JP7423631B2 - デジタル画像および機械学習モデルを使用した圃場異常の地図作成 - Google Patents
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- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
- G06V10/449—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters
- G06V10/451—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters with interaction between the filter responses, e.g. cortical complex cells
- G06V10/454—Integrating the filters into a hierarchical structure, e.g. convolutional neural networks [CNN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/10—Terrestrial scenes
- G06V20/194—Terrestrial scenes using hyperspectral data, i.e. more or other wavelengths than RGB
Description
本出願は、その全内容が本明細書に全文が記載されている場合と同様にあらゆる目的で参照により本明細書に組み込まれる、2018年12月10日に出願された仮出願第62/777,748号の非仮出願としての米国特許法第119条に基づく利益を主張するものである。本出願人らは、ここに、親出願における特許請求の範囲またはその審査履歴の放棄を取り消し、本出願における特許請求の範囲が親出願における請求よりも広い可能性があることを米国特許商標庁に通知する。
この特許文書の開示の一部は、著作権保護の対象となる資料を含む。著作権者は、特許商標庁への提出物または記録に記載されているように、特許文書または特許開示のいずれかによるファクシミリ複製に異議を唱えないが、それ以外のあらゆる著作権または権利を留保する。(著作権)2015~2019 The Climate Corporation。
本開示の1つの技術分野は、デジタル画像のコンピュータにより実施される分析である。別の技術分野は、圃場のデジタル画像、典型的には衛星、無人航空機またはその他の航空機を使用して地上から得られた画像のコンピュータにより実施される解釈および分析である。
1.全体概要
2.例示的な農業インテリジェンス・コンピュータ・システム
2.1.構造概要
2.2.アプリケーションプログラムの概要
2.3.コンピュータシステムへのデータ取り込み
2.4.プロセス概要-農学モデル訓練
2.5.実施態様の例-ハードウェア概要
3.デジタル画像処理の手法
3.1.航空画像のデジタル画像処理
3.2.地上画像のデジタル画像処理
4.航空画像およびUAV画像の例示的な処理
5.地上画像の例示的な処理
6.地上画像処理の例示的な実施態様
6.1.例示的なエッジコンピューティングの実施態様
6.2.例示的なエッジTPUコンピューティングの実施態様
7.例示的な機械学習法
8.例示的な分類子
9.例示的な画像分類
10.例示的なニューラルネットワーク構成
11.航空画像処理およびUAV画像処理のための例示的なフローチャート
12.地上画像処理のための例示的なフローチャート
13.特定の実施形態の利点
Claims (20)
- デジタル画像および機械学習モデルを使用して圃場異常の改善された地図を生成するためのコンピュータにより実施される方法であって、前記方法が、
農業プロットの境界を画定するシェイプファイルを取得するステップと、
前記農業プロットの前記境界内に位置する1台または複数の画像取り込みデバイスから複数のプロット画像を取得するステップと、
プロットレベルの前記農業プロットのプロット地図を作成するために前記複数のプロット画像を較正および前処理するステップと、
前記農業プロットの前記プロット地図に基づいて、プロットグリッドを生成するステップと、
前記プロットグリッドおよび前記プロット地図に基づいて、複数のプロットタイルを生成するステップと、
前記複数のプロットタイルに基づいて、第1の機械学習モデルと、1つまたは複数の第1の異常に対応する複数の第1の画像分類子とを使用して、少なくとも1つの異常を描写する分類されたプロット画像のセットを生成するステップと、
前記分類されたプロット画像のセットに基づいて、前記農業プロットについてのプロット異常地図を生成するステップと、
前記プロット異常地図を、前記農業プロット上で農業機能を行うよう1台または複数の農業機械を制御する1つまたは複数のコントローラに送信するステップと
を含む、コンピュータにより実施される方法。 - 前記シェイプファイルが、
圃場の複数の航空画像を取得するステップと、
圃場レベルの前記圃場の圃場地図を作成するために前記複数の航空画像を較正および前処理するステップと、
前記圃場の前記圃場地図に基づいて、圃場グリッドを生成するステップと、
前記圃場グリッドおよび前記圃場地図に基づいて、複数の圃場タイルを生成するステップと、
前記複数の圃場タイルに基づいて、第2の機械学習モデルと、1つまたは複数の第2の異常に対応する複数の第2の画像分類子とを使用して、少なくとも1つの異常を描写する分類された圃場画像のセットを生成するステップと、
前記分類された圃場画像のセットに基づいて、前記圃場についての圃場異常地図を生成するステップと、
前記圃場異常地図に基づいて、前記農業プロットの前記境界を生成するステップと
を行うことによって生成される、請求項1に記載のコンピュータにより実施される方法。 - 前記農業プロットが前記圃場の一部である、請求項2に記載のコンピュータにより実施される方法。
- 前記プロット異常地図が前記圃場異常地図よりも高い詳細度を有し、
前記複数の第1の画像分類子が前記複数の第2の画像分類子よりも高い詳細度を有し、
前記複数の第1の画像分類子が、1つもしくは複数の列間画像分類子、1つもしくは複数の雑草画像分類子1つもしくは複数の裸地土壌分類子、1つもしくは複数の倒伏分類子、または1つもしくは複数の溜り水分類子、のうちの2つ以上を含み、
前記1つまたは複数の第1の異常が前記1つまたは複数の第2の異常よりも高い詳細度を有する、請求項2に記載のコンピュータにより実施される方法。 - 前記シェイプファイルが、前記境界によって画定された前記農業プロットから前記1つまたは複数のプロット画像を取り込むように構成された前記1台または複数の画像取り込みデバイスを制御するために使用される、請求項2に記載のコンピュータにより実施される方法。
- 前記複数のプロット画像が、前記1台または複数の画像取り込みデバイスが前記農業プロットの前記境界を指定する前記シェイプファイルの内容に基づいて制御されるときに、前記1台または複数の画像取り込みデバイスによって取り込まれる、請求項2に記載のコンピュータにより実施される方法。
- 前記1台または複数の画像取り込みデバイスが、移動式農業機器、固定式農業機器、固定ポスト、固定構造、ハンドヘルドデバイス、またはモバイルデバイス、のいずれかに設置される、請求項2に記載のコンピュータにより実施される方法。
- 前記プロットレベルの前記農業プロットの前記プロット地図を作成するために前記複数のプロット画像を較正および前処理する前記ステップが、前記複数のプロット画像を較正するステップ、前記プロット地図を作成するために前記プロットレベルの前記複数のプロット画像をスティッチングするステップ、または前記複数のプロット画像に描写された1つもしくは複数の色を補正するステップ、のうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載のコンピュータにより実施される方法。
- 前記プロットレベルの前記農業プロットの前記プロット地図を作成するために前記複数のプロット画像を較正および前処理する前記ステップが、エッジ・テンソル・プロセッシング・ユニット(エッジTPU)によって行われる、請求項1に記載のコンピュータにより実施される方法。
- 前記農業プロットについての前記プロット異常地図が1つまたは複数の特定の異常地図を含み、各特定の異常地図が前記農業プロットについて識別された特定の異常を描写する、請求項1に記載のコンピュータにより実施される方法。
- 1台または複数のコンピューティングデバイスによって実行されると、前記1台または複数のコンピューティングデバイスに、
農業プロットの境界を画定するシェイプファイルを取得することと、
前記農業プロットの前記境界内に位置する1台または複数の画像取り込みデバイスから複数のプロット画像を取得することと、
プロットレベルの前記農業プロットのプロット地図を作成するために前記複数のプロット画像を較正および前処理することと、
前記農業プロットの前記プロット地図に基づいて、プロットグリッドを生成することと、
前記プロットグリッドおよび前記プロット地図に基づいて、複数のプロットタイルを生成することと、
前記複数のプロットタイルに基づいて、第1の機械学習モデルと、1つまたは複数の第1の異常に対応する複数の第1の画像分類子とを使用して、少なくとも1つの異常を描写する分類されたプロット画像のセットを生成することと、
前記分類されたプロット画像のセットに基づいて、前記農業プロットについてのプロット異常地図を生成することと、
前記プロット異常地図を、前記農業プロット上で農業機能を行うよう1台または複数の農業機械を制御する1つまたは複数のコントローラに送信することと
を行わせる命令を格納した1つまたは複数の非一時的記憶媒体。 - 前記1台または複数のコンピューティングデバイスによって実行されると、前記1台または複数のコンピューティングデバイスに、
圃場の複数の航空画像を取得することと、
圃場レベルの前記圃場の圃場地図を作成するために前記複数の航空画像を較正および前処理することと、
前記圃場の前記圃場地図に基づいて、圃場グリッドを生成することと、
前記圃場グリッドおよび前記圃場地図に基づいて、複数の圃場タイルを生成することと、
前記複数の圃場タイルに基づいて、第2の機械学習モデルと、1つまたは複数の第2の異常に対応する複数の第2の画像分類子とを使用して、少なくとも1つの異常を描写する分類された圃場画像のセットを生成することと、
前記分類された圃場画像のセットに基づいて、前記圃場についての圃場異常地図を生成することと、
前記圃場異常地図に基づいて、前記農業プロットの前記境界を生成することと
を行わせる追加の命令を格納した、請求項11に記載の1つまたは複数の非一時的記憶媒体。 - 前記農業プロットが前記圃場の一部である、請求項12に記載の1つまたは複数の非一時的記憶媒体。
- 前記プロット異常地図が前記圃場異常地図よりも高い詳細度を有し、
前記複数の第1の画像分類子が前記複数の第2の画像分類子よりも高い詳細度を有し、
前記複数の第1の画像分類子が、1つもしくは複数の列間画像分類子、1つもしくは複数の雑草画像分類子1つもしくは複数の裸地土壌分類子、1つもしくは複数の倒伏分類子、または1つもしくは複数の溜り水分類子、のうちの2つ以上を含み、
前記1つまたは複数の第1の異常が前記1つまたは複数の第2の異常よりも高い詳細度を有する、請求項12に記載の1つまたは複数の非一時的記憶媒体。 - 前記シェイプファイルが、前記境界によって画定された前記農業プロットから前記1つまたは複数のプロット画像を取り込むように構成された前記1台または複数の画像取り込みデバイスを制御するために使用される、請求項12に記載の1つまたは複数の非一時的記憶媒体。
- 前記複数のプロット画像が、前記1台または複数の画像取り込みデバイスが前記農業プロットの前記境界を指定する前記シェイプファイルの内容に基づいて制御されるときに、前記1台または複数の画像取り込みデバイスによって取り込まれる、請求項12に記載の1つまたは複数の非一時的記憶媒体。
- 前記1台または複数の画像取り込みデバイスが、移動式農業機器、固定式農業機器、固定ポスト、固定構造、ハンドヘルドデバイス、またはモバイルデバイス、のいずれかに設置される、請求項12に記載の1つまたは複数の非一時的記憶媒体。
- 前記プロットレベルの前記農業プロットの前記プロット地図を作成するために前記複数のプロット画像を前記較正および前処理することが、前記複数のプロット画像を較正すること、前記プロット地図を作成するために前記プロットレベルの前記複数のプロット画像をスティッチングすること、または前記複数のプロット画像に描写された1つもしくは複数の色を補正すること、のうちの1つまたは複数を実行することを含む、請求項11に記載の1つまたは複数の非一時的記憶媒体。
- 前記プロットレベルの前記農業プロットの前記プロット地図を作成するために前記複数のプロット画像を前記較正および前処理することが、エッジ・テンソル・プロセッシング・ユニット(エッジTPU)によって行われる、請求項11に記載の1つまたは複数の非一時的記憶媒体。
- 前記農業プロットについての前記プロット異常地図が1つまたは複数の特定の異常地図を含み、各特定の異常地図が前記農業プロットについて識別された特定の異常を描写する、請求項11に記載の1つまたは複数の非一時的記憶媒体。
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