハウスの環境制御システム |
JP7078944B1 (ja) * | 2021-12-21 | 2022-06-01 | メック株式会社 | 物性値予測方法、物性値予測システム及びプログラム |
JP7076867B1 (ja) | 2021-12-21 | 2022-05-30 | メック株式会社 | 物性値予測方法、物性値予測システム及びプログラム |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4820966B2 (ja) * | 2006-05-18 | 2011-11-24 | 国立大学法人愛媛大学 | 給液制御装置 |
JP5277413B2 (ja) * | 2007-02-16 | 2013-08-28 | 国立大学法人愛媛大学 | 植物栽培施設における植物栽培装置 |
JP2013005726A (ja) * | 2011-06-22 | 2013-01-10 | Nikon Corp | 情報提供システム、情報提供装置、情報提供方法及びプログラム |
JP6260824B2 (ja) * | 2014-04-21 | 2018-01-17 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 栽培支援方法、栽培支援装置、およびコンピュータプログラム |
EP3175701A4 (en) * | 2014-07-29 | 2018-04-25 | Nec Corporation | Growth state estimation device, plant growth observation system, growth state estimation method, growth index estimation method, and recording medium |
-
2016
- 2016-08-26 JP JP2016166073A patent/JP6839433B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2018029568A (ja) | 2018-03-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6839433B2 (ja) | 萎れ具合予測システム及び萎れ具合予測方法 | |
Aliev et al. | Internet of plants application for smart agriculture | |
Vesali et al. | Development of an android app to estimate chlorophyll content of corn leaves based on contact imaging | |
Khairunniza-Bejo et al. | Application of artificial neural network in predicting crop yield: A review | |
Král et al. | Developmental phases in a temperate natural spruce-fir-beech forest: determination by a supervised classification method | |
Asefpour Vakilian et al. | An artificial neural network approach to identify fungal diseases of cucumber (Cucumis sativus L.) plants using digital image processing | |
US20220075344A1 (en) | A method of finding a target environment suitable for growth of a plant variety | |
JP2020507103A (ja) | 被測定物の測定イメージをキャプチャする為のシステム及び方法 | |
WO2018101848A1 (en) | Predictive dynamic cloud based system for environmental sensing and actuation and respective method of operation | |
Müller-Linow et al. | Plant Screen Mobile: an open-source mobile device app for plant trait analysis | |
Hatfield et al. | Remote sensing: advancing the science and the applications to transform agriculture | |
JP2021056573A (ja) | 作物成長予測プログラム、作物成長予測方法および作物成長予測装置 | |
Suarez et al. | Detection of phenoxy herbicide dosage in cotton crops through the analysis of hyperspectral data | |
Kumar et al. | Smart management of crop cultivation using IOT and machine learning | |
JP2018007630A (ja) | 栽培支援装置 | |
Baar et al. | Non-destructive leaf area index estimation via guided optical imaging for large scale greenhouse environments | |
JP7114092B2 (ja) | 画像データ加工装置、植物栽培システム及び画像データ加工方法 | |
Kumar et al. | IoT Enabled Crop Detection System using Soil Analysis | |
CN116757332B (zh) | 叶菜产量预测方法、装置、设备及介质 | |
KR20230061034A (ko) | 작물의 엽록소 함량을 예측하는 기계 학습 모델 학습 방법, 작물의 엽록소 함량 예측 방법 및 식물 생육 시스템 | |
CN117252344A (zh) | 培育设施的适宜度评估方法、装置、电子设备和存储介质 | |
JP7386503B2 (ja) | 収量推定プログラム、収量推定方法及び収量推定装置 | |
JP2016099738A (ja) | 予測システム、予測方法、および予測プログラム | |
US20220172056A1 (en) | Prediction system, prediction method, and prediction program | |
US20220225583A1 (en) | Management device for cultivation of fruit vegetable plants and fruit trees, learning device, management method for cultivation of fruit vegetable plants and fruit trees, learning model generation method, management program for cultivation of fruit vegetable plants and fruit trees, and learning model generation program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190806 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200720 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200728 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200915 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210126 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210129 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6839433 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |