JP7426921B2 - Work judgment system, work judgment method and work judgment program - Google Patents
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Description
本発明は、作業車両の作業の種類を推定する作業判定システム、作業判定方法および作業判定プログラムに関する。 The present invention relates to a work determination system, a work determination method, and a work determination program for estimating the type of work performed by a work vehicle.
営農において、当年の経営評価を行い、次年の改善計画を立てるために、農作業として行った作業を記録することが望ましい。しかし、汎用作業車両であるトラクタを用いる場合には、このような記録の作業に手間が生じる。これは、一台のトラクタに多様な作業機を装着することによって多様な農作業を行うことが可能であり、作業の記録として入力する対象の選択肢が多いからである。 In farming, it is desirable to record the work done as farm work in order to evaluate the current year's management and formulate improvement plans for the next year. However, when a tractor, which is a general-purpose work vehicle, is used, such recording work takes time and effort. This is because a variety of agricultural work can be performed by attaching various working machines to a single tractor, and there are many options for inputting work records.
作業の記録を手作業で行う代わりに、所定の通信機能を有するトラクタから送信される、稼働状況を表す稼働情報を用いて、機械学習に基づく手法による作業の種類の推定を行い、この推定の結果に基づいて作業の記録を自動的に行うシステムがある。 Instead of manually recording work, we estimate the type of work using a method based on machine learning using operation information that indicates the operating status transmitted from a tractor with a predetermined communication function. There are systems that automatically record work based on results.
上記に関連して、特許文献1(特開2018-190292号公報)には、トラクタなどの作業装置が圃場を移動しながら稼働して農作業を行うときに取得される位置情報と稼働情報に基づいて、作業装置が行った農作業を割り出して農作業を管理する、農作業支援システムが開示されている。 In relation to the above, Patent Document 1 (Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2018-190292) states that based on position information and operation information acquired when a working device such as a tractor operates while moving in a field and performs agricultural work, An agricultural work support system has been disclosed that determines the agricultural work performed by a working device and manages the agricultural work.
また、特許文献2(特開2019-088227号公報)には、トラクタなどの車体に作業装置を設けた作業機が圃場を走行して作業を行うときに検出される位置情報と、作業機械に設けられ、作業装置の機種を表す作業機情報を設定されたRFID(Radio Frequency IDentification)タグから受信される情報とに基づいて、作業に関する事項を取得する管理装置が開示されている。 Furthermore, Patent Document 2 (Japanese Unexamined Patent Publication No. 2019-088227) discloses position information detected when a working machine such as a tractor with a working device installed on a vehicle body runs in a field and performs work, and A management device is disclosed that acquires work-related information based on information received from an RFID (Radio Frequency IDentification) tag provided with work equipment information indicating the model of the work equipment.
上記の技術では、作業の種類の推定に用いる情報として、トラクタのエンジン回転数やPTO(Power Take Off:パワーテイクオフ)回転数などの稼働情報が使用される。しかし、このような稼働情報を取得するためには、トラクタが稼働情報を出力する機能を有する機種である必要がある。言い換えれば、稼働情報を出力するトラクタはその機種が限定されるため、利用者が所有するトラクタが異なる場合には同様の手法で作業の種類の推定を行うことが難しくなる。 In the above technology, operating information such as the engine speed and PTO (Power Take Off) speed of the tractor is used as information used to estimate the type of work. However, in order to obtain such operating information, the tractor needs to be of a model that has a function of outputting operating information. In other words, since the types of tractors that output operating information are limited, it becomes difficult to estimate the type of work using a similar method if the user owns a different tractor.
上記の手法に対応しない機種のトラクタを使用する場合は、利用者が、作業を開始する前などに、作業の種別を表すデータをトラクタの端末などに手動で入力することによって記録してもよい。しかし、トラクタに装着する作業機を交換して別の作業を行うたびに作業データを手動入力する運用は煩雑であり、入力のし忘れが頻繁に発生し得て、どのような作業を実行したかについての記録が困難となる状況が発生しやすい。 When using a tractor model that does not support the above method, the user may record data indicating the type of work by manually inputting it into the tractor's terminal etc. before starting the work. . However, manually inputting work data every time the work equipment attached to the tractor is replaced and a different work is performed is cumbersome, and data may be frequently forgotten, making it difficult to know what kind of work has been performed. Situations are likely to occur in which it is difficult to record information about
そこで、本発明は、作業車両の稼働情報を取得できない場合でも、作業車両で行った作業の種類の推定を可能とする作業判定システム、作業判定方法および作業判定プログラムの提供を目的とする。その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。 SUMMARY OF THE INVENTION Therefore, an object of the present invention is to provide a work determination system, a work determination method, and a work determination program that make it possible to estimate the type of work performed by a work vehicle even when operating information of the work vehicle cannot be obtained. Other objects and novel features will become apparent from the description of this specification and the accompanying drawings.
以下に、(発明を実施するための形態)で使用される番号を用いて、課題を解決するための手段を説明する。これらの番号は、(特許請求の範囲)の記載と(発明を実施するための形態)との対応関係を明らかにするために付加されたものである。ただし、それらの番号を、(特許請求の範囲)に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。 Below, means for solving the problem will be explained using the numbers used in (Detailed Description of the Invention). These numbers are added to clarify the correspondence between the claims and the detailed description. However, these numbers must not be used to interpret the technical scope of the invention stated in the (claims).
上記課題を解決するための一実施の形態によれば、作業判定システム(1)は、外部情報用意手段(531)と、作業推定手段(533)と、を備える。外部情報用意手段(531)は、圃場内を移動して作業を行う作業車両(2)の外部で用意可能で、かつ、作業車両(2)の稼働状況とは独立している外部情報を用意する。作業推定手段(533)は、作業車両(2)の移動を記録した移動情報と外部情報に基づいて作業の種類を推定する。 According to one embodiment for solving the above problem, the work determination system (1) includes an external information preparation means (531) and a work estimation means (533). The external information preparation means (531) prepares external information that can be prepared outside the work vehicle (2) that moves and performs work in the field and is independent of the operating status of the work vehicle (2). do. The work estimating means (533) estimates the type of work based on movement information that records movement of the work vehicle (2) and external information.
上記課題を解決するための一実施の形態によれば、作業判定方法は、圃場内を移動して作業を行う作業車両(2)の外部で用意可能で、かつ、作業車両(2)の稼働状況とは独立している外部情報を用意すること(S02)と、作業車両(2)の移動を記録した移動情報と、外部情報とに基づいて作業の種類を推定すること(S04)とを含む。 According to an embodiment for solving the above problems, the work determination method can be prepared outside the work vehicle (2) that moves in the field and performs the work, and is operable by the work vehicle (2). Preparing external information that is independent of the situation (S02), and estimating the type of work based on the movement information recording the movement of the work vehicle (2) and the external information (S04). include.
上記課題を解決するための一実施の形態によれば、作業判定プログラムは、演算装置(53)が実行することによって、作業車両(2)による作業の種類を判定するための機能を実現するための作業判定プログラムである。この機能は、圃場内を移動して作業を行う作業車両(2)の外部で用意可能で、かつ、作業車両(2)の稼働状況とは独立している外部情報を用意すること(S02)と、作業車両(2)の移動を記録した移動情報と、外部情報とに基づいて作業の種類を推定すること(S04)とを含む。 According to an embodiment for solving the above problem, the work determination program is executed by the arithmetic device (53) to realize a function for determining the type of work performed by the work vehicle (2). This is a work judgment program. This function can be prepared outside the work vehicle (2) that moves and performs work in the field, and provides external information that is independent of the operating status of the work vehicle (2) (S02). and estimating the type of work based on movement information recording movement of the work vehicle (2) and external information (S04).
上記の形態によれば、作業車両の稼働情報を取得できない場合でも、作業車両で行った作業の種類を推定できる。 According to the above embodiment, even if the operation information of the work vehicle cannot be obtained, the type of work performed by the work vehicle can be estimated.
添付図面を参照して、本発明による情報処理システムおよびサーバを実施するための形態を以下に説明する。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of an information processing system and a server according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
(第1の実施の形態)
本実施の形態による作業判定システム、作業判定方法および作業判定プログラムは、作業車両が行った作業の種類を、作業中の作業車両の内部状態を示す情報以外の情報に基づいて推定することができる。その結果、作業車両が特定の支援システムに対応していなくても、過去に行った作業の記録を簡便化し、より確実に行うことができる。ここで、作業の種類には、例えば、整地、耕起、代掻き、植付、施肥、防除、収穫などが含まれる。
(First embodiment)
The work determination system, work determination method, and work determination program according to the present embodiment can estimate the type of work performed by a work vehicle based on information other than information indicating the internal state of the work vehicle during work. . As a result, even if the work vehicle is not compatible with a specific support system, it is possible to simplify and more reliably record the work performed in the past. Here, the types of work include, for example, land leveling, plowing, puddling, planting, fertilization, pest control, and harvesting.
図1に示すように、作業判定システム1は、車載端末3と、サーバ5とを備える。車載端末3は、作業車両2に搭載される。車載端末3とサーバ5は、ネットワーク4を介して互いに接続される。車載端末3とネットワーク4の間の接続は、無線通信によって実現される。この無線通信には、携帯電話回線が用いられてもよく、その場合はネットワーク4に携帯電話回線が含まれてもよい。また、この無線通信には、無線LAN(Local Area Network:ローカルエリアネットワーク)が用いられてもよい。サーバ5とネットワーク4の間の接続は有線通信によって実現される。ネットワーク4には、車載端末3以外の端末6がさらに接続されていてもよい。
As shown in FIG. 1, the work determination system 1 includes an in-
図2Aに示すように、作業車両2は、車体21と、作業機22と、一対の前輪23と、一対の後輪24と、操舵手段25と、データ収集部26とを備えている。車体21には、車載端末3が搭載されている。
As shown in FIG. 2A, the work vehicle 2 includes a
作業機22は、例えば、農作業を行うための装置であり、車体21に昇降自在に支持されている。図2Aの例では、作業車両2はトラクタであり、作業機22は圃場を耕す耕耘装置である。車体21は、前輪23および後輪24によって支持されており、図示しない動力源によって後輪24を駆動して前進または後退する。操舵手段25はステアリングまたはハンドルであって、作業者が操舵手段25を操作して前輪23の方向を調整することによって車体21の進行方向を調整することができる。
The working
図2Aに示した構成の変形例として、作業車両2は、コンバインなどのように一体型であってもよい。言い換えれば、本実施の形態の作業車両2は、トラクタと、トラクタに着脱可能に装着される作業機22との組み合わせに限定されない。 As a modification of the configuration shown in FIG. 2A, the work vehicle 2 may be of an integrated type, such as a combine harvester. In other words, the work vehicle 2 of this embodiment is not limited to the combination of a tractor and the work implement 22 that is detachably attached to the tractor.
図2Bに示すように、データ収集部26は、バス28と、インタフェース装置27と、複数のセンサ29-1、29-2、…、29-Nとを備えている。複数のセンサ29-1、29-2、…、29-Nを区別しないとき、これらを単にセンサ29と記す。それぞれのセンサ29は、バス28を介してインタフェース装置27に接続されている。インタフェース装置27は、車載端末3と接続可能に構成されている。
As shown in FIG. 2B, the
複数のセンサ29は、作業車両2に設けられた複数の装置の状態を表すセンサ信号を生成する。言い換えれば、センサ29は作業車両2の稼働状況を表す稼働情報としてのセンサ信号を生成する。作業車両2の稼働状況は、少なくとも、トラクタの駆動源の駆動状態や、駆動源の駆動力を作業機22に伝達する伝達機構の作動状態などの、作業車両2の作業に係る内部状態を含む。作業車両2の稼働状況を表す稼働情報は、例えば、駆動源の駆動状態を表す駆動源情報、伝達機構の作動状態を表す伝達機構情報、作業車両2のエンジン回転数を表すエンジン回転数情報、PTO(Power Take Off:パワーテイクオフ)の回転数を表すPTO回転数情報、作業車両2に対する作業機22の昇降状態を示すヒッチ高さ情報およびリフトアーム角度情報、などを含む。
The plurality of
ただし、本実施の形態では、稼働情報を使用せずに作業の種類の推定を行う場合について説明する。この場合、データ収集部26は省略可能である。データ収集部26と稼働情報を使用して作業の種類の推定を行う場合については、別の実施の形態として後述する。
However, in this embodiment, a case will be described in which the type of work is estimated without using operation information. In this case, the
図3に示すように、車載端末3は、バス31と、稼働情報取得手段32と、演算装置33と、記憶装置34と、外部記憶装置35と、位置情報取得手段36と、通信装置37とを備えている。稼働情報取得手段32、演算装置33、記憶装置34、外部記憶装置35、位置情報取得手段36および通信装置37は、バス31を介して相互に通信可能に接続されている。
As shown in FIG. 3, the in-
車載端末3は、いわゆるコンピュータであってもよい。言い換えれば、車載端末3の機能は、記憶装置34に格納されている所定のプログラムを、CPU(Central Processing Unit:中央演算処理装置)などの演算装置33が実行することによって実現されてもよい。このプログラムは、外部記憶装置35によって記録媒体351から読み出されて記憶装置34に格納されたものであってもよいし、通信装置37を介して外部から受信されて記憶装置34に格納されたものであってもよい。
The in-
稼働情報取得手段32は、データ収集部26からセンサ信号を取得できるように構成されている。車載端末3と作業車両2のデータ収集部26との間の通信は、稼働情報取得手段32とインタフェース装置27との間の有線通信または無線通信によって実現される。
The operation information acquisition means 32 is configured to be able to acquire sensor signals from the
位置情報取得手段36は、GNSS(Global Navigation Satellite System:全球測位衛星システム)などを用いて、車載端末3の位置を測定する。位置情報取得手段36は、車載端末3の緯度および経度を測定することによって、車載端末3の位置を測定する。車載端末3は、作業車両2に搭載されているので、車載端末3の位置を測定することによって、作業車両2の位置を測定することができる。演算装置33は、測定した緯度と経度を表す位置情報を取得して記憶装置34に格納する。
The position information acquisition means 36 measures the position of the in-
演算装置33は、複数の時刻においてそれぞれ取得された位置情報を、測定時刻に対応付けて記憶装置34に格納する。これら複数の時刻は、周期性を有していてもよい。一例として、演算装置33は1秒の周期で位置情報を取得し、位置情報を取得した時刻を示す時刻情報と位置情報を対応付けて記憶装置34に格納する。
The
位置情報の測定の開始と終了とは、作業車両2のエンジンの始動と停止とにそれぞれ連動して自動的に制御されてもよい。 The start and end of the measurement of position information may be automatically controlled in conjunction with the start and stop of the engine of the work vehicle 2, respectively.
通信装置37は、記憶装置34に格納された位置情報を、ネットワーク4を介してサーバ5に送信する。
The
図4に示すように、サーバ5は、バス51と、演算装置53と、記憶装置54と、外部記憶装置55と、通信装置56とを備える。演算装置53、記憶装置54、外部記憶装置55および通信装置56は、バス51を介して相互に通信可能に接続されている。
As shown in FIG. 4, the server 5 includes a bus 51, a
演算装置53は、記憶装置54に格納されたプログラムを実行することによって、サーバ5の機能を実現する。言い換えれば、サーバ5の機能は、演算装置53と記憶装置54に記憶されたプログラムとが協働して実現される。このプログラムは、外部記憶装置55によって記録媒体551から読み出されて記憶装置54に格納されたものであってもよいし、通信装置56を介して外部から受信されて記憶装置54に格納されたものであってもよい。
The
図4では、このようにして実現されるサーバ5の機能を、便宜上、演算装置53が備える手段として示す。演算装置53は、外部情報用意手段531と、作業推定手段533とを備える。
In FIG. 4, the functions of the server 5 realized in this way are shown as means included in the
外部情報用意手段531は、作業の種類の推定に用いられ、作業車両2の外部から取得される外部情報を、演算装置53によって読み出し可能に用意する。外部情報とは、作業車両2の稼働状況とは独立した情報であって、かつ、作業車両2の外部で用意される情報である。
External information preparation means 531 is used to estimate the type of work and prepares external information acquired from outside of work vehicle 2 so that it can be read by
外部情報には、1以上の情報が含まれていてもよい。外部情報に含まれる1以上の情報を、1以上の個別外部情報と呼ぶ。1以上の個別外部情報には、作業車両2の仕様上の性能を示す1以上の性能情報、作業車両2が作業する圃場の地理的な特徴を示す1以上の圃場地理情報、圃場における土地状態の特徴を示す1以上の圃場土地属性情報、および、圃場における気象を表す1以上の圃場気象情報のうちの、少なくとも1つの情報を含んでいてもよい。圃場土地属性情報は、例えば、人工衛星、航空機、ドローンなどで上方から地表を観察して得られる情報に基づくデータを含む。 The external information may include one or more pieces of information. One or more pieces of information included in the external information are referred to as one or more pieces of individual external information. The one or more individual external information includes one or more performance information indicating the performance according to the specifications of the work vehicle 2, one or more field geographical information indicating the geographical characteristics of the field where the work vehicle 2 works, and the land condition in the field. The information may include at least one of one or more field land attribute information indicating the characteristics of the field and one or more field weather information representing the weather in the field. The field land attribute information includes, for example, data based on information obtained by observing the ground surface from above using an artificial satellite, an aircraft, a drone, or the like.
1以上の性能情報は、作業車両2の仕様上の最大馬力を表す最大馬力情報と、作業車両2がタイヤおよび/またはクローラで走行する走行方式を表す走行方式情報と、作業車両2の車高を示す車高情報と、作業車両2の走行幅を表す走行幅情報とのうちの、少なくとも1つを含んでいてもよい。1以上の圃場地理情報は、圃場の標高を表す圃場標高情報と、圃場の土壌の種類を表す圃場土壌情報と、圃場が位置する地域を表す圃場地域情報とのうちの、少なくとも1つを含んでいてもよい。1以上の圃場土地属性情報は、圃場の地表面の性質を表す圃場地表面情報(例:コンクリートか土か水か植物かを識別する情報)と、圃場の植物の被覆率や生育状態などを表す圃場植生情報(例:作物の種類、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index:正規化植生指数)、被植率、可視光、推定窒素含有量など)、圃場の水分含量情報を表す圃場水分情報とのうちの、少なくとも1つを含んでいてもよい。1以上の圃場気象情報は、圃場の所定の期間の降水量を表す圃場降水量情報と、圃場の所定の期間の積算日射量を表す圃場積算日射量情報と、圃場の所定の期間の平均温度を表す圃場平均温度情報と、圃場の所定の期間の最高気温を表す圃場最高気温情報と、圃場の所定の期間の最低気温を表す圃場最低気温情報と、圃場の所定の期間の積算温度を表す圃場積算温度情報とのうちの、少なくとも1つを含んでいてもよい。 The performance information of 1 or more includes maximum horsepower information representing the maximum horsepower according to the specifications of the work vehicle 2, driving method information representing the travel method in which the work vehicle 2 travels with tires and/or crawlers, and vehicle height of the work vehicle 2. The working vehicle 2 may include at least one of vehicle height information indicating the traveling width of the working vehicle 2 and traveling width information indicating the traveling width of the work vehicle 2 . The one or more pieces of field geographic information include at least one of field elevation information representing the altitude of the field, field soil information representing the type of soil in the field, and field area information representing the area where the field is located. It's okay to stay. The one or more pieces of field land attribute information include field surface information representing the nature of the field surface (e.g., information identifying whether it is concrete, soil, water, or plants), as well as information such as the coverage rate and growth state of plants in the field. field vegetation information (e.g., crop type, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), plant coverage, visible light, estimated nitrogen content, etc.), and field moisture information that represents field moisture content information. It may include at least one of these. The one or more pieces of field weather information include field precipitation information representing the amount of precipitation in a predetermined period of the field, field cumulative solar radiation information representing the cumulative amount of solar radiation in the field for a predetermined period, and average temperature of the field in a predetermined period. field average temperature information representing the maximum temperature of the field during a predetermined period, field maximum temperature information representing the maximum temperature of the field during a predetermined period of time, field minimum temperature information representing the minimum temperature of the field during a predetermined period of time, and representing the cumulative temperature of the field during a predetermined period of time. The information may include at least one of field integrated temperature information.
作業推定手段533は、記憶装置54の判定モデル記憶手段541に格納されている判定モデルを用いて、位置情報と外部情報に基づいて、作業の種類を推定する。判定モデルとは、AI(Artificial Intelligence:人工知能)で作業の種類を推定するために用いる数理モデルである。判定モデルは、機械学習により構築され、外部情報に含まれる特徴を学習している。例えば教師あり学習の場合には、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰、トポロジカルデータアナリシス等の手法を用いて、外部情報を学習用データとして用いて作業の種類の推定を行う。なお、ここでの学習用データは、外部情報に含まれる1以上の個別外部情報のうち少なくとも1つを、作業の種類の推定に対する正解を示す正解ラベルとして含む。
The work estimating means 533 uses the judgment model stored in the judgment model storage means 541 of the
使用者は、本実施の形態による作業判定システム1が作業の種類を推定した結果を、端末6を用いて確認することができる。端末6は、例えば、タブレット型の情報端末であってもよい。
The user can use the
図5に示すように、端末6は、バス61と、入出力装置62と、演算装置63と、記憶装置64と、外部記憶装置65と、通信装置67とを備えている。入出力装置62、演算装置63、記憶装置64、外部記憶装置65および通信装置67は、バス61を介して相互に通信可能に接続されている。
As shown in FIG. 5, the
端末6は、車載端末3と同様に、いわゆるコンピュータであってもよい。言い換えれば、端末6の機能は、記憶装置64に格納されている所定のプログラムを、CPUなどの演算装置63が実行することによって実現されてもよい。このプログラムは、外部記憶装置65によって記録媒体651から読み出されて記憶装置64に格納されたものであってもよいし、ネットワーク4と通信装置67を介して外部から取得されて記憶装置64に格納されたものであってもよい。
Similarly to the in-
入出力装置62は、表示装置と一体化されて、使用者が入力を行うこともできるタッチパネル装置を含んでいる。入出力装置62は、さらに、端末6を操作するためのキー、ボタン、スイッチなどの入力装置を含んでいてもよい。
The input/
通信装置67は、ネットワーク4を介してサーバ5に接続されて、サーバ5からデータを取得することができ、反対に、記憶装置64に格納されているデータをサーバ5に送信することもできる。
The
図6を参照して、上記構成を有する作業判定システム1の動作の一例、すなわち本実施の形態による作業判定方法の一構成例について説明する。作業判定方法の各ステップは、車載端末3の演算装置33、サーバ5の演算装置53または端末6の演算装置63が、本実施の形態による作業判定プログラムを実行することによって実現される。
An example of the operation of the work determination system 1 having the above configuration, that is, a configuration example of the work determination method according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 6. Each step of the work determination method is realized by the
第1ステップS01において、作業車両2の作業が終了し、作業車両2の作業中の位置情報が車載端末3からサーバ5に送信されると、サーバ5において作業判定方法を開始する。作業判定方法が開始されるとき、判定モデルは、判定モデル記憶手段541に用意されている。
In the first step S01, when the work of the work vehicle 2 is completed and the position information of the work vehicle 2 during work is transmitted from the on-
第2ステップS02において、作業の種類の推定に用いる各種のデータが記憶装置54に用意される。ここで用意されるデータには、作業車両2の位置情報と、作業車両2の外部で用意される外部情報とが含まれる。
In the second step S02, various data used for estimating the type of work are prepared in the
作業車両2の位置情報は、作業車両2が圃場を移動して作業を行っている間の複数の時刻において、位置情報取得手段36によって取得され、車載端末3の記憶装置34に格納される。この動作は、第1ステップS01で作業判定方法を開始する前に完了している。
The position information of the work vehicle 2 is acquired by the position information acquisition means 36 at a plurality of times while the work vehicle 2 is moving in the field and performing work, and is stored in the
位置情報は、前述のとおり、車載端末3の演算装置33から、ネットワーク4を介してサーバ5の演算装置53に送信される。サーバ5の演算装置53は、受信した位置情報を記憶装置54に格納し、演算装置53によって読み出し可能に用意する。
As described above, the position information is transmitted from the
位置情報の変形例として、車速情報を用いてもよい。つまり、複数の時刻のそれぞれにおける作業車両2の車速を表す車速情報を用いて作業の種類の推定を行ってもよい。ここで、車速情報は、位置情報に代えて用いられてもよいし、位置情報に加えて用いられてもよい。 As a modification of the position information, vehicle speed information may be used. In other words, the type of work may be estimated using vehicle speed information representing the vehicle speed of the work vehicle 2 at each of a plurality of times. Here, the vehicle speed information may be used instead of the position information or in addition to the position information.
車速情報の算出は、車速算出手段としてサーバ5の演算装置53が行ってもよいし、車載端末3の演算装置33が行ってもよい。位置情報を測定した複数の時刻の中で、ある第1時刻T1における車速情報は、例えば、その第1時刻T1と、その時刻の次の第2時刻T2(または前の第0時刻T0)と、時刻T1に測定した第1位置情報と、第2時刻T2(または第0時刻T0)に測定した第2位置情報(または第0位置情報)とに基づいて容易に算出できる。また、各時刻の車速の平均値を車速情報として用いてもよい。
The calculation of the vehicle speed information may be performed by the
位置情報と車速情報を総称して、作業車両2の移動を記録した移動情報と呼ぶ。位置情報と合わせて車速情報を用いることができる場合と、位置情報の代わりに車速情報を用いることができる場合とにおいては、位置情報または車速情報を移動情報と読み替えてもよい。 The position information and vehicle speed information are collectively referred to as movement information that records movement of the work vehicle 2. In cases where vehicle speed information can be used together with position information and cases where vehicle speed information can be used instead of position information, position information or vehicle speed information may be read as movement information.
外部情報は、前述のとおり、サーバ5の外部情報用意手段531が、演算装置53によって読み出し可能に用意する。
As described above, the external information preparation means 531 of the server 5 prepares the external information so that it can be read by the
第3ステップS03において、サーバ5の作業推定手段533が、作業車両2の作業の種類を推定する。このとき、作業推定手段533は、作業の種類の推定を行うために、判定モデル記憶手段541から読み出した判定モデルに、個別外部情報と、位置情報とを入力する。 In the third step S03, the work estimating means 533 of the server 5 estimates the type of work of the work vehicle 2. At this time, the work estimating means 533 inputs the individual external information and position information into the determination model read from the determination model storage means 541 in order to estimate the type of work.
上記の例において、作業推定手段533が、第3の判定モデルCに、個別外部情報である最大馬力情報と、位置情報に由来する時刻情報および車速情報とを入力する。ここで、最大馬力情報は作業車両2の仕様上の最大馬力が「100PS(馬力)」であることを表し、時刻情報は季節が「春」であることを表し、車速情報は作業車両2の作業中の平均車速が「時速2キロメートル」であることを表している場合について説明する。 In the above example, the work estimating means 533 inputs into the third determination model C maximum horsepower information, which is individual external information, and time information and vehicle speed information derived from position information. Here, the maximum horsepower information indicates that the maximum horsepower according to the specification of the work vehicle 2 is "100 PS (horsepower)", the time information indicates that the season is "spring", and the vehicle speed information indicates that the maximum horsepower of the work vehicle 2 is "100 PS (horsepower)". A case where the average vehicle speed during work is "2 kilometers per hour" will be explained.
なお、最大馬力情報は、例えば、車載端末3からサーバ5に送信される識別信号に基づいて、サーバ5の記憶装置54に予め格納されているデータベースから、サーバ5の演算装置53が読み出してもよい。ここで、例えば、識別信号には作業車両2の型番を表す型番情報が含まれており、型番情報はデータ収集部26から車載端末3によって読み出され、データベースには型番ごとの最大馬力情報を表す情報が含まれていてもよい。また、時刻情報は、車載端末3からサーバ5に送信される位置情報に含まれる時刻情報と、サーバ5の記憶装置54に予め格納されているデータベースから、サーバ5の演算装置53が読み出してもよい。ここで、時刻情報には位置情報が取得された日付が含まれており、データベースには日付ごとの季節を表す情報が含まれていてもよい。
Note that the maximum horsepower information may be read out by the
圃場地域情報の値が「関東地方」であり、圃場土壌情報の値が「水稲およびキャベツ」であるという前提条件において、第3の判定モデルCは、時刻情報の値が「春」であり、かつ、車速情報の値が「時速2キロメートル」である場合において、耕起の作業を行うときには作業車両2の最大馬力が「100PS以上」である頻度が高く、整地の作業を行うときにはこの最大馬力が「50馬力~70馬力以上」である頻度が高いことを、機械学習によって学習している。その結果、第3の判定モデルCは、作業の種類が「整地」である確度(確からしさ)が55%であり、作業の種類が「耕起」である確度が45%であると出力する。出力された作業の種類に確度を対応付けた組み合わせのそれぞれを、推定結果と記す。 Under the prerequisites that the value of the field region information is "Kanto region" and the value of the field soil information is "paddy rice and cabbage," the third determination model C is such that the value of the time information is "spring," In addition, when the value of the vehicle speed information is "2 kilometers per hour", the maximum horsepower of the work vehicle 2 is often "100 PS or more" when performing plowing work, and this maximum horsepower is often used when performing land leveling work. Machine learning has learned that the power output is frequently between 50 and 70 horsepower. As a result, the third judgment model C outputs that the probability that the type of work is "land leveling" is 55%, and the probability that the type of work is "plowing" is 45%. . Each of the combinations in which the output type of work is associated with the accuracy is referred to as an estimation result.
第4ステップS04において、サーバ5の作業推定手段533は、それぞれの推定結果を記憶装置54に記録する。
In the fourth step S04, the work estimating means 533 of the server 5 records each estimation result in the
第5ステップS05において、サーバ5の作業推定手段533は、作業の種類を判定する。詳細には、作業推定手段533は、第3ステップS03で得られ、第4ステップS04で記録された推定結果のうち、対応付けられた確度が最も高い作業の種類が、実際に行われた作業の種類であると判定し、この判定結果を記憶装置54に記録する。
In the fifth step S05, the work estimating means 533 of the server 5 determines the type of work. In detail, the work estimating means 533 determines that among the estimation results obtained in the third step S03 and recorded in the fourth step S04, the type of work with the highest associated accuracy is the work actually performed. The determination result is recorded in the
第6ステップS06において、端末6は判定結果を表示して使用者に知らせる。詳細には、サーバ5の作業推定手段533が、判定結果が用意できていることを端末6に知らせるための信号を端末6に送信する。端末6は、この信号を受信すると、サーバ5の記憶装置54から判定結果と推定結果を受け取って記憶装置64に格納する。端末6は、判定結果と推定結果を表示する用意ができていることを、表示や音声などを用いて使用者に知らせる。使用者は、端末6を操作して判定結果を入出力装置62のタッチパネルに表示させる。
In the sixth step S06, the
図7に示すように、端末6の入出力装置62は、作業が行われた圃場を表す地図情報621と共に、この圃場で行った作業の種類の判定結果を表すウインドウ622を表示してもよい。このウインドウ622には、判定結果を含むすべての推定結果について、推定された作業の種類の名称と、この推定の確度と、この推定を行うために判定モデルに入力された代表的な情報の名称および値とが表示されてもよい。このウインドウ622には、さらに、推定された作業が行われた日付と時間帯が表示されてもよい。
As shown in FIG. 7, the input/
図7の例では、推定された作業の種類が「整地」であることと、この推定の確度が「55%」であることが表示されている。また、別の推定の結果として、推定された作業の種類が「耕起」であることと、この推定の確度が「45%」であることが表示されている。ここで、これらの推定の結果の中で「整地」が判定結果であることを示すために、端末6は「整地 55%」の部分を枠で囲んで強調表示している。
In the example of FIG. 7, it is displayed that the estimated type of work is "ground leveling" and that the accuracy of this estimation is "55%." Further, as a result of another estimation, it is displayed that the estimated type of work is "plowing" and that the accuracy of this estimation is "45%". Here, in order to indicate that "land leveling" is the determination result among these estimation results, the
さらに、図7の例では、推定に用いられた代表的な情報として、車速が「2」であることと、最大馬力が「100」であることと、季節が「春」であることとがウインドウ622に表示されている。
Furthermore, in the example of FIG. 7, typical information used for estimation is that the vehicle speed is "2", the maximum horsepower is "100", and the season is "spring". It is displayed in
ここで、使用者は、端末6の表示を確認するとともに、もし作業の種類の判定結果が間違っていたら修正することができる。図7の例において、使用者は、作業の種類の判定結果を「整地」から「耕起」に修正するため、タッチパネルのうち、「耕起 45%」の部分をタップするなどの操作を行う。使用者の操作に応じて、端末6の演算装置63は、作業の判定結果を「耕起」に修正するための修正信号をサーバ5に送信する。サーバ5は、この修正信号に基づいて、記憶装置54に格納されている作業の種類の判定結果を「整地」から「耕起」に修正する。
Here, the user can check the display on the
第6ステップS06が完了すると、第7ステップS07において図6のフローチャートは終了する。 When the sixth step S06 is completed, the flowchart of FIG. 6 ends in a seventh step S07.
以上に説明したように、本実施の形態による作業判定システム1は、作業判定プログラムを実行して作業判定方法の各ステップを実現することによって、作業車両2の稼働情報を取得できなくても、作業車両2の位置情報と、外部情報とに基づいて、作業車両2の作業の種類を推定することができる。また、過去に行った作業の記録を簡便化し、より確実に行うことができる。 As described above, the work determination system 1 according to the present embodiment implements each step of the work determination method by executing the work determination program, so that even if the operation information of the work vehicle 2 cannot be obtained, The type of work performed by the work vehicle 2 can be estimated based on the position information of the work vehicle 2 and external information. Furthermore, it is possible to simplify the recording of work performed in the past and perform it more reliably.
(第2実施の形態)
本実施の形態は、第1実施の形態の一変形例として以下の変更を加えたものである。すなわち、第1実施の形態では作業の推定に用いるための判定モデルが1つである構成について説明したが、本実施の形態では判定モデル記憶手段541に複数の判定モデルを用意し、これら複数の判定モデルの中から1つの判定モデルを選択して作業の推定に用いる。
(Second embodiment)
This embodiment is a modification of the first embodiment with the following changes added. That is, in the first embodiment, a configuration in which there is one judgment model for use in work estimation has been described, but in this embodiment, a plurality of judgment models are prepared in the judgment model storage means 541, and these plural judgment models are One judgment model is selected from among the judgment models and used for work estimation.
図8に示すように、本実施の形態によるサーバ5は、図4に示した第1実施の形態によるサーバ5に、以下の変更を加えたものである。すなわち、演算装置53が判定モデル選択手段532をさらに有している。判定モデル選択手段532は、判定モデル記憶手段541に格納されている複数の判定モデルの中から、作業の種類の推定に用いる判定モデルを選択する。
As shown in FIG. 8, the server 5 according to this embodiment is obtained by adding the following changes to the server 5 according to the first embodiment shown in FIG. That is, the
複数の判定モデルは、学習用データとして用いられた外部情報が異なる。例えば、判定モデルのうちの第1の判定モデルAは、圃場土壌情報が水稲である学習用データを用いて学習が行われている。また、第1の判定モデルAと異なる第2の判定モデルBは、圃場土壌情報が水稲とキャベツである学習用データを用いて学習が行われている。 The plurality of determination models have different external information used as learning data. For example, the first determination model A of the determination models is trained using learning data whose field soil information is paddy rice. Further, the second determination model B, which is different from the first determination model A, is trained using learning data whose field soil information is paddy rice and cabbage.
本実施の形態では、判定モデル選択手段532が複数の判定モデルの中から判定モデルを選択するときに、外部情報用意手段531が用意した個別外部情報に適合する学習用データを用いて学習を行われた判定モデルを選択する。このようにして選択された判定モデルを作業の推定に用いることによって、作業の推定において優れた精度が得られると期待できる。 In this embodiment, when the judgment model selection means 532 selects a judgment model from among a plurality of judgment models, learning is performed using learning data that matches the individual external information prepared by the external information preparation means 531. Select the selected judgment model. By using the judgment model selected in this way for estimating work, it can be expected that excellent accuracy will be obtained in estimating work.
図9を参照して、上記構成を有する作業判定システム1の動作の一例、すなわち本実施の形態による作業判定方法の一構成例について説明する。作業判定方法の各ステップは、車載端末3の演算装置33、サーバ5の演算装置53または端末6の演算装置63が、本実施の形態による作業判定プログラムを実行することによって実現される。
Referring to FIG. 9, an example of the operation of the work determination system 1 having the above configuration, that is, a configuration example of the work determination method according to the present embodiment will be described. Each step of the work determination method is realized by the
第1ステップS11および第2ステップS12は、それぞれ、図6に示した第1実施の形態の第1ステップS01および第2ステップS02と同じである。 The first step S11 and the second step S12 are the same as the first step S01 and the second step S02 of the first embodiment shown in FIG. 6, respectively.
第3ステップS13において、サーバ5の判定モデル選択手段532が、作業の種類の推定に用いる判定モデルを選択する。判定モデル選択手段532は、判定モデル記憶手段541に格納されている複数の判定モデルの中から、記憶装置54に格納されている外部情報に含まれる個別外部情報に適合する判定モデルを選択する。
In the third step S13, the judgment model selection means 532 of the server 5 selects a judgment model to be used for estimating the type of work. The judgment model selection means 532 selects a judgment model that matches the individual external information included in the external information stored in the
個別外部情報および正解ラベルを学習用データとして用いて学習を行った判定モデルを用いた場合には、学習に使用していない個別外部情報を判定モデルに入力した場合でも、高い精度で作業の種類を推定できる。このような外部情報から作業種類の推定を行う過程を、個別外部情報が正解ラベルに適合する、と表現する。 When using a judgment model that is trained using individual external information and correct labels as training data, even when inputting individual external information that is not used for learning into the judgment model, it is possible to determine the type of work with high accuracy. can be estimated. The process of estimating the type of work from such external information is expressed as the individual external information matching the correct label.
一例として、判定モデル記憶手段541に、正解ラベルに適合する個別外部情報の組み合わせがそれぞれ異なる3つの判定モデルが格納されている場合について説明する。第1の判定モデルAは、圃場土壌情報が水稲であり、圃場地域情報が九州地方である組み合わせの正解ラベルに適合している。第2の判定モデルBは、圃場土壌情報が水稲およびキャベツであり、圃場地域情報が九州地方である組み合わせの正解ラベルに適合している。第3の判定モデルCは、圃場土壌情報が水稲およびキャベツであり、圃場地域情報が関東地方である組み合わせの正解ラベルに適合している。ここで、圃場土壌情報は、過去にその圃場で栽培された実績がある作物を表しており、その圃場はその作物を栽培するのに適した土壌の特性を有していることを表している。また、圃場地域情報は、その圃場が位置している地方を表している。
As an example, a case will be described in which the judgment
上記の例において、種類を推定したい作業に関して用意された個別外部情報のうち、圃場地域情報が「関東地方」であり、圃場土壌情報が「水稲およびキャベツ」である場合には、正解ラベルに適合する個別外部情報が一致する第3の判定モデルCを、判定モデル選択手段532が選択する。 In the above example, if the field area information is "Kanto region" and the field soil information is "paddy rice and cabbage" among the individual external information prepared for the work for which you want to estimate the type, then the correct answer label is matched. The determination model selection means 532 selects the third determination model C that matches the individual external information.
第4ステップS14において、サーバ5の作業推定手段533が、作業車両2の作業の種類を推定する。本実施の形態の第4ステップS14は、第1実施の形態の第3ステップS03に以下の変更を加えたものである。すなわち、作業推定手段533は、作業の種類の推定を行うために、第3ステップS13で選択された判定モデルに、個別外部情報と、位置情報とを入力する。 In the fourth step S14, the work estimating means 533 of the server 5 estimates the type of work of the work vehicle 2. The fourth step S14 of the present embodiment is the third step S03 of the first embodiment with the following changes. That is, the work estimating means 533 inputs the individual external information and the position information into the determination model selected in the third step S13 in order to estimate the type of work.
第5ステップS15、第6ステップS16、第7ステップS17および第8ステップS18は、それぞれ、図6に示した第1実施の形態の第4ステップS04、第5ステップS05、第6ステップS06および第7ステップS07と同じである。 The fifth step S15, the sixth step S16, the seventh step S17, and the eighth step S18 are respectively the fourth step S04, the fifth step S05, the sixth step S06, and the fourth step S04 of the first embodiment shown in FIG. This is the same as step S07.
以上に説明したように、本実施の形態による作業判定システム1は、作業の種類を推定するために用いる判定モデルとして、複数の判定モデルの中から正解ラベルに適合する判定モデルを選択することができる。したがって、第1実施の形態の場合と比較して、作業の推定において優れた精度が得られると期待できる。 As described above, the work determination system 1 according to the present embodiment is capable of selecting a determination model that matches the correct label from among a plurality of determination models as a determination model used to estimate the type of work. can. Therefore, it can be expected that superior accuracy in estimating work will be obtained compared to the first embodiment.
(第3実施の形態)
本実施の形態では、作業車両2の作業の種類を推定するために用いる情報として、作業車両2の位置情報と、作業車両2の外部で用意される外部情報に加えて、作業車両2の稼働状況を表す稼働情報をさらに用いる。
(Third embodiment)
In this embodiment, as information used to estimate the type of work of the work vehicle 2, in addition to the position information of the work vehicle 2 and external information prepared outside the work vehicle 2, information on the operation of the work vehicle 2 is used. Further use operational information to describe the situation.
また、本実施の形態による作業判定方法と作業判定プログラムの構成は、図6に示した第1実施の形態のフローチャートまたは図9に示した第2実施の形態のフローチャートに以下の変更を加えることで得られる。まず、作業車両2の作業中に、車載端末3が位置情報に加えて稼働情報を取得する。この動作は、図6の第1ステップS01または図9の第1ステップS11で行われる。
Furthermore, the configuration of the work determination method and work determination program according to the present embodiment includes the following changes made to the flowchart of the first embodiment shown in FIG. 6 or the flowchart of the second embodiment shown in FIG. It can be obtained with First, while the work vehicle 2 is working, the in-
稼働情報には、一例として、駆動源の駆動状態を表す駆動源情報、伝達機構の作動状態を表す伝達機構情報、作業車両2のエンジン回転数を表すエンジン回転数情報、作業車両2のエンジン負荷率を表すエンジン負荷率情報、作業車両2から作業機22に動力を伝達するPTOの回転数を表すPTO回転数情報、作業車両2に対する作業機22の昇降状態を示すヒッチ高さおよびリフトアーム角度情報、などが含まれている。 The operation information includes, for example, drive source information indicating the driving state of the drive source, transmission mechanism information indicating the operating state of the transmission mechanism, engine rotation speed information indicating the engine rotation speed of the work vehicle 2, and engine load of the work vehicle 2. Engine load factor information indicating the rate, PTO rotation speed information indicating the rotation speed of the PTO that transmits power from the work vehicle 2 to the work implement 22, hitch height and lift arm angle indicating the elevation status of the work implement 22 with respect to the work vehicle 2. Contains information, etc.
次に、図6の第2ステップS02または図9の第2ステップS12において、稼働情報は、位置情報と同様にサーバ5の演算装置53に送信されて記憶装置54に格納される。図9の第3ステップS13において、判定モデル選択手段532は、判定モデルを選択する際に、位置情報と外部情報に加えて、記憶装置54に格納されている稼働情報を用いる。図6の第3ステップS03または図9の第4ステップS14において、作業推定手段533が、位置情報と外部情報に加えて、稼働情報を判定モデルに入力して作業の種類を推定する。図6の第6ステップS06または図9の第7ステップS17において、端末6の演算装置63は、判定の結果とともに、推定に用いられた代表的な情報として稼働情報をウインドウ622に表示してもよい。
Next, in the second step S02 of FIG. 6 or the second step S12 of FIG. 9, the operating information is transmitted to the
本実施形態による作業判定システム1は、作業判定プログラムを実行して作業判定方法の各ステップを実現することによって、稼働情報を取得できない場合より高い精度で作業車両2の作業の種類を推定することができる。また、過去に行った作業の記録を簡便化し、より確実に行うことができる。 The work determination system 1 according to the present embodiment executes the work determination program and implements each step of the work determination method, thereby estimating the type of work of the work vehicle 2 with higher accuracy than when operating information cannot be acquired. I can do it. Furthermore, it is possible to simplify the recording of work performed in the past and perform it more reliably.
以上、本発明を各実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。また、上記の実施の形態に説明したそれぞれの特徴は、技術的に矛盾しない範囲で自由に組み合わせることが可能である。 Although the present invention has been specifically described above based on each embodiment, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be modified in various ways without departing from the gist thereof. Furthermore, the features described in the above embodiments can be freely combined without technically contradicting each other.
各実施の形態による作業判定システム1の変形例として、車載端末3と端末6は同一の端末であってもよい。言い換えれば、作業車両2に着脱可能に接続した端末6を車載端末3として使用してもよい。端末6を車載端末3として使用する場合には、端末6は車載端末3の機能を実現するために備えられた各種の構成要素をさらに備えている。入出力装置62は、データ収集部26に接続するためのインタフェース装置をさらに含んでいる。
As a modification of the work determination system 1 according to each embodiment, the in-
稼働情報を使用しない第1実施の形態の変形例として、データ収集部26が省略されている場合は、車載端末3の稼働情報取得手段32も省略可能である。
As a modification of the first embodiment that does not use operating information, if the
記録媒体351、記録媒体551および記録媒体651のそれぞれは、一時的でない有形の媒体(non-transitory tangible media)であってもよい。
Each of the
外部情報用意手段531が外部情報を記憶装置54に用意するための複数の方法について説明する。外部情報用意手段531は、ネットワーク4と通信装置56とを介してネットワーク4に接続された他のサーバから外部情報を取得して記憶装置54に格納してもよいし、記録媒体551から外部記憶装置55を介して外部情報を取得して記憶装置54に格納してもよいし、記憶装置54に予め格納されているデータベースから読み出されてもよい。外部情報は、予め記憶装置54に登録されていてもよい。いずれの場合も、外部情報用意手段531は、記憶装置54から外部情報を読み出すことで外部情報を用意することができる。
A plurality of methods for the external information preparation means 531 to prepare external information in the
第1実施の形態の第6ステップS06と第2実施の形態の第7ステップS07の変形例として、サーバ5の作業推定手段533による作業の種類の判定結果を使用者によって修正された場合は、作業の種類の推定に用いた判定モデルを更新してもよい。判定モデルの更新は、別の学習用データを用いた追学習を判定モデルに行うことを含んでもよい。また、第2実施の形態では、判定モデルの更新は、第3ステップS13において複数の判定モデルの中から使用する判定モデルを選択する基準および/または方法の変更を含んでもよい。 As a modification of the sixth step S06 of the first embodiment and the seventh step S07 of the second embodiment, when the user modifies the determination result of the work type by the work estimation means 533 of the server 5, The determination model used to estimate the type of work may be updated. Updating the determination model may include performing additional learning on the determination model using different learning data. Furthermore, in the second embodiment, updating the determination model may include changing the criteria and/or method for selecting the determination model to be used from among the plurality of determination models in the third step S13.
1 作業判定システム
2 作業車両
21 車体
22 作業機
23 前輪
24 後輪
25 操舵手段
26 データ収集部
27 インタフェース装置
28 バス
29、29-1、29-2、29-N センサ
3 車載端末
31 バス
32 稼働情報取得手段
33 演算装置
34 記憶装置
35 外部記憶装置
351 記録媒体
36 位置情報取得手段
37 通信装置
4 ネットワーク
5 サーバ
51 バス
53 演算装置
531 外部情報用意手段
532 判定モデル選択手段
533 作業推定手段
54 記憶装置
541 判定モデル記憶手段
55 外部記憶装置
551 記録媒体
56 通信装置
6 端末
61 バス
62 入出力装置
621 地図情報
622 ウインドウ
63 演算装置
64 記憶装置
65 外部記憶装置
651 記録媒体
67 通信装置
1 Work Judgment System 2
Claims (11)
前記作業車両の移動を記録した移動情報と、前記外部情報とに基づいて前記作業の種類を推定する作業推定手段と
を備え、
前記外部情報は、1以上の個別外部情報を含み、
前記1以上の個別外部情報は、前記作業車両の仕様上の性能を示す1以上の性能情報、前記圃場の地理的な特徴を示す1以上の圃場地理情報、上方から地表を観察して得られる情報に基づき前記圃場における土地状態の特徴を示す1以上の圃場土地属性情報、および、前記圃場における気象を表す1以上の圃場気象情報のうちの、少なくとも1つを含む
作業判定システム。 External information preparation means for preparing external information that can be prepared outside a work vehicle that moves and performs work in a field and that is independent of the operating status of the work vehicle;
comprising a work estimation means for estimating the type of work based on movement information recording movement of the work vehicle and the external information ;
The external information includes one or more individual external information,
The one or more individual external information is obtained by observing the ground surface from above, including one or more performance information indicating the performance according to the specifications of the work vehicle, one or more field geographical information indicating the geographical characteristics of the field. Contains at least one of one or more field land attribute information indicating the characteristics of the land condition in the field based on the information, and one or more field weather information representing the weather in the field.
Work judgment system.
前記移動情報は、
前記作業車両の、複数の時刻のそれぞれにおける位置を表す位置情報
を含み、
前記位置情報を取得する位置情報取得手段
をさらに備える
作業判定システム。 The work determination system according to claim 1,
The movement information is
including position information representing the position of the work vehicle at each of a plurality of times;
A work determination system further comprising a position information acquisition means for acquiring the position information.
前記移動情報は、
前記作業車両の、複数の時刻のそれぞれにおける車速を表す車速情報
を含む
作業判定システム。 The work determination system according to claim 1 or 2,
The movement information is
A work determination system including vehicle speed information representing the vehicle speed of the work vehicle at each of a plurality of times.
前記1以上の性能情報は、前記作業車両の仕様上の最大馬力を表す最大馬力情報と、前記作業車両の走行方式を表す走行方式情報と、前記作業車両の車高を示す車高情報と、前記作業車両の走行幅を表す走行幅情報とのうちの、少なくとも1つを含み、
前記1以上の圃場地理情報は、前記圃場の標高を表す圃場標高情報と、前記圃場の土壌の種類を表す圃場土壌情報と、前記圃場が位置する地域を表す圃場地域情報とのうちの、少なくとも1つを含み、
前記1以上の圃場気象情報は、前記圃場の所定の期間の降水量を表す圃場降水量情報と、前記圃場の所定の期間の積算日射量を表す圃場積算日射量情報と、前記圃場の所定の期間の平均温度を表す圃場平均温度情報と、前記圃場の所定の期間の最高気温を表す圃場最高気温情報と、前記圃場の所定の期間の最低気温を表す圃場最低気温情報と、前記圃場の所定の期間の積算温度を表す圃場積算温度情報とのうちの、少なくとも1つを含む
作業判定システム。 In the work determination system according to any one of claims 1 to 3 ,
The one or more pieces of performance information include maximum horsepower information representing a maximum horsepower according to specifications of the work vehicle, driving method information representing a travel method of the work vehicle, and vehicle height information representing a vehicle height of the work vehicle; including at least one of traveling width information representing a traveling width of the work vehicle;
The one or more pieces of field geographic information include at least the following: field elevation information representing the altitude of the field, field soil information representing the type of soil in the field, and field area information representing the region where the field is located. including one;
The one or more pieces of field weather information include field precipitation information representing the amount of precipitation in the field during a predetermined period, field cumulative solar radiation information representing the cumulative amount of solar radiation in the field during a predetermined period, and field weather information representing the cumulative amount of solar radiation in the field during a predetermined period. Field average temperature information representing the average temperature for a period, field maximum temperature information representing the maximum temperature for a predetermined period of the field, field minimum temperature information representing the minimum temperature for a predetermined period of the field, and a predetermined temperature for the field. A work determination system including at least one of field cumulative temperature information representing cumulative temperature for a period of .
前記1以上の個別外部情報のうち少なくとも1つを教師あり学習の正解ラベルとして含む学習用データを用いて、前記作業の種類を推定するように学習を行った判定モデルを記憶する判定モデル記憶手段をさらに備え、
前記作業推定手段は、前記判定モデルを用いて前記作業の種類を推定する
作業判定システム。 In the work determination system according to any one of claims 1 to 4 ,
Judgment model storage means for storing a judgment model trained to estimate the type of work using learning data that includes at least one of the one or more pieces of individual external information as a correct answer label for supervised learning. Furthermore,
A work determination system, wherein the work estimation means estimates the type of work using the determination model.
前記1以上の個別外部情報のうち少なくとも1つを教師あり学習の正解ラベルとして含む学習用データを用いて、前記作業の種類を推定するように学習を行った複数の判定モデルを記憶する判定モデル記憶手段と、
前記複数の判定モデルの中から、前記外部情報に含まれる前記個別外部情報に基づき、1つの判定モデルを選択する判定モデル選択手段と
をさらに備え、
前記作業推定手段は、前記判定モデル選択手段が選択した前記判定モデルを用いて、前記作業の種類を推定する
作業判定システム。 In the work determination system according to any one of claims 1 to 4 ,
A judgment model that stores a plurality of judgment models trained to estimate the type of work using learning data that includes at least one of the one or more pieces of individual external information as a correct answer label for supervised learning. storage means,
further comprising a judgment model selection means for selecting one judgment model from the plurality of judgment models based on the individual external information included in the external information,
The work estimation system estimates the type of work using the judgment model selected by the judgment model selection means.
前記作業推定手段は、前記作業車両の前記稼働状況を表す稼働情報にさらに基づいて前記作業の種類を推定する
作業判定システム。 The work determination system according to any one of claims 1 to 6 ,
The work estimation system further estimates the type of work based on operation information representing the operation status of the work vehicle.
前記稼働情報は、前記作業車両のエンジン回転数を表すエンジン回転数情報と、前記作業車両のエンジン負荷率を表すエンジン負荷率情報と、前記作業車両から外部の作業機に動力を伝達するPTO(Power Take Off:パワーテイクオフ)の回転数を表すPTO回転数情報と、前記作業車両に対する前記作業機の昇降状態を表すヒッチ高さ情報およびリフトアーム角度情報とのうちの、少なくとも1つを含む
作業判定システム。 The work determination system according to claim 7 ,
The operation information includes engine rotation speed information representing the engine rotation speed of the work vehicle, engine load factor information representing the engine load factor of the work vehicle, and PTO (PTO) that transmits power from the work vehicle to an external work machine. The work includes at least one of PTO rotation speed information representing the rotation speed of the Power Take Off (Power Take Off), and hitch height information and lift arm angle information representing the lifting/lowering state of the work equipment with respect to the work vehicle. Judgment system.
前記作業の種類を推定した結果を、前記推定に用いた情報の名称および値とともに表示する表示装置と、
前記作業の種類を推定した結果を修正する入力を受け付ける入力装置と
をさらに備える
作業判定システム。 The work determination system according to any one of claims 1 to 8 ,
a display device that displays the result of estimating the type of work together with the name and value of the information used for the estimation;
A work determination system further comprising: an input device that accepts an input for modifying a result of estimating the type of work.
前記作業車両の移動を記録した移動情報と、前記外部情報とに基づいて前記作業の種類を推定することと
を含み、
前記外部情報は、1以上の個別外部情報を含み、
前記1以上の個別外部情報は、前記作業車両の仕様上の性能を示す1以上の性能情報、前記圃場の地理的な特徴を示す1以上の圃場地理情報、上方から地表を観察して得られる情報に基づき前記圃場における土地状態の特徴を示す1以上の圃場土地属性情報、および、前記圃場における気象を表す1以上の圃場気象情報のうちの、少なくとも1つを含む
作業判定方法。 Preparing external information that can be prepared outside a work vehicle that moves and performs work in the field and is independent of the operating status of the work vehicle;
estimating the type of work based on movement information recording movement of the work vehicle and the external information ,
The external information includes one or more individual external information,
The one or more individual external information is obtained by observing the ground surface from above, including one or more performance information indicating the performance according to the specifications of the work vehicle, one or more field geographical information indicating the geographical characteristics of the field. Contains at least one of one or more field land attribute information indicating the characteristics of the land condition in the field based on the information, and one or more field weather information representing the weather in the field.
Work judgment method.
前記機能は、
圃場内を移動して前記作業を行う前記作業車両の外部で用意可能で、かつ、前記作業車両の稼働状況とは独立している外部情報を用意することと、
前記作業車両の移動を記録した移動情報と、前記外部情報とに基づいて前記作業の種類を推定することと
を含み、
前記外部情報は、1以上の個別外部情報を含み、
前記1以上の個別外部情報は、前記作業車両の仕様上の性能を示す1以上の性能情報、前記圃場の地理的な特徴を示す1以上の圃場地理情報、上方から地表を観察して得られる情報に基づき前記圃場における土地状態の特徴を示す1以上の圃場土地属性情報、および、前記圃場における気象を表す1以上の圃場気象情報のうちの、少なくとも1つを含む
作業判定プログラム。
A work determination program for realizing a function for determining the type of work performed by a work vehicle by being executed by a calculation device, the program comprising:
The said function is
preparing external information that can be prepared outside the work vehicle that moves in the field and performs the work, and that is independent of the operating status of the work vehicle;
estimating the type of work based on movement information recording movement of the work vehicle and the external information ,
The external information includes one or more individual external information,
The one or more pieces of individual external information are obtained by observing the ground surface from above, including one or more performance information indicating the performance according to the specifications of the work vehicle, one or more field geographical information indicating the geographical characteristics of the field. Contains at least one of one or more field land attribute information indicating the characteristics of the land condition in the field based on the information, and one or more field weather information representing the weather in the field.
Work judgment program.
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