KR20230107793A - Job judgment system, job judgment method and recording medium - Google Patents

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슌스케 미야우치
šœ스케 미야우치
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Abstract

작업 차량의 가동 정보를 취득할 수 없는 경우여도, 작업 차량에서 행한 작업의 종류의 추정을 가능하게 하는 작업 판정 시스템, 작업 판정 방법 및 기록 매체를 제공한다. 일 실시형태에 의하면, 작업 판정 시스템은, 외부 정보 준비 수단과, 작업 추정 수단을 구비한다. 외부 정보 준비 수단은, 포장 내를 이동하여 작업을 행하는 작업 차량의 외부에서 준비 가능하며, 또한, 작업 차량의 가동 상황과는 독립되어 있는 외부 정보를 준비한다. 작업 추정 수단은, 작업 차량의 이동을 기록한 정보와, 외부 정보에 기초하여 작업의 종류를 추정한다.A job judgment system, a job judgment method, and a recording medium capable of estimating the type of work performed on the work vehicle even when the operation information of the work vehicle cannot be acquired. According to one embodiment, the work judgment system includes external information preparation means and work estimation means. The external information preparation means prepares external information that can be prepared outside of the work vehicle that moves in the field and performs work, and is independent of the operation status of the work vehicle. The job estimating means estimates the type of job based on information recorded on the movement of the work vehicle and external information.

Description

작업 판정 시스템, 작업 판정 방법 및 기록 매체Job judgment system, job judgment method and recording medium

본 발명은 작업 차량의 작업의 종류를 추정하는 작업 판정 시스템, 작업 판정 방법 및 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to a job determination system for estimating the type of job of a work vehicle, a job determination method, and a recording medium.

영농에 있어서, 금년의 경영 평가를 행하고, 차년의 개선 계획을 세우기 위해서, 농작업으로서 행한 작업을 기록하는 것이 바람직하다. 그러나, 범용 작업 차량인 트랙터를 사용하는 경우에는, 이와 같은 기록의 작업에 품과 시간이 소요된다. 이것은, 1 대의 트랙터에 다양한 작업기를 장착함으로써 다양한 농작업을 행하는 것이 가능하고, 작업의 기록으로서 입력하는 대상의 선택지가 많기 때문이다.In farming, it is desirable to record work performed as agricultural work in order to evaluate the management of the current year and establish an improvement plan for the next year. However, in the case of using a tractor, which is a general-purpose work vehicle, labor and time are required for such recording work. This is because it is possible to perform a variety of agricultural work by mounting a variety of work machines on one tractor, and there are many choices of objects to be input as work records.

작업의 기록을 수작업으로 행하는 대신에, 소정의 통신 기능을 갖는 트랙터로부터 송신되는, 가동 상황을 나타내는 가동 정보를 사용하여, 기계 학습에 기초하는 수법에 의한 작업의 종류를 추정하고, 이 추정 결과에 기초하여 작업의 기록을 자동적으로 행하는 시스템이 있다.Instead of manually recording the work, the type of work is estimated by a method based on machine learning using operation information indicating the operation status transmitted from a tractor having a predetermined communication function, and based on the estimation result Based on this, there is a system that automatically records work.

상기에 관련하여, 특허문헌 1 (일본 공개특허공보 2018-190292호) 에는, 트랙터 등의 작업 장치가 포장 (圃場) 을 이동하면서 가동하여 농작업을 행할 때 취득되는 위치 정보와 가동 정보에 기초하여, 작업 장치가 행한 농작업을 산출하고 농작업을 관리하는, 농작업 지원 시스템이 개시되어 있다.In connection with the above, in Patent Document 1 (Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-190292), based on positional information and operation information acquired when a working device such as a tractor moves while moving a field and performs agricultural work, , An agricultural work support system is disclosed that calculates agricultural work performed by a work device and manages the agricultural work.

또, 특허문헌 2 (일본 공개특허공보 2019-088227호) 에는, 트랙터 등의 차체에 작업 장치를 설치한 작업기가 포장을 주행하여 작업을 행할 때 검출되는 위치 정보와, 작업 기계에 형성되고, 작업 장치의 기종을 나타내는 작업기 정보를 설정된 RFID (Radio Frequency IDentification) 태그로부터 수신되는 정보에 기초하여, 작업에 관한 사항을 취득하는 관리 장치가 개시되어 있다.In addition, in Patent Document 2 (Japanese Unexamined Patent Publication No. 2019-088227), a work machine having a work device attached to a vehicle body such as a tractor travels on a field and performs work, and the positional information detected when the work machine is formed, Disclosed is a management device that acquires work-related items based on information received from an RFID (Radio Frequency IDentification) tag in which work machine information indicating a model of the device is set.

일본 공개특허공보 2018-190292호Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-190292 일본 공개특허공보 2019-088227호Japanese Unexamined Patent Publication No. 2019-088227

상기한 기술에서는, 작업의 종류의 추정에 사용하는 정보로서, 트랙터의 엔진 회전수나 PTO (Power Take Off : 파워 테이크 오프) 회전수 등의 가동 정보가 사용된다. 그러나, 이와 같은 가동 정보를 취득하기 위해서는, 트랙터가 가동 정보를 출력하는 기능을 갖는 기종일 필요가 있다. 바꿔 말하면, 가동 정보를 출력하는 트랙터는 그 기종이 한정되기 때문에, 이용자가 소유하는 트랙터가 상이한 경우에는 동일한 수법으로 작업의 종류의 추정을 행하기가 어려워진다.In the above technique, operation information such as engine speed of a tractor or PTO (Power Take Off) speed is used as information used for estimating the type of work. However, in order to acquire such operation information, it is necessary that the tractor has a function of outputting operation information. In other words, since the types of tractors that output operation information are limited, it becomes difficult to estimate the type of work by the same method when the tractors owned by the user are different.

상기한 수법에 대응하지 않는 기종의 트랙터를 사용하는 경우에는, 이용자가, 작업을 개시하기 전 등에, 작업의 종별을 나타내는 데이터를 트랙터의 단말 등에 수동으로 입력함으로써 기록해도 된다. 그러나, 트랙터에 장착하는 작업기를 교환하여 다른 작업을 행할 때마다 작업 데이터를 수동 입력하는 운용은 번잡하고, 입력하는 것을 잊어 버리는 경우가 빈번히 일어날 수 있어, 어떠한 작업을 실행했는지에 대한 기록이 곤란해지는 상황이 발생되기 쉽다.In the case of using a tractor of a model not compatible with the above method, the user may manually input data indicating the type of work before starting the work or the like, and record the data by manually inputting the data to the terminal of the tractor or the like. However, the operation of manually inputting work data each time a different work is performed by exchanging a working machine mounted on a tractor is cumbersome, and it is frequently possible to forget to input, making it difficult to record which work was performed. situation is likely to occur.

그래서, 본 발명은, 작업 차량의 가동 정보를 취득할 수 없는 경우여도, 작업 차량에서 행한 작업의 종류의 추정을 가능하게 하는 작업 판정 시스템, 작업 판정 방법 및 기록 매체의 제공을 목적으로 한다. 그 밖의 과제와 신규한 특징은, 본 명세서의 기술 및 첨부 도면으로부터 명확해질 것이다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a job judgment system, a job judgment method, and a recording medium that enable estimation of the type of work performed on the work vehicle even when the operation information of the work vehicle cannot be acquired. Other problems and novel features will become clear from the description of this specification and accompanying drawings.

상기 과제를 해결하기 위한 일 실시형태에 의하면, 작업 판정 시스템은, 외부 정보 준비 수단과, 작업 추정 수단을 구비한다. 외부 정보 준비 수단은, 포장 내를 이동하여 작업을 행하는 작업 차량의 외부에서 준비 가능하며, 또한, 작업 차량의 가동 상황과는 독립되어 있는 외부 정보를 준비한다. 작업 추정 수단은, 작업 차량의 이동을 기록한 이동 정보와 외부 정보에 기초하여 작업의 종류를 추정한다.According to one embodiment for solving the above problem, the work judgment system includes external information preparation means and work estimation means. The external information preparation means prepares external information that can be prepared outside of the work vehicle that moves in the field and performs work, and is independent of the operation status of the work vehicle. The job estimating means estimates the type of job based on the movement information recorded on the movement of the work vehicle and the external information.

상기 과제를 해결하기 위한 일 실시형태에 의하면, 작업 판정 방법은, 포장 내를 이동하여 작업을 행하는 작업 차량의 외부에서 준비 가능하며, 또한, 작업 차량의 가동 상황과는 독립되어 있는 외부 정보를 준비하는 것과, 작업 차량의 이동을 기록한 이동 정보와, 외부 정보에 기초하여 작업의 종류를 추정하는 것을 포함한다.According to an embodiment for solving the above problems, the work judgment method can be prepared outside of a work vehicle that moves in a field and performs work, and also prepares external information independent of the operation status of the work vehicle. and estimating the type of work based on movement information recorded on the movement of the work vehicle and external information.

상기 과제를 해결하기 위한 일 실시형태에 의하면, 기록 매체는 작업 판정 프로그램을 격납한다. 작업 판정 프로그램은, 연산 장치가 실행함으로써, 작업 차량에 의한 작업의 종류를 판정하기 위한 기능을 실현하기 위한 작업 판정 프로그램이다. 이 기능은, 포장 내를 이동하여 작업을 행하는 작업 차량의 외부에서 준비 가능하며, 또한, 작업 차량의 가동 상황과는 독립되어 있는 외부 정보를 준비하는 것과, 작업 차량의 이동을 기록한 이동 정보와, 외부 정보에 기초하여 작업의 종류를 추정하는 것을 포함한다.According to one embodiment for solving the above problem, a recording medium stores a job determination program. The job determination program is a job determination program for realizing a function for determining the type of job performed by the work vehicle by being executed by the arithmetic device. This function can be prepared outside the work vehicle that moves in the field and performs work, and also prepares external information independent of the operation status of the work vehicle, movement information recording the movement of the work vehicle, It involves estimating the type of work based on external information.

상기한 형태에 의하면, 작업 차량의 가동 정보를 취득할 수 없는 경우여도, 작업 차량에서 행한 작업의 종류를 추정할 수 있다.According to the above aspect, even when operation information of the work vehicle cannot be acquired, the type of work performed in the work vehicle can be estimated.

도 1 은, 일 실시형태에 의한 작업 판정 시스템의 일 구성예를 나타내는 도면이다.
도 2A 는, 일 실시형태에 의한 작업 차량의 일 구성예를 나타내는 도면이다.
도 2B 는, 일 실시형태에 의한 데이터 수집부의 일 구성예를 나타내는 블록 회로도이다.
도 3 은, 일 실시형태에 의한 차재 단말의 일 구성예를 나타내는 블록 회로도이다.
도 4 는, 일 실시형태에 의한 서버의 일 구성예를 나타내는 블록 회로도이다.
도 5 는, 일 실시형태에 의한 단말의 일 구성예를 나타내는 블록 회로도이다.
도 6 은, 일 실시형태에 의한 작업 판정 방법과 작업 판정 프로그램의 일 구성예를 나타내는 플로 차트이다.
도 7 은, 일 실시형태에 의한 단말에 의한 표시의 일례를 나타내는 도면이다.
도 8 은, 일 실시형태에 의한 서버의 일 구성예를 나타내는 블록 회로도이다.
도 9 는, 일 실시형태에 의한 작업 판정 방법과 작업 판정 프로그램의 일 구성예를 나타내는 플로 차트이다.
1 is a diagram showing an example of a configuration of a work judgment system according to an embodiment.
2A is a diagram showing an example of a configuration of a work vehicle according to an embodiment.
2B is a block circuit diagram showing an example of a configuration of a data collection unit according to an embodiment.
3 is a block circuit diagram showing an example of a configuration of an on-vehicle terminal according to an embodiment.
4 is a block circuit diagram showing an example of a configuration of a server according to an embodiment.
5 is a block circuit diagram showing an example of a configuration of a terminal according to an embodiment.
6 is a flowchart showing an example of a configuration of a job determination method and a job determination program according to an embodiment.
7 is a diagram illustrating an example of display by a terminal according to an embodiment.
8 is a block circuit diagram showing an example of a configuration of a server according to an embodiment.
9 is a flowchart showing an example of a configuration of a job determination method and a job determination program according to an embodiment.

첨부 도면을 참조하여, 본 발명에 의한 작업 판정 시스템, 작업 판정 방법 및 기록 매체를 실시하기 위한 형태를 아래에서 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT With reference to the accompanying drawings, modes for implementing a job judgment system, a job judgment method, and a recording medium according to the present invention will be described below.

(제 1 실시형태) (1st Embodiment)

본 실시형태에 의한 작업 판정 시스템, 작업 판정 방법 및 기록 매체는, 작업 차량이 행한 작업의 종류를, 작업 중의 작업 차량의 내부 상태를 나타내는 정보 이외의 정보에 기초하여 추정할 수 있다. 그 결과, 작업 차량이 특정한 지원 시스템에 대응하고 있지 않아도, 과거에 행한 작업의 기록을 간편화하여, 보다 확실하게 행할 수 있다. 여기에서, 작업의 종류에는, 예를 들어, 정지 (整地), 경기 (耕起), 써레질, 식부 (植付), 시비, 방제, 수확 등이 포함된다.The work judgment system, work judgment method, and recording medium according to the present embodiment can estimate the type of work performed by the 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 does not support a specific support system, it is possible to simplify and more reliably record the work performed in the past. Here, the type of work includes, for example, planting, competition, harrowing, planting, fertilization, control, harvesting, and the like.

도 1 에 나타내는 바와 같이, 작업 판정 시스템 (1) 은, 차재 단말 (3) 과, 서버 (5) 를 구비한다. 차재 단말 (3) 은, 작업 차량 (2) 에 탑재된다. 차재 단말 (3) 과 서버 (5) 는, 네트워크 (4) 를 개재하여 서로 접속된다. 차재 단말 (3) 과 네트워크 (4) 간의 접속은, 무선 통신에 의해서 실현된다. 이 무선 통신에는, 휴대 전화 회선이 사용되어도 되고, 그 경우에는 네트워크 (4) 에 휴대 전화 회선이 포함되어도 된다. 또, 이 무선 통신에는, 무선 LAN (Local Area Network : 근거리 통신망) 이 사용되어도 된다. 서버 (5) 와 네트워크 (4) 간의 접속은 유선 통신에 의해서 실현된다. 네트워크 (4) 에는, 차재 단말 (3) 이외의 단말 (6) 이 추가로 접속되어 있어도 된다.As shown in FIG. 1 , the job determination system 1 includes an on-vehicle terminal 3 and a server 5 . The on-vehicle terminal 3 is mounted on the work vehicle 2 . The on-vehicle terminal 3 and the server 5 are connected to each other via the network 4 . Connection between the on-vehicle terminal 3 and the network 4 is realized by wireless communication. A mobile phone line may be used for this radio communication, and in that case, the mobile phone line may be included in the network 4. In addition, a wireless local area network (LAN) may be used for this wireless communication. The connection between the server 5 and the network 4 is realized by wired communication. Terminals 6 other than the on-vehicle terminal 3 may be additionally connected to the network 4 .

도 2A 에 나타내는 바와 같이, 작업 차량 (2) 은, 차체 (21) 와, 작업기 (22) 와, 1 쌍의 전륜 (23) 과, 1 쌍의 후륜 (24) 과, 조타 수단 (25) 과, 데이터 수집부 (26) 를 구비하고 있다. 차체 (21) 에는, 차재 단말 (3) 이 탑재되어 있다.As shown in FIG. 2A , the work vehicle 2 includes a body 21, a work machine 22, a pair of front wheels 23, a pair of rear wheels 24, a steering unit 25, , and a data collection unit 26. An on-vehicle terminal 3 is mounted on the vehicle body 21 .

작업기 (22) 는, 예를 들어, 농작업을 행하기 위한 장치로서, 차체 (21) 에 자유롭게 승강할 수 있도록 지지되어 있다. 도 2A 의 예에서는, 작업 차량 (2) 은 트랙터이고, 작업기 (22) 는 포장을 경작하는 경운 장치이다. 차체 (21) 는, 전륜 (23) 및 후륜 (24) 에 의해서 지지되어 있고, 도시하지 않은 동력원에 의해서 후륜 (24) 을 구동시켜 전진 또는 후퇴한다. 조타 수단 (25) 은 스티어링 또는 핸들이고, 작업자가 조타 수단 (25) 을 조작하여 전륜 (23) 의 방향을 조정함으로써 차체 (21) 의 진행 방향을 조정할 수 있다.The work machine 22 is, for example, a device for performing agricultural work, and is supported by the vehicle body 21 so as to be able to move up and down freely. In the example of Fig. 2A, the work vehicle 2 is a tractor, and the work machine 22 is a tilling device that tills the field. The vehicle body 21 is supported by front wheels 23 and rear wheels 24, and moves forward or backward by driving the rear wheels 24 by a power source (not shown). The steering means 25 is a steering or a steering wheel, and an operator can adjust the driving direction of the vehicle body 21 by adjusting the direction of the front wheels 23 by manipulating the steering means 25.

도 2A 에 나타낸 구성의 변형예로서, 작업 차량 (2) 은, 콤바인 등과 같이 일체형이어도 된다. 바꿔 말하면, 본 실시형태의 작업 차량 (2) 은, 트랙터와, 트랙터에 착탈 가능하게 장착되는 작업기 (22) 의 조합에 한정되지 않는다.As a modified example of the configuration shown in Fig. 2A, the work vehicle 2 may be of an integral type such as a combine. In other words, the work vehicle 2 of the present embodiment is not limited to a combination of a tractor and a work implement 22 detachably attached to the tractor.

도 2B 에 나타내는 바와 같이, 데이터 수집부 (26) 는, 버스 (28) 와, 인터페이스 장치 (27) 와, 복수의 센서 (29-1, 29-2,…, 29-N) 를 구비하고 있다. 복수의 센서 (29-1, 29-2,…, 29-N) 를 구별하지 않을 때, 이것들을 간단히 센서 (29) 로 적는다. 각각의 센서 (29) 는, 버스 (28) 를 개재하여 인터페이스 장치 (27) 에 접속되어 있다. 인터페이스 장치 (27) 는, 차재 단말 (3) 과 접속 가능하게 구성되어 있다.As shown in Fig. 2B, the data collection unit 26 includes a bus 28, an interface device 27, and a plurality of sensors 29-1, 29-2, ..., 29-N. . When a plurality of sensors 29-1, 29-2, ..., 29-N are not distinguished, these are simply written as sensors 29. Each sensor 29 is connected to an interface device 27 via a bus 28 . The interface device 27 is configured to be connectable to the on-vehicle terminal 3 .

복수의 센서 (29) 는, 작업 차량 (2) 에 형성된 복수의 장치의 상태를 나타내는 센서 신호를 생성한다. 바꿔 말하면, 센서 (29) 는 작업 차량 (2) 의 가동 상황을 나타내는 가동 정보로서의 센서 신호를 생성한다. 작업 차량 (2) 의 가동 상황은, 적어도, 트랙터의 구동원의 구동 상태나, 구동원의 구동력을 작업기 (22) 에 전달하는 전달 기구의 작동 상태 등의, 작업 차량 (2) 의 작업에 관련된 내부 상태를 포함한다. 작업 차량 (2) 의 가동 상황을 나타내는 가동 정보는, 예를 들어, 구동원의 구동 상태를 나타내는 구동원 정보, 전달 기구의 작동 상태를 나타내는 전달 기구 정보, 작업 차량 (2) 의 엔진 회전수를 나타내는 엔진 회전수 정보, PTO (Power Take Off : 파워 테이크 오프) 의 회전수를 나타내는 PTO 회전수 정보, 작업 차량 (2) 에 대한 작업기 (22) 의 승강 상태를 나타내는 히치 높이 정보 및 리프트 아암 각도 정보 등을 포함한다.The plurality of sensors 29 generate sensor signals representing the states of a plurality of devices formed in the work vehicle 2 . In other words, the sensor 29 generates a sensor signal as operation information representing the operation condition of the work vehicle 2 . The operating condition of the work vehicle 2 is, at least, an internal state related to the work of the work vehicle 2, such as the driving state of the driving source of the tractor and the operating state of the transmission mechanism that transmits the driving force of the driving source to the work machine 22. includes The operation information indicating the operating state of the work vehicle 2 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 speed indicating the engine speed of the work vehicle 2 Rotation speed information, PTO rotation speed information indicating the number of revolutions of PTO (Power Take Off), hitch height information and lift arm angle information indicating the lifting state of the implement 22 relative to the work vehicle 2, etc. include

단, 본 실시형태에서는, 가동 정보를 사용하지 않고 작업의 종류의 추정을 행하는 경우에 대해서 설명한다. 이 경우, 데이터 수집부 (26) 는 생략 가능하다. 데이터 수집부 (26) 와 가동 정보를 사용하여 작업의 종류의 추정을 행하는 경우에 대해서는, 다른 실시형태로서 후술한다.However, in this embodiment, the case where the kind of work is estimated without using operation information is demonstrated. In this case, the data collection unit 26 can be omitted. The case where the type of work is estimated using the data collection unit 26 and operation information will be described later as another embodiment.

도 3 에 나타내는 바와 같이, 차재 단말 (3) 은, 버스 (31) 와, 가동 정보 취득 수단 (32) 과, 연산 장치 (33) 와, 기억 장치 (34) 와, 외부 기억 장치 (35) 와, 위치 정보 취득 수단 (36) 과, 통신 장치 (37) 를 구비하고 있다. 가동 정보 취득 수단 (32), 연산 장치 (33), 기억 장치 (34), 외부 기억 장치 (35), 위치 정보 취득 수단 (36) 및 통신 장치 (37) 는, 버스 (31) 를 개재하여 서로 통신 가능하게 접속되어 있다.As shown in FIG. 3 , the on-vehicle terminal 3 includes a bus 31, an operation information acquisition unit 32, an arithmetic unit 33, a storage unit 34, an external storage unit 35, and , a positional information acquisition means 36 and a communication device 37 are provided. Operation information acquisition means 32, arithmetic device 33, storage device 34, external storage device 35, positional information acquisition means 36, and communication device 37 communicate with each other via bus 31. Communication is possible.

차재 단말 (3) 은, 이른바 컴퓨터여도 된다. 바꿔 말하면, 차재 단말 (3) 의 기능은, 기억 장치 (34) 에 격납되어 있는 소정의 프로그램을, CPU (Central Processing Unit : 중앙 연산 처리 장치) 등의 연산 장치 (33) 가 실행함으로써 실현되어도 된다. 이 프로그램은, 외부 기억 장치 (35) 에 의해서 기록 매체 (351) 로부터 판독 출력되어 기억 장치 (34) 에 격납된 것이어도 되고, 통신 장치 (37) 를 개재하여 외부로부터 수신되어 기억 장치 (34) 에 격납된 것이어도 된다.The on-vehicle terminal 3 may be a so-called computer. In other words, the functions of the on-vehicle terminal 3 may be realized when the arithmetic unit 33, such as a CPU (Central Processing Unit), executes a predetermined program stored in the storage device 34. . This program may be read out from the recording medium 351 by the external storage device 35 and stored in the storage device 34, or may be received from the outside via the communication device 37 and stored in the storage device 34. It may be stored in .

가동 정보 취득 수단 (32) 은, 데이터 수집부 (26) 로부터 센서 신호를 취득할 수 있도록 구성되어 있다. 차재 단말 (3) 과 작업 차량 (2) 의 데이터 수집부 (26) 간의 통신은, 가동 정보 취득 수단 (32) 과 인터페이스 장치 (27) 간의 유선 통신 또는 무선 통신에 의해서 실현된다.The operation information acquisition means 32 is configured to be able to acquire sensor signals from the data collection unit 26 . Communication between the on-vehicle terminal 3 and the data collection unit 26 of the work vehicle 2 is realized by wired communication or wireless communication between the operation information acquisition means 32 and the interface device 27 .

위치 정보 취득 수단 (36) 은, GNSS (Global Navigation Satellite System : 전지구 측정 위성 시스템) 등을 사용하여, 차재 단말 (3) 의 위치를 측정한다. 위치 정보 취득 수단 (36) 은, 차재 단말 (3) 의 위도 및 경도를 측정함으로써, 차재 단말 (3) 의 위치를 측정한다. 차재 단말 (3) 은, 작업 차량 (2) 에 탑재되어 있기 때문에, 차재 단말 (3) 의 위치를 측정함으로써, 작업 차량 (2) 의 위치를 측정할 수 있다. 연산 장치 (33) 는, 측정된 위도와 경도를 나타내는 위치 정보를 취득하여 기억 장치 (34) 에 격납한다.The positional information acquisition means 36 measures the position of the on-vehicle terminal 3 using GNSS (Global Navigation Satellite System) or the like. The positional information acquisition means 36 measures the position of the on-vehicle terminal 3 by measuring the latitude and longitude of the on-vehicle terminal 3 . Since the on-vehicle terminal 3 is mounted on the work vehicle 2, the position of the work vehicle 2 can be measured by measuring the position of the on-vehicle terminal 3. The arithmetic unit 33 acquires positional information indicating the measured latitude and longitude and stores it in the storage unit 34 .

연산 장치 (33) 는, 복수의 시각에 있어서 각각 취득된 위치 정보를, 측정 시각에 대응시켜 기억 장치 (34) 에 격납한다. 이들 복수의 시각은, 주기성을 갖고 있어도 된다. 일례로서, 연산 장치 (33) 는 1 초의 주기로 위치 정보를 취득하고, 위치 정보를 취득한 시각을 나타내는 시각 정보와 위치 정보를 대응시켜 기억 장치 (34) 에 격납한다.The arithmetic device 33 stores the positional information obtained at a plurality of times in the storage device 34 in association with the measurement time. These plurality of times may have periodicity. As an example, the arithmetic device 33 acquires positional information at a cycle of 1 second, and stores the positional information in the storage device 34 in correspondence with time information indicating the time at which the positional information was acquired.

위치 정보의 측정 개시와 종료는, 작업 차량 (2) 의 엔진의 시동과 정지에 각각 연동되어 자동적으로 제어되어도 된다.The start and end of measurement of the positional information may be automatically controlled in conjunction with starting and stopping the engine of the work vehicle 2, respectively.

통신 장치 (37) 는, 기억 장치 (34) 에 격납된 위치 정보를, 네트워크 (4) 를 개재하여 서버 (5) 에 송신한다.The communication device 37 transmits the positional information stored in the storage device 34 to the server 5 via the network 4 .

도 4 에 나타내는 바와 같이, 서버 (5) 는, 버스 (51) 와, 연산 장치 (53) 와, 기억 장치 (54) 와, 외부 기억 장치 (55) 와, 통신 장치 (56) 를 구비한다. 연산 장치 (53), 기억 장치 (54), 외부 기억 장치 (55) 및 통신 장치 (56) 는, 버스 (51) 를 개재하여 서로 통신 가능하게 접속되어 있다.As shown in FIG. 4 , the server 5 includes a bus 51, an arithmetic unit 53, a storage unit 54, an external storage unit 55, and a communication unit 56. The arithmetic unit 53 , the storage unit 54 , the external storage unit 55 , and the communication unit 56 are connected via a bus 51 so that communication with each other is possible.

연산 장치 (53) 는, 기억 장치 (54) 에 격납된 프로그램을 실행함으로써, 서버 (5) 의 기능을 실현한다. 바꿔 말하면, 서버 (5) 의 기능은, 연산 장치 (53) 와 기억 장치 (54) 에 기억된 프로그램이 협동하여 실현된다. 이 프로그램은, 외부 기억 장치 (55) 에 의해서 기록 매체 (551) 로부터 판독 출력되어 기억 장치 (54) 에 격납된 것이어도 되고, 통신 장치 (56) 를 개재하여 외부로부터 수신되어 기억 장치 (54) 에 격납된 것이어도 된다.The arithmetic unit 53 realizes the functions of the server 5 by executing programs stored in the storage unit 54 . In other words, the functions of the server 5 are realized through the cooperation of programs stored in the arithmetic unit 53 and the storage unit 54. This program may be read out from the recording medium 551 by the external storage device 55 and stored in the storage device 54, or may be received from the outside via the communication device 56 and stored in the storage device 54. It may be stored in .

도 4 에서는, 이와 같이 하여 실현되는 서버 (5) 의 기능을, 편의상, 연산 장치 (53) 가 구비하는 수단으로서 나타낸다. 연산 장치 (53) 는, 외부 정보 준비 수단 (531) 과, 작업 추정 수단 (533) 을 구비한다.In FIG. 4, the functions of the server 5 realized in this way are shown as means provided to the arithmetic unit 53 for convenience. The arithmetic device 53 includes an external information preparation means 531 and a job estimation means 533 .

외부 정보 준비 수단 (531) 은, 작업의 종류의 추정에 사용되고, 작업 차량 (2) 의 외부로부터 취득되는 외부 정보를, 연산 장치 (53) 에 의해서 판독 출력 가능하게 준비한다. 외부 정보란, 작업 차량 (2) 의 가동 상황과는 독립된 정보이며, 또한, 작업 차량 (2) 의 외부에서 준비되는 정보이다.External information preparation means 531 is used for estimation of the type of work and prepares external information obtained from the outside of the work vehicle 2 to be readable and output by the arithmetic device 53 . The external information is information independent of the operation status of the work vehicle 2 and is information prepared outside the work vehicle 2 .

외부 정보에는, 1 이상의 정보가 포함되어 있어도 된다. 외부 정보에 포함되는 1 이상의 정보를, 1 이상의 개별 외부 정보라고 한다. 1 이상의 개별 외부 정보에는, 작업 차량 (2) 의 사양상의 성능을 나타내는 1 이상의 성능 정보, 작업 차량 (2) 이 작업하는 포장의 지리적인 특징을 나타내는 1 이상의 포장 지리 정보, 포장에 있어서의 토지 상태의 특징을 나타내는 1 이상의 포장 토지 속성 정보, 및, 포장에 있어서의 기상을 나타내는 1 이상의 포장 기상 정보 중, 적어도 1 개의 정보를 포함하고 있어도 된다. 포장 토지 속성 정보는, 예를 들어, 인공위성, 항공기, 드론 등으로 상방으로부터 지표를 관찰하여 얻어지는 정보에 기초하는 데이터를 포함한다.One or more pieces of information may be included in the external 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 pieces of individual external information includes one or more pieces of performance information indicating the performance of the work vehicle 2 in terms of specifications, one or more pieces of pavement geographic information indicating the geographical characteristics of the pavement on which the work vehicle 2 works, and land conditions in the pavement. At least one piece of information may be included among one or more pieces of paved land attribute information indicating the characteristics of the pavement and one or more pieces of paved weather information indicating the weather in the pavement. The paved land attribute information includes data based on information obtained by observing the land surface from above with, for example, artificial satellites, airplanes, drones, and the like.

1 이상의 성능 정보는, 작업 차량 (2) 의 사양상의 최대 마력을 나타내는 최대 마력 정보와, 작업 차량 (2) 이 타이어 및/또는 크롤러로 주행하는 주행 방식을 나타내는 주행 방식 정보와, 작업 차량 (2) 의 차고를 나타내는 차고 정보와, 작업 차량 (2) 의 주행 폭을 나타내는 주행 폭 정보 중 적어도 1 개를 포함하고 있어도 된다. 1 이상의 포장 지리 정보는, 포장의 표고를 나타내는 포장 표고 정보와, 포장의 토양의 종류를 나타내는 포장 토양 정보와, 포장이 위치하는 지역을 나타내는 포장 지역 정보 중 적어도 1 개를 포함하고 있어도 된다. 1 이상의 포장 토지 속성 정보는, 포장의 지표면의 성질을 나타내는 포장 지표면 정보 (예 : 콘크리트인지 흙인지 물인지 식물인지를 식별하는 정보) 와, 포장의 식물의 피복률이나 생육 상태 등을 나타내는 포장 식생 정보 (예 : 작물의 종류, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index : 정규화 식생 지수), 피식률, 가시광, 추정 질소 함유량 등), 포장의 수분 함량 정보를 나타내는 포장 수분 정보 중 적어도 1 개를 포함하고 있어도 된다. 1 이상의 포장 기상 정보는, 포장의 소정의 기간의 강수량을 나타내는 포장 강수량 정보와, 포장의 소정의 기간의 적산 일사량을 나타내는 포장 적산 일사량 정보와, 포장의 소정의 기간의 평균 온도를 나타내는 포장 평균 온도 정보와, 포장의 소정의 기간의 최고 기온을 나타내는 포장 최고 기온 정보와, 포장의 소정의 기간의 최저 기온을 나타내는 포장 최저 기온 정보와, 포장의 소정의 기간의 적산 온도를 나타내는 포장 적산 온도 정보 중 적어도 1 개를 포함하고 있어도 된다.One or more pieces of performance information include maximum horse power information indicating the maximum horse power of the work vehicle 2, driving method information indicating the driving method in which the work vehicle 2 travels with tires and/or crawlers, and work vehicle 2 ) may include at least one of vehicle height information indicating the vehicle height and travel width information indicating the travel width of the work vehicle 2. The piece of pavement geographic information may include at least one of pavement elevation information indicating the elevation of the pavement, pavement soil information indicating the type of soil of the pavement, and pavement area information indicating the area where the pavement is located. One or more types of pavement property information include pavement surface information indicating the nature of the pavement surface (eg, information identifying whether it is concrete, soil, water, or vegetation), and pavement vegetation indicating the cover rate or growth state of the pavement plants. Information (e.g., type of crop, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index: Normalized Vegetation Index), feeding rate, visible light, estimated nitrogen content, etc.) . One or more pieces of pavement meteorological information include: pavement precipitation information indicating the amount of precipitation during a predetermined period of the pavement, pavement integrated solar radiation information indicating the accumulated insolation amount of the pavement during a predetermined period of time, and pavement mean temperature indicating an average temperature of the pavement during a predetermined period. Among the information, pavement maximum temperature information indicating the highest temperature of the pavement during a predetermined period, pavement minimum temperature information indicating the lowest temperature of the pavement during a predetermined period, and pavement integrated temperature information indicating the integrated temperature of the pavement during a predetermined period. You may contain at least one.

작업 추정 수단 (533) 은, 기억 장치 (54) 의 판정 모델 기억 수단 (541) 에 격납되어 있는 판정 모델을 사용하여, 위치 정보와 외부 정보에 기초하여 작업의 종류를 추정한다. 판정 모델이란, AI (Artificial Intelligence : 인공 지능) 로 작업의 종류를 추정하기 위해서 사용하는 수리 모델이다. 판정 모델은, 기계 학습에 의해서 구축되고, 외부 정보에 포함되는 특징을 학습하고 있다. 예를 들어 지도 학습의 경우에는, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 뉴럴 네트워크, 로지스틱 회귀, 토폴로지컬 데이터 애널리시스 등의 수법을 이용하고, 외부 정보를 학습용 데이터로서 사용하여 작업의 종류의 추정을 행한다. 또한, 여기에서의 학습용 데이터는, 외부 정보에 포함되는 1 이상의 개별 외부 정보 중 적어도 1 개를, 작업의 종류의 추정에 대한 정답을 나타내는 정답 라벨로서 포함한다.The job estimating means 533 uses the decision model stored in the decision model storage means 541 of the storage device 54 to estimate the type of job based on positional information and external information. A decision model is a mathematical model used to estimate the type of work by AI (Artificial Intelligence). The decision model is built by machine learning and learns features included in external information. For example, in the case of supervised learning, methods such as support vector machines, random forests, neural networks, logistic regression, and topological data analysis are used, and external information is used as training data to estimate the type of work. In addition, the learning data here includes at least one piece of one or more pieces of individual external information included in the external information as a correct answer label indicating a correct answer to the estimation of the type of job.

사용자는, 본 실시형태에 의한 작업 판정 시스템 (1) 이 작업의 종류를 추정한 결과를, 단말 (6) 을 사용하여 확인할 수 있다. 단말 (6) 은, 예를 들어, 태블릿형의 정보 단말이어도 된다.The user can use the terminal 6 to confirm the result of estimating the type of job by the job determination system 1 according to the present embodiment. The terminal 6 may be, for example, a tablet type information terminal.

도 5 에 나타내는 바와 같이, 단말 (6) 은, 버스 (61) 와, 입출력 장치 (62) 와, 연산 장치 (63) 와, 기억 장치 (64) 와, 외부 기억 장치 (65) 와, 통신 장치 (67) 를 구비하고 있다. 입출력 장치 (62), 연산 장치 (63), 기억 장치 (64), 외부 기억 장치 (65) 및 통신 장치 (67) 는, 버스 (61) 를 개재하여 서로 통신 가능하게 접속되어 있다.As shown in FIG. 5 , the terminal 6 includes a bus 61, an input/output device 62, an arithmetic device 63, a storage device 64, an external storage device 65, and a communication device. (67) is provided. The input/output device 62 , the arithmetic device 63 , the storage device 64 , the external storage device 65 , and the communication device 67 are connected via a bus 61 so that communication with each other is possible.

단말 (6) 은, 차재 단말 (3) 과 동일하게, 이른바 컴퓨터여도 된다. 바꿔 말하면, 단말 (6) 의 기능은, 기억 장치 (64) 에 격납되어 있는 소정의 프로그램을, CPU 등의 연산 장치 (63) 가 실행됨으로써 실현되어도 된다. 이 프로그램은, 외부 기억 장치 (65) 에 의해서 기록 매체 (651) 로부터 판독 출력되어 기억 장치 (64) 에 격납된 것이어도 되고, 네트워크 (4) 와 통신 장치 (67) 를 개재하여 외부로부터 취득되어 기억 장치 (64) 에 격납된 것이어도 된다.Like the on-vehicle terminal 3, the terminal 6 may be a so-called computer. In other words, the function of the terminal 6 may be realized when the arithmetic unit 63, such as a CPU, executes a predetermined program stored in the storage device 64. This program may be read out from the recording medium 651 by the external storage device 65 and stored in the storage device 64, or acquired from the outside via the network 4 and the communication device 67. It may be stored in the storage device 64.

입출력 장치 (62) 는, 표시 장치와 일체화되어, 사용자가 입력을 행할 수도 있는 터치 패널 장치를 포함하고 있다. 입출력 장치 (62) 는, 추가로, 단말 (6) 을 조작하기 위한 키, 버튼, 스위치 등의 입력 장치를 포함하고 있어도 된다.The input/output device 62 includes a touch panel device that is integrated with the display device and allows the user to input. The input/output device 62 may further include input devices such as keys, buttons, and switches for operating the terminal 6 .

통신 장치 (67) 는, 네트워크 (4) 를 개재하여 서버 (5) 에 접속되어, 서버 (5) 로부터 데이터를 취득할 수 있고, 반대로, 기억 장치 (64) 에 격납되어 있는 데이터를 서버 (5) 에 송신할 수도 있다.The communication device 67 is connected to the server 5 via the network 4 and is capable of obtaining data from the server 5, and conversely, data stored in the storage device 64 is stored in the server 5. ) may be sent.

도 6 을 참조하여, 상기 구성을 갖는 작업 판정 시스템 (1) 의 동작의 일례, 즉 본 실시형태에 의한 작업 판정 방법의 일 구성예에 대해서 설명한다. 작업 판정 방법의 각 스텝은, 차재 단말 (3) 의 연산 장치 (33), 서버 (5) 의 연산 장치 (53) 또는 단말 (6) 의 연산 장치 (63) 가, 본 실시형태에 의한 작업 판정 프로그램을 실행함으로써 실현된다.Referring to Fig. 6, an example of the operation of the job judgment system 1 having the above configuration, that is, a configuration example of the job judgment method according to the present embodiment, will be described. In each step of the job determination method, the arithmetic unit 33 of the on-vehicle terminal 3, the arithmetic unit 53 of the server 5, or the arithmetic unit 63 of the terminal 6 determines the job according to the present embodiment. realized by running the program.

제 1 스텝 S01 에 있어서, 작업 차량 (2) 의 작업이 종료되고, 작업 차량 (2) 의 작업 중의 위치 정보가 차재 단말 (3) 로부터 서버 (5) 에 송신되면, 서버 (5) 에 있어서 작업 판정 방법을 개시한다. 작업 판정 방법이 개시될 때, 판정 모델은, 판정 모델 기억 수단 (541) 에 준비되어 있다.In the first step S01, when the work of the work vehicle 2 is finished and the position information of the work vehicle 2 during work is transmitted from the on-vehicle terminal 3 to the server 5, the server 5 performs the work. The determination method is disclosed. When the job judgment method is started, a judgment model is prepared in the judgment model storage means 541 .

제 2 스텝 S02 에 있어서, 작업의 종류의 추정에 사용하는 각종 데이터가 기억 장치 (54) 에 준비된다. 여기에서 준비되는 데이터에는, 작업 차량 (2) 의 위치 정보와, 작업 차량 (2) 의 외부에서 준비되는 외부 정보가 포함된다.In the second step S02, various types of data used for estimation of the type of work are prepared in the storage device 54. The data prepared here includes position information of the work vehicle 2 and external information prepared outside the work vehicle 2 .

작업 차량 (2) 의 위치 정보는, 작업 차량 (2) 이 포장을 이동하여 작업을 행하고 있는 동안의 복수의 시각에 있어서, 위치 정보 취득 수단 (36) 에 의해서 취득되고, 차재 단말 (3) 의 기억 장치 (34) 에 격납된다. 이 동작은, 제 1 스텝 S01 에서 작업 판정 방법을 개시하기 전에 완료되어 있다.The positional information of the work vehicle 2 is acquired by the positional information acquiring means 36 at a plurality of times while the work vehicle 2 is moving the pavement and performing work, and the on-vehicle terminal 3 stored in the storage device 34. This operation is completed before starting the job determination method in the first step S01.

위치 정보는, 전술한 바와 같이, 차재 단말 (3) 의 연산 장치 (33) 로부터, 네트워크 (4) 를 개재하여 서버 (5) 의 연산 장치 (53) 에 송신된다. 서버 (5) 의 연산 장치 (53) 는, 수신된 위치 정보를 기억 장치 (54) 에 격납하고, 연산 장치 (53) 에 의해서 판독 출력 가능하게 준비한다.As described above, the positional information is transmitted from the computing device 33 of the on-vehicle terminal 3 to the computing device 53 of the server 5 via the network 4 . The arithmetic unit 53 of the server 5 stores the received positional information in the storage device 54, and prepares the arithmetic unit 53 to enable reading and output.

위치 정보의 변형예로서, 차속 정보를 사용해도 된다. 요컨대, 복수의 시각의 각각에 있어서의 작업 차량 (2) 의 차속을 나타내는 차속 정보를 사용하여 작업의 종류의 추정을 행해도 된다. 여기에서, 차속 정보는, 위치 정보 대신에 사용되어도 되고, 위치 정보에 부가하여 사용되어도 된다.As a modified example of positional information, vehicle speed information may be used. In short, the type of work may be estimated using vehicle speed information indicating the vehicle speed of the work vehicle 2 at each of a plurality of times. Here, vehicle speed information may be used instead of location information or may be used in addition to location information.

차속 정보의 산출은, 차속 산출 수단으로서 서버 (5) 의 연산 장치 (53) 가 행해도 되고, 차재 단말 (3) 의 연산 장치 (33) 가 행해도 된다. 위치 정보를 측정한 복수의 시각 중에서, 어느 제 1 시각 T1 에 있어서의 차속 정보는, 예를 들어, 그 제 1 시각 T1 과, 그 시각의 다음의 제 2 시각 T2 (또는 전의 제 0 시각 T0) 와 시각 T1 에 측정한 제 1 위치 정보와, 제 2 시각 T2 (또는 제 0 시각 T0) 에 측정한 제 2 위치 정보 (또는 제 0 위치 정보) 에 기초하여 용이하게 산출할 수 있다. 또, 각 시각의 차속의 평균치를 차속 정보로서 사용해도 된다.The calculation of the vehicle speed information may be performed by arithmetic unit 53 of server 5 as vehicle speed calculating means, or by arithmetic unit 33 of on-vehicle terminal 3 . Among a plurality of times at which the location information is measured, the vehicle speed information at a certain first time T1 is, for example, the first time T1 and the second time T2 following that time (or the 0th time T0 before that time). and the first positional information measured at time T1 and the second positional information (or zeroth positional information) measured at second time T2 (or zeroth time T0). Also, the average value of the vehicle speed at each time may be used as the vehicle speed information.

위치 정보와 차속 정보를 총칭하여, 작업 차량 (2) 의 이동을 기록한 이동 정보라고 한다. 위치 정보와 합하여 차속 정보를 사용할 수 있는 경우와, 위치 정보 대신에 차속 정보를 사용할 수 있는 경우에 있어서는, 위치 정보 또는 차속 정보를 이동 정보로 바꾸어 읽어도 된다.The position information and the vehicle speed information are collectively referred to as movement information recording the movement of the work vehicle 2 . In the case where the vehicle speed information can be used in conjunction with the location information or in the case where the vehicle speed information can be used instead of the location information, the location information or the vehicle speed information may be read as movement information.

외부 정보는, 전술한 바와 같이, 서버 (5) 의 외부 정보 준비 수단 (531) 이, 연산 장치 (53) 에 의해서 판독 출력 가능하게 준비된다.As described above, the external information is prepared so that the external information preparation means 531 of the server 5 can be read and output by the arithmetic unit 53.

제 3 스텝 S03 에 있어서, 서버 (5) 의 작업 추정 수단 (533) 이, 작업 차량 (2) 의 작업의 종류를 추정한다. 이 때, 작업 추정 수단 (533) 은, 작업의 종류의 추정을 행하기 위해서, 판정 모델 기억 수단 (541) 으로부터 판독 출력한 판정 모델에, 개별 외부 정보와, 위치 정보를 입력한다.In third step S03, the job estimating means 533 of the server 5 estimates the type of job of the work vehicle 2. At this time, the job estimating means 533 inputs individual external information and positional information into the decision model read out from the decision model storage means 541 in order to estimate the type of job.

상기한 예에 있어서, 작업 추정 수단 (533) 이, 제 3 판정 모델 C 에, 개별 외부 정보인 최대 마력 정보와, 위치 정보에서 유래하는 시각 정보 및 차속 정보를 입력한다. 여기에서, 최대 마력 정보는 작업 차량 (2) 의 사양상의 최대 마력이「100 PS (마력)」인 것을 나타내고, 시각 정보는 계절이「봄」인 것을 나타내며, 차속 정보는 작업 차량 (2) 의 작업 중의 평균 차속이「시속 2 킬로미터」인 것을 나타내고 있는 경우에 대해서 설명한다.In the above example, the job estimation means 533 inputs maximum horsepower information as individual external information, time information derived from positional information, and vehicle speed information into the third decision model C. Here, the maximum horsepower information indicates that the maximum horsepower in 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 work vehicle 2 A case in which the average vehicle speed during work indicates that "2 kilometers per hour" will be described.

또한, 최대 마력 정보는, 예를 들어, 차재 단말 (3) 로부터 서버 (5) 에 송신되는 식별 신호에 기초하여, 서버 (5) 의 기억 장치 (54) 에 미리 격납되어 있는 데이터 베이스로부터, 서버 (5) 의 연산 장치 (53) 가 판독 출력해도 된다. 여기에서, 예를 들어, 식별 신호에는 작업 차량 (2) 의 형번을 나타내는 형번 정보가 포함되어 있고, 형번 정보는 데이터 수집부 (26) 로부터 차재 단말 (3) 에 의해서 판독 출력되며, 데이터 베이스에는 형번마다의 최대 마력 정보를 나타내는 정보가 포함되어 있어도 된다. 또, 시각 정보는, 차재 단말 (3) 로부터 서버 (5) 에 송신되는 위치 정보에 포함되는 시각 정보와, 서버 (5) 의 기억 장치 (54) 에 미리 격납되어 있는 데이터 베이스로부터, 서버 (5) 의 연산 장치 (53) 가 판독 출력해도 된다. 여기에서, 시각 정보에는 위치 정보가 취득된 일자가 포함되어 있고, 데이터 베이스에는 일자마다의 계절을 나타내는 정보가 포함되어 있어도 된다.Further, the maximum horsepower information is, for example, based on an identification signal transmitted from the on-vehicle terminal 3 to the server 5, from a database previously stored in the storage device 54 of the server 5, the server The arithmetic unit 53 of (5) may read out. Here, for example, the identification signal includes model number information indicating the model number of the work vehicle 2, and the model number information is read out by the on-vehicle terminal 3 from the data collection unit 26, and is stored in the database. Information indicating maximum horsepower information for each model number may be included. In addition, the time information is obtained from the time information included in the positional information transmitted from the on-vehicle terminal 3 to the server 5 and a database previously stored in the storage device 54 of the server 5. ) may be read out by the arithmetic unit 53. Here, the date on which the positional information was obtained may be included in the time information, and information indicating the season for each date may be included in the database.

포장 지역 정보의 값이「관동 지방」이고, 포장 토양 정보의 값이「수도 (水稻) 및 양배추」라는 전제 조건에 있어서, 제 3 판정 모델 C 는, 시각 정보의 값이「봄」이며, 또한, 차속 정보의 값이「시속 2 킬로미터」인 경우에 있어서, 경기 작업을 행할 때에는 작업 차량 (2) 의 최대 마력이「100 PS 이상」인 빈도가 높고, 정지 작업을 행할 때에는 이 최대 마력이「50 마력 ∼ 70 마력 이상」인 빈도가 높은 것을, 기계 학습에 의해서 학습하고 있다. 그 결과, 제 3 판정 모델 C 는, 작업의 종류가「정지」일 확실도 (확실한 것) 가 55 % 이고, 작업의 종류가「경기」일 확실도가 45 % 이면 출력한다. 출력된 작업의 종류에 확실도를 대응시킨 조합의 각각을 추정 결과로 기록한다.Under the precondition that the value of pavement area information is "Kanto region" and the value of pavement soil information is "water and cabbage", the third judgment model C has the value of visual information is "spring", and , In the case where the value of the vehicle speed information is "2 kilometers per hour", the frequency of the maximum horsepower of the work vehicle 2 being "100 PS or more" is high when performing competition work, and when performing stationary work, this maximum horsepower is " 50 horsepower to 70 horsepower or more” is learned by machine learning. As a result, the 3rd judgment model C outputs if the certainty (certainty) that the type of job is "stop" is 55% and the certainty that the type of job is "competition" is 45%. Record each of the combinations in which the degree of certainty corresponds to the type of outputted work as an estimation result.

제 4 스텝 S04 에 있어서, 서버 (5) 의 작업 추정 수단 (533) 은, 각각의 추정 결과를 기억 장치 (54) 에 기록한다.In fourth step S04, the job estimating means 533 of the server 5 records each estimation result in the storage device 54.

제 5 스텝 S05 에 있어서, 서버 (5) 의 작업 추정 수단 (533) 은, 작업의 종류를 판정한다. 상세하게는, 작업 추정 수단 (533) 은, 제 3 스텝 S03 에서 얻어지고, 제 4 스텝 S04 에서 기록된 추정 결과 중, 대응된 확실도가 가장 높은 작업의 종류가, 실제로 행해진 작업의 종류라고 판정하고, 이 판정 결과를 기억 장치 (54) 에 기록한다.In fifth step S05, the job estimating means 533 of the server 5 determines the type of job. In detail, the job 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 job associated with the highest degree of certainty is the type of the actually performed job. and this determination result is recorded in the storage device 54.

제 6 스텝 S06 에 있어서, 단말 (6) 은, 판정 결과를 표시하여 사용자에게 알린다. 상세하게는, 서버 (5) 의 작업 추정 수단 (533) 이, 판정 결과가 준비되어 있는 것을 단말 (6) 에 알리기 위한 신호를 단말 (6) 에 송신한다. 단말 (6) 은, 이 신호를 수신하면, 서버 (5) 의 기억 장치 (54) 로부터 판정 결과와 추정 결과를 받아 기억 장치 (64) 에 격납한다. 단말 (6) 은, 판정 결과와 추정 결과를 표시할 준비가 되어 있는 것을, 표시나 음성 등을 사용하여 사용자에게 알린다. 사용자는, 단말 (6) 을 조작하여 판정 결과를 입출력 장치 (62) 의 터치 패널에 표시시킨다.In sixth step S06, the terminal 6 displays and informs the user of the determination result. In detail, the job estimating means 533 of the server 5 transmits to the terminal 6 a signal for notifying the terminal 6 that the determination result is prepared. Upon receiving this signal, the terminal 6 receives the determination result and estimation result from the storage device 54 of the server 5 and stores them in the storage device 64. The terminal 6 notifies the user that the determination result and estimation result are ready to be displayed, by means of a display or sound. The user operates the terminal 6 to display the determination result on the touch panel of the input/output device 62 .

도 7 에 나타내는 바와 같이, 단말 (6) 의 입출력 장치 (62) 는, 작업이 행해진 포장을 나타내는 지도 정보 (621) 와 함께, 이 포장에서 행한 작업의 종류의 판정 결과를 나타내는 윈도우 (622) 에 표시해도 된다. 이 윈도우 (622) 에는, 판정 결과를 포함하는 모든 추정 결과에 대해서, 추정된 작업의 종류의 명칭과, 이 추정의 확실도와, 이 추정을 행하기 위해서 판정 모델에 입력된 대표적인 정보의 명칭 및 값이 표시되어도 된다. 이 윈도우 (622) 에는, 추가로, 추정된 작업이 행해진 일자와 시간대가 표시되어도 된다.As shown in Fig. 7, the input/output device 62 of the terminal 6 displays map information 621 indicating the pavement on which the work has been performed, and a window 622 showing the result of determination of the type of work performed on this pavement. may indicate In this window 622, for all estimation results including judgment results, the name of the type of estimated job, the degree of certainty of this estimation, and the names and values of representative information input to the judgment model for making this estimation. may be displayed. In this window 622, the date and time zone on which the estimated job was performed may be further displayed.

도 7 의 예에서는, 추정된 작업의 종류가「정지」인 것과, 이 추정의 확실도가「55 %」인 것이 표시되어 있다. 또, 다른 추정의 결과로서, 추정된 작업의 종류가「경기」인 것과, 이 추정의 확실도가「45 %」인 것이 표시되어 있다. 여기에서, 이들 추정 결과 중에서「정지」가 판정 결과인 것을 나타내기 위해서, 단말 (6) 은「정지 55 %」의 부분을 테두리로 둘러싸 강조 표시하고 있다.In the example of Fig. 7, it is shown that the type of the estimated job is "stopped" and that the degree of certainty of this estimation is "55%". Further, as another result of estimation, it is shown that the type of the estimated job is "competition" and that the degree of certainty of this estimation is "45%". Here, in order to show that "stop" is the judgment result among these estimation results, the terminal 6 surrounds the portion of "stop 55%" with a frame and highlights it.

또한, 도 7 의 예에서는, 추정에 사용된 대표적인 정보로서, 차속이「2」인 것과, 최대 마력이「100」인 것과, 계절이「봄」인 것이 윈도우 (622) 에 표시되어 있다.In the example of FIG. 7 , as representative information used for estimation, the window 622 indicates that the vehicle speed is “2”, the maximum horsepower is “100”, and the season is “Spring”.

여기에서, 사용자는, 단말 (6) 의 표시를 확인함과 함께, 만약 작업의 종류의 판정 결과가 잘못되어 있다면 수정할 수 있다. 도 7 의 예에 있어서, 사용자는, 작업의 종류의 판정 결과를「정지」에서「경기」로 수정하기 위해서, 터치 패널 중,「경기 45 %」의 부분을 탭하는 등의 조작을 행한다. 사용자의 조작에 따라서, 단말 (6) 의 연산 장치 (63) 는, 작업의 판정 결과를「경기」로 수정하기 위한 수정 신호를 서버 (5) 에 송신한다. 서버 (5) 는, 이 수정 신호에 기초하여, 기억 장치 (54) 에 격납되어 있는 작업의 종류의 판정 결과를「정지」에서「경기」로 수정한다.Here, the user can correct the judgment result of the type of job if it is wrong while confirming the display on the terminal 6. In the example of FIG. 7 , the user performs an operation such as tapping the “Competition 45%” part on the touch panel to correct the job type determination result from “Stop” to “Competition”. According to the user's operation, the computing device 63 of the terminal 6 transmits to the server 5 a correction signal for correcting the judgment result of the job to "match". The server 5 corrects the determination result of the type of job stored in the storage device 54 from "stop" to "competition" based on this correction signal.

제 6 스텝 S06 이 완료되면, 제 7 스텝 S07 에 있어서 도 6 의 플로 차트는 종료된다.When 6th step S06 is completed, the flowchart of FIG. 6 ends in 7th step S07.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 실시형태에 의한 작업 판정 시스템 (1) 은, 작업 판정 프로그램을 실행하여 작업 판정 방법의 각 스텝을 실현함으로써, 작업 차량 (2) 의 가동 정보를 취득할 수 없어도, 작업 차량 (2) 의 위치 정보와, 외부 정보에 기초하여, 작업 차량 (2) 의 작업의 종류를 추정할 수 있다. 또, 과거에 행한 작업의 기록을 간편화하여, 보다 확실하게 행할 수 있다.As described above, the job judgment system 1 according to the present embodiment realizes each step of the job judgment method by executing the job judgment program, so that even if the operation information of the work vehicle 2 cannot be acquired, the work judgment system 1 executes the job judgment program. Based on the location information of the vehicle 2 and external information, the type of work of the work vehicle 2 can be estimated. In addition, the recording of jobs performed in the past can be simplified and performed more reliably.

(제 2 실시형태) (Second Embodiment)

본 실시형태는, 제 1 실시형태의 일 변형예로서 아래의 변경을 부가한 것이다. 즉, 제 1 실시형태에서는 작업의 추정에 사용하기 위한 판정 모델이 1 개인 구성에 대해서 설명했지만, 본 실시형태에서는 판정 모델 기억 수단 (541) 에 복수의 판정 모델을 준비하고, 이들 복수의 판정 모델 중에서 1 개의 판정 모델을 선택하여 작업의 추정에 사용한다.This embodiment is a modified example of the first embodiment to which the following changes are added. That is, in the first embodiment, the description has been given of a configuration in which only one decision model is used for job estimation, but in the present embodiment, a plurality of decision models are prepared in the decision model storage means 541, and these plurality of decision models are provided. One decision model is selected from among them and used for estimation of the task.

도 8 에 나타내는 바와 같이, 본 실시형태에 의한 서버 (5) 는, 도 4 에 나타낸 제 1 실시형태에 의한 서버 (5) 에, 아래의 변경을 부가한 것이다. 즉, 연산 장치 (53) 가 판정 모델 선택 수단 (532) 을 추가로 갖고 있다. 판정 모델 선택 수단 (532) 은, 판정 모델 기억 수단 (541) 에 격납되어 있는 복수의 판정 모델 중에서, 작업의 종류의 추정에 사용하는 판정 모델을 선택한다.As shown in FIG. 8 , the server 5 according to the present embodiment is obtained by adding the following changes to the server 5 according to the first embodiment shown in FIG. 4 . That is, the arithmetic device 53 further has a judgment model selection means 532. Decision model selection means 532 selects a decision model to be used for estimating the type of job from among a plurality of decision models stored in decision model storage means 541 .

복수의 판정 모델은, 학습용 데이터로서 사용된 외부 정보가 상이하다. 예를 들어, 판정 모델 중의 제 1 판정 모델 A 는, 포장 토양 정보가 물벼인 학습용 데이터를 사용하여 학습이 행해지고 있다. 또, 제 1 판정 모델 A 와 상이한 제 2 판정 모델 B 는, 포장 토양 정보가 물벼와 양배추인 학습용 데이터를 사용하여 학습이 행해지고 있다.A plurality of decision models differ in external information used as training data. For example, in the first judgment model A of the judgment models, learning is performed using learning data in which pavement soil information is colored. Moreover, the 2nd judgment model B different from the 1st judgment model A is learning using data for learning whose field soil information is water rice and cabbage.

본 실시형태에서는, 판정 모델 선택 수단 (532) 이 복수의 판정 모델 중에서 판정 모델을 선택할 때에, 외부 정보 준비 수단 (531) 이 준비한 개별 외부 정보에 적합한 학습용 데이터를 사용하여 학습이 행해진 판정 모델을 선택한다. 이와 같이 하여 선택된 판정 모델을 작업의 추정에 사용함으로써, 작업의 추정에 있어서 우수한 정밀도가 얻어진다고 기대할 수 있다.In the present embodiment, when the decision model selection means 532 selects a decision model from among a plurality of decision models, the external information preparation means 531 selects a decision model that has been learned using training data suitable for individual external information prepared. do. By using the judgment model selected in this way for job estimation, it can be expected that excellent accuracy is obtained in job estimation.

도 9 를 참조하여, 상기 구성을 갖는 작업 판정 시스템 (1) 의 동작의 일례, 즉 본 실시형태에 의한 작업 판정 방법의 일 구성예에 대해서 설명한다. 작업 판정 방법의 각 스텝은, 차재 단말 (3) 의 연산 장치 (33), 서버 (5) 의 연산 장치 (53) 또는 단말 (6) 의 연산 장치 (63) 가, 본 실시형태에 의한 작업 판정 프로그램을 실행함으로써 실현된다.Referring to Fig. 9, an example of the operation of the job judgment system 1 having the above configuration, that is, a configuration example of the job judgment method according to the present embodiment, will be described. In each step of the job determination method, the arithmetic unit 33 of the on-vehicle terminal 3, the arithmetic unit 53 of the server 5, or the arithmetic unit 63 of the terminal 6 determines the job according to the present embodiment. realized by running the program.

제 1 스텝 S11 및 제 2 스텝 S12 는, 각각, 도 6 에 나타낸 제 1 실시형태의 제 1 스텝 S01 및 제 2 스텝 S02 와 동일하다.1st step S11 and 2nd step S12 are the same as 1st step S01 and 2nd step S02 of 1st Embodiment shown in FIG. 6, respectively.

제 3 스텝 S13 에 있어서, 서버 (5) 의 판정 모델 선택 수단 (532) 이, 작업의 종류의 추정에 사용하는 판정 모델을 선택한다. 판정 모델 선택 수단 (532) 은, 판정 모델 기억 수단 (541) 에 격납되어 있는 복수의 판정 모델 중에서, 기억 장치 (54) 에 격납되어 있는 외부 정보에 포함되는 개별 외부 정보로 적합한 판정 모델을 선택한다.In the third step S13, the decision model selection means 532 of the server 5 selects a decision model to be used for estimating the type of job. Decision model selection means 532 selects, from a plurality of decision models stored in decision model storage means 541, a decision model suitable for individual external information included in the external information stored in storage device 54. .

개별 외부 정보 및 정답 라벨을 학습용 데이터로서 사용하여 학습을 행한 판정 모델을 사용했을 경우에는, 학습에 사용하고 있지 않은 개별 외부 정보를 판정 모델에 입력한 경우여도, 높은 정밀도로 작업의 종류를 추정할 수 있다. 이와 같은 외부 정보로부터 작업 종류의 추정을 행하는 과정을, 개별 외부 정보가 정답 라벨에 적합하다고 표현한다.When a decision model in which learning is performed by using individual external information and correct answer labels as training data is used, the type of task can be estimated with high accuracy even when individual external information not used for learning is input to the judgment model. can The process of estimating the type of work from such external information is expressed as the individual external information being suitable for the correct answer label.

일례로서, 판정 모델 기억 수단 (541) 에, 정답 라벨에 적합한 개별 외부 정보의 조합이 각각 상이한 3 개의 판정 모델이 격납되어 있는 경우에 대해서 설명한다. 제 1 판정 모델 A 는, 포장 토양 정보가 물벼이고, 포장 지역 정보가 큐슈 지방인 조합의 정답 라벨에 적합하다. 제 2 판정 모델 B 는, 포장 토양 정보가 물벼 및 양배추이고, 포장 지역 정보가 큐슈 지방인 조합의 정답 라벨에 적합하다. 제 3 판정 모델 C 는, 포장 토양 정보가 물벼 및 양배추이고, 포장 지역 정보가 관동 지방인 조합의 정답 라벨에 적합하다. 여기에서, 포장 토양 정보는, 과거에 그 포장에서 재배된 실적이 있는 작물을 나타내고, 그 포장은 그 작물을 재배하기에 적합한 토양의 특성을 갖고 있는 것을 나타내고 있다. 또, 포장 지역 정보는, 그 포장이 위치하고 있는 지방을 나타내고 있다.As an example, a case in which three decision models each having different combinations of individual external information suitable for the correct answer label are stored in the decision model storage means 541 will be described. The first decision model A is suitable for the correct answer label of the combination of pavement soil information being water and pavement area information being Kyushu region. The second decision model B is suitable for the correct answer label of a combination in which the field soil information is water rice and cabbage, and the field area information is the Kyushu region. The third judgment model C is suitable for the correct answer label of a combination in which the field soil information is water rice and cabbage and the field area information is the Kanto region. Here, field soil information indicates crops that have been cultivated in the field in the past, and indicates that the field has soil characteristics suitable for growing the crop. Further, the pavement area information indicates the district where the pavement is located.

상기한 예에 있어서, 종류를 추정하고자 하는 작업에 관하여 준비된 개별 외부 정보 중, 포장 지역 정보가「관동 지방」이고, 포장 토양 정보가「수도 및 양배추」인 경우에는, 정답 라벨에 적합한 개별 외부 정보가 일치하는 제 3 판정 모델 C 를, 판정 모델 선택 수단 (532) 이 선택한다.In the above example, among the individual external information prepared for the task for which the type is to be estimated, if the pavement area information is "Kanto region" and the pavement soil information is "water and cabbage", individual external information suitable for the correct answer label. The decision model selection means 532 selects the third decision model C with which ?

제 4 스텝 S14 에 있어서, 서버 (5) 의 작업 추정 수단 (533) 이, 작업 차량 (2) 의 작업의 종류를 추정한다. 본 실시형태의 제 4 스텝 S14 는, 제 1 실시형태의 제 3 스텝 S03 에 아래의 변경을 부가한 것이다. 즉, 작업 추정 수단 (533) 은, 작업의 종류의 추정을 행하기 위해서, 제 3 스텝 S13 에서 선택된 판정 모델에, 개별 외부 정보와, 위치 정보를 입력한다.In fourth step S14, the job estimating means 533 of the server 5 estimates the type of job of the work vehicle 2. 4th step S14 of this embodiment adds the following change to 3rd step S03 of 1st embodiment. That is, the job estimating means 533 inputs individual external information and positional information into the decision model selected in the third step S13 in order to estimate the type of job.

제 5 스텝 S15, 제 6 스텝 S16, 제 7 스텝 S17 및 제 8 스텝 S18 은, 각각, 도 6 에 나타낸 제 1 실시형태의 제 4 스텝 S04, 제 5 스텝 S05, 제 6 스텝 S06 및 제 7 스텝 S07 과 동일하다.5th step S15, 6th step S16, 7th step S17, and 8th step S18 are 4th step S04, 5th step S05, 6th step S06, and 7th step of 1st embodiment shown in FIG. 6, respectively. Same as S07.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 실시형태에 의한 작업 판정 시스템 (1) 은, 작업의 종류를 추정하기 위해서 사용하는 판정 모델로서, 복수의 판정 모델 중에서 정답 라벨에 적합한 판정 모델을 선택할 수 있다. 따라서, 제 1 실시형태의 경우와 비교하여, 작업의 추정에 있어서 우수한 정밀도가 얻어진다고 기대할 수 있다.As described above, the job determination system 1 according to the present embodiment can select a determination model suitable for a correct answer label from among a plurality of determination models as a determination model used to estimate the type of job. Therefore, compared to the case of the first embodiment, it can be expected that excellent precision is obtained in the estimation of the work.

(제 3 실시형태) (Third Embodiment)

본 실시형태에서는, 작업 차량 (2) 의 작업의 종류를 추정하기 위해서 사용하는 정보로서, 작업 차량 (2) 의 위치 정보와, 작업 차량 (2) 의 외부에서 준비되는 외부 정보에 더하여, 작업 차량 (2) 의 가동 상황을 나타내는 가동 정보를 추가로 사용한다.In the present embodiment, as information used to estimate the type of work of the work vehicle 2, in addition to the location information of the work vehicle 2 and external information prepared outside the work vehicle 2, the work vehicle (2) Operation information indicating the operation status of is additionally used.

또, 본 실시형태에 의한 작업 판정 방법과 작업 판정 프로그램의 구성은, 도 6 에 나타낸 제 1 실시형태의 플로 차트 또는 도 9 에 나타낸 제 2 실시형태의 플로 차트에 아래의 변경을 부가함으로써 얻어진다. 먼저, 작업 차량 (2) 의 작업 중에, 차재 단말 (3) 이 위치 정보에 더하여 가동 정보를 취득한다. 이 동작은, 도 6 의 제 1 스텝 S01 또는 도 9 의 제 1 스텝 S11 에서 행해진다.The configuration of the job judgment method and the job judgment program according to the present embodiment is obtained by adding the following changes to the flow chart of the first embodiment shown in FIG. 6 or the flow chart of the second embodiment shown in FIG. . First, while the work vehicle 2 is working, the on-vehicle terminal 3 acquires operation information in addition to positional information. This operation is performed in 1st step S01 of FIG. 6 or 1st step S11 of FIG.

가동 정보에는, 일례로서, 구동원의 구동 상태를 나타내는 구동원 정보, 전달 기구의 작동 상태를 나타내는 전달 기구 정보, 작업 차량 (2) 의 엔진 회전수를 나타내는 엔진 회전수 정보, 작업 차량 (2) 의 엔진 부하율을 나타내는 엔진 부하율 정보, 작업 차량 (2) 으로부터 작업기 (22) 에 동력을 전달하는 PTO 의 회전수를 나타내는 PTO 회전수 정보, 작업 차량 (2) 에 대한 작업기 (22) 의 승강 상태를 나타내는 히치 높이 및 리프트 아암 각도 정보 등이 포함되어 있다.The operation information includes, as an example, drive source information indicating the driving state of the drive source, transmission mechanism information indicating the operating state of the transmission mechanism, engine speed information indicating the engine speed of the work vehicle 2, and engine speed of the work vehicle 2. Engine load factor information indicating the load factor, PTO rotation speed information indicating the number of revolutions of the PTO that transmits power from the work vehicle 2 to the work machine 22, and a hitch indicating the lifting state of the work machine 22 relative to the work vehicle 2 Height and lift arm angle information are included.

다음으로, 도 6 의 제 2 스텝 S02 또는 도 9 의 제 2 스텝 S12 에 있어서, 가동 정보는, 위치 정보와 동일하게 서버 (5) 의 연산 장치 (53) 에 송신되어 기억 장치 (54) 에 격납된다. 도 9 의 제 3 스텝 S13 에 있어서, 판정 모델 선택 수단 (532) 은, 판정 모델을 선택할 때에, 위치 정보와 외부 정보에 더하여, 기억 장치 (54) 에 격납되어 있는 가동 정보를 사용한다. 도 6 의 제 3 스텝 S03 또는 도 9 의 제 4 스텝 S14 에 있어서, 작업 추정 수단 (533) 이, 위치 정보와 외부 정보에 더하여, 가동 정보를 판정 모델에 입력하여 작업의 종류를 추정한다. 도 6 의 제 6 스텝 S06 또는 도 9 의 제 7 스텝 S17 에 있어서, 단말 (6) 의 연산 장치 (63) 는, 판정의 결과와 함께, 추정에 사용된 대표적인 정보로서 가동 정보를 윈도우 (622) 에 표시해도 된다.Next, in 2nd step S02 of FIG. 6 or 2nd step S12 of FIG. 9, operation information is transmitted to arithmetic unit 53 of server 5 similarly to positional information, and is stored in storage unit 54. do. In 3rd step S13 of FIG. 9, decision model selection means 532 uses the operation information stored in the memory|storage device 54 in addition to the positional information and external information when selecting a decision model. In 3rd step S03 of FIG. 6 or 4th step S14 of FIG. 9, the job estimation means 533 inputs operation information into a judgment model in addition to positional information and external information, and estimates the kind of job. In sixth step S06 of FIG. 6 or seventh step S17 of FIG. 9 , arithmetic unit 63 of terminal 6 displays operation information as representative information used for estimation together with the result of determination in window 622 . may be displayed on

본 실시형태에 의한 작업 판정 시스템 (1) 은, 작업 판정 프로그램을 실행하여 작업 판정 방법의 각 스텝을 실현함으로써, 가동 정보를 취득할 수 없는 경우, 보다 높은 정밀도로 작업 차량 (2) 의 작업의 종류를 추정할 수 있다. 또, 과거에 행한 작업의 기록을 간편화하여, 보다 확실하게 행할 수 있다.The work judgment system 1 according to the present embodiment realizes each step of the work judgment method by executing a work judgment program, thereby determining the work of the work vehicle 2 with higher precision when operation information cannot be obtained. type can be inferred. In addition, the recording of jobs performed in the past can be simplified and performed more reliably.

이상, 본 발명을 각 실시형태에 기초하여 구체적으로 설명했지만, 본 발명은 상기한 실시형태에 한정되는 것이 아니고, 그 요지를 일탈하지 않는 범위에서 다양한 변경이 가능하다. 또, 상기한 실시형태에서 설명한 각각의 특징은, 기술적으로 모순되지 않는 범위에서 자유롭게 조합하는 것이 가능하다.As mentioned above, although this invention was concretely demonstrated based on each embodiment, this invention is not limited to the above-described embodiment, and various changes are possible within the range which does not deviate from the summary. In addition, each feature described in the above-described embodiment can be freely combined within a range that does not contradict technically.

각 실시형태에 의한 작업 판정 시스템 (1) 의 변형예로서, 차재 단말 (3) 과 단말 (6) 은 동일한 단말이어도 된다. 바꿔 말하면, 작업 차량 (2) 에 착탈 가능하게 접속한 단말 (6) 을 차재 단말 (3) 로서 사용해도 된다. 단말 (6) 을 차재 단말 (3) 로서 사용할 경우에는, 단말 (6) 은 차재 단말 (3) 의 기능을 실현하기 위해서 구비된 각종 구성 요소를 추가로 구비하고 있다. 입출력 장치 (62) 는, 데이터 수집부 (26) 에 접속하기 위한 인터페이스 장치를 추가로 포함하고 있다.As a modified example of the work judgment system 1 according to each embodiment, the on-vehicle terminal 3 and the terminal 6 may be the same terminal. In other words, the terminal 6 detachably connected to the work vehicle 2 may be used as the on-vehicle terminal 3 . When the terminal 6 is used as the on-vehicle terminal 3, the terminal 6 additionally includes various components provided to realize the functions of the on-vehicle terminal 3. The input/output device 62 further includes an interface device for connecting to the data collection unit 26.

가동 정보를 사용하지 않는 제 1 실시형태의 변형예로서, 데이터 수집부 (26) 가 생략되어 있을 경우에는, 차재 단말 (3) 의 가동 정보 취득 수단 (32) 도 생략 가능하다.As a modification of the first embodiment in which operation information is not used, when the data collection unit 26 is omitted, the operation information acquisition means 32 of the on-vehicle terminal 3 can also be omitted.

기록 매체 (351), 기록 매체 (551) 및 기록 매체 (651) 의 각각은, 일시적이 아닌 유형의 매체 (non-transitory tangible media) 여도 된다.Each of the recording medium 351, recording medium 551, and recording medium 651 may be a non-transitory tangible medium.

외부 정보 준비 수단 (531) 이 외부 정보를 기억 장치 (54) 에 준비하기 위한 복수의 방법에 대해서 설명한다. 외부 정보 준비 수단 (531) 은, 네트워크 (4) 와 통신 장치 (56) 를 개재하여 네트워크 (4) 에 접속된 다른 서버로부터 외부 정보를 취득하여 기억 장치 (54) 에 격납해도 되고, 기록 매체 (551) 로부터 외부 기억 장치 (55) 를 개재하여 외부 정보를 취득하여 기억 장치 (54) 에 격납해도 되며, 기억 장치 (54) 에 미리 격납되어 있는 데이터 베이스로부터 판독 출력되어도 된다. 외부 정보는, 미리 기억 장치 (54) 에 등록되어 있어도 된다. 어느 경우나, 외부 정보 준비 수단 (531) 은, 기억 장치 (54) 로부터 외부 정보를 판독 출력함으로써 외부 정보를 준비할 수 있다.A plurality of methods for the external information preparation unit 531 to prepare external information in the storage device 54 will be described. The external information preparation means 531 may obtain external information from another server connected to the network 4 via the network 4 and the communication device 56 and store it in the storage device 54, or may store the information in a recording medium ( 551), external information may be acquired via the external storage device 55 and stored in the storage device 54, or may be read out from a database previously stored in the storage device 54. External information may be registered in the storage device 54 in advance. In either case, the external information preparation means 531 can prepare external information by reading out the external information from the storage device 54 .

제 1 실시형태의 제 6 스텝 S06 과 제 2 실시형태의 제 7 스텝 S07 의 변형예로서, 서버 (5) 의 작업 추정 수단 (533) 에 의한 작업의 종류의 판정 결과가 사용자에 의해서 수정된 경우에는, 작업의 종류의 추정에 사용한 판정 모델을 갱신해도 된다. 판정 모델의 갱신은, 다른 학습용 데이터를 사용한 추가 학습을 판정 모델에 행하는 것을 포함해도 된다. 또, 제 2 실시형태에서는, 판정 모델의 갱신은, 제 3 스텝 S13 에 있어서 복수의 판정 모델 중에서 사용하는 판정 모델을 선택하는 기준 및/또는 방법의 변경을 포함해도 된다.As a modified example of the sixth step S06 of the first embodiment and the seventh step S07 of the second embodiment, when the job type determination result by the job estimation means 533 of the server 5 is modified by the user. Alternatively, the judgment model used for estimation of the type of work may be updated. Updating the decision model may also include subjecting the decision model to additional learning using other training data. Moreover, in 2nd Embodiment, update of a decision model may also include a change of the criterion and/or method for selecting the decision model to be used from among a plurality of decision models in the third step S13.

본 출원은 2020년 11월 18일에 출원된 일본 특허출원 2020-191565 를 기초로 하는 우선권을 주장하고, 그 개시의 모두를 여기에 받아 들인다.This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2020-191565 for which it applied on November 18, 2020, and takes in all of the indication here.

Claims (12)

포장 내를 이동하여 작업을 행하는 작업 차량의 외부에서 준비 가능하며, 또한, 상기 작업 차량의 가동 상황과는 독립되어 있는 외부 정보를 준비하는 외부 정보 준비 수단과,
상기 작업 차량의 이동을 기록한 이동 정보와, 상기 외부 정보에 기초하여 상기 작업의 종류를 추정하는 작업 추정 수단을 구비하는 작업 판정 시스템.
External information preparation means for preparing external information that can be prepared outside of a work vehicle that moves in the field and performs work, and that is independent of the operation status of the work vehicle;
and a job estimation means for estimating the type of the job based on movement information recording movement of the work vehicle and the external information.
제 1 항에 있어서,
상기 이동 정보는,
상기 작업 차량의, 복수의 시각의 각각에 있어서의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함하고,
상기 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 수단을 추가로 구비하는 작업 판정 시스템.
According to claim 1,
The movement information,
including positional information indicating a position of the work vehicle at each of a plurality of times;
The job determination system further comprising a positional information acquiring means for acquiring the positional information.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 이동 정보는,
상기 작업 차량의, 복수의 시각의 각각에 있어서의 차속을 나타내는 차속 정보를 포함하는 작업 판정 시스템.
According to claim 1 or 2,
The movement information,
A work determination system including vehicle speed information indicating a vehicle speed of the work vehicle at each of a plurality of times.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 외부 정보는, 1 이상의 개별 외부 정보를 포함하고,
상기 1 이상의 개별 외부 정보는, 상기 작업 차량의 사양상의 성능을 나타내는 1 이상의 성능 정보, 상기 포장의 지리적인 특징을 나타내는 1 이상의 포장 지리 정보, 상방으로부터 지표를 관찰하여 얻어지는 정보에 기초하여 상기 포장에 있어서의 토지 상태의 특징을 나타내는 1 이상의 포장 토지 속성 정보, 및, 상기 포장에 있어서의 기상을 나타내는 1 이상의 포장 기상 정보 중, 적어도 1 개를 포함하는 작업 판정 시스템.
According to any one of claims 1 to 3,
The external information includes one or more individual external information,
The one or more pieces of individual external information may include one or more pieces of performance information indicating the performance of the work vehicle, one or more pieces of pavement geographic information indicating the geographical characteristics of the pavement, and information obtained by observing an indicator from above to determine the pavement. A work judgment system comprising at least one of one or more pieces of pavement land attribute information indicating characteristics of land conditions in the field and one or more pieces of pavement weather information indicating conditions in the field.
제 4 항에 있어서,
상기 1 이상의 성능 정보는, 상기 작업 차량의 사양상의 최대 마력을 나타내는 최대 마력 정보와, 상기 작업 차량의 주행 방식을 나타내는 주행 방식 정보와, 상기 작업 차량의 차고를 나타내는 차고 정보와, 상기 작업 차량의 주행 폭을 나타내는 주행 폭 정보 중 적어도 1 개를 포함하고,
상기 1 이상의 포장 지리 정보는, 상기 포장의 표고를 나타내는 포장 표고 정보와, 상기 포장의 토양의 종류를 나타내는 포장 토양 정보와, 상기 포장이 위치하는 지역을 나타내는 포장 지역 정보 중 적어도 1 개를 포함하며,
상기 1 이상의 포장 기상 정보는, 상기 포장의 소정의 기간의 강수량을 나타내는 포장 강수량 정보와, 상기 포장의 소정의 기간의 적산 일사량을 나타내는 포장 적산 일사량 정보와, 상기 포장의 소정의 기간의 평균 온도를 나타내는 포장 평균 온도 정보와, 상기 포장의 소정의 기간의 최고 기온을 나타내는 포장 최고 기온 정보와, 상기 포장의 소정의 기간의 최저 기온을 나타내는 포장 최저 기온 정보와, 상기 포장의 소정의 기간의 적산 온도를 나타내는 포장 적산 온도 정보 중 적어도 1 개를 포함하는 작업 판정 시스템.
According to claim 4,
The one or more pieces of performance information include maximum horsepower information indicating maximum horsepower in the specifications of the work vehicle, driving method information indicating a driving method of the work vehicle, garage information indicating a garage of the work vehicle, and Includes at least one piece of driving width information indicating a driving width;
The one or more pavement geographical information includes at least one of pavement elevation information indicating the elevation of the pavement, pavement soil information indicating the type of soil of the pavement, and pavement area information indicating a region where the pavement is located; ,
The one or more pavement meteorological information includes pavement precipitation information indicating the amount of precipitation in the pavement for a predetermined period, pavement integrated insolation information indicating the accumulated insolation amount of the pavement for a predetermined period, and average temperature of the pavement for a predetermined period of time. Pavement mean temperature information indicating, pavement maximum temperature information indicating the highest temperature of the pavement during a predetermined period, pavement minimum temperature information indicating the lowest temperature of the pavement during a predetermined period, and accumulated temperature of the pavement during a predetermined period A work judgment system including at least one of the pavement integration temperature information indicating
제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,
상기 1 이상의 개별 외부 정보 중 적어도 1 개를 지도 학습의 정답 라벨로서 포함하는 학습용 데이터를 사용하여, 상기 작업의 종류를 추정하도록 학습을 행한 판정 모델을 기억하는 판정 모델 기억 수단을 추가로 구비하고,
상기 작업 추정 수단은, 상기 판정 모델을 사용하여 상기 작업의 종류를 추정하는 작업 판정 시스템.
According to claim 4 or 5,
further comprising decision model storage means for storing a decision model that has been trained to estimate the type of the task using learning data including at least one of the one or more pieces of individual external information as a correct answer label for supervised learning;
wherein the job estimation means estimates the type of the job using the determination model.
제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,
상기 1 이상의 개별 외부 정보 중 적어도 1 개를 지도 학습의 정답 라벨로서 포함하는 학습용 데이터를 사용하여, 상기 작업의 종류를 추정하도록 학습을 행한 복수의 판정 모델을 기억하는 판정 모델 기억 수단과,
상기 복수의 판정 모델 중에서, 상기 외부 정보에 포함되는 상기 개별 외부 정보에 기초하여, 1 개의 판정 모델을 선택하는 판정 모델 선택 수단을 추가로 구비하고,
상기 작업 추정 수단은, 상기 판정 모델 선택 수단이 선택한 상기 판정 모델을 사용하여, 상기 작업의 종류를 추정하는 작업 판정 시스템.
According to claim 4 or 5,
Decision model storage means for storing a plurality of decision models that have been trained to estimate the type of the task using learning data including at least one of the one or more pieces of individual external information as a correct answer label for supervised learning;
further comprising decision model selection means for selecting one decision model from among the plurality of decision models based on the individual external information included in the external information;
wherein the job estimation means estimates the type of the job using the judgment model selected by the judgment model selection means.
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 작업 추정 수단은, 상기 작업 차량의 상기 가동 상황을 나타내는 가동 정보에 더욱 기초하여 상기 작업의 종류를 추정하는 작업 판정 시스템.
According to any one of claims 1 to 7,
wherein the job estimating means estimates the type of the job further based on operation information indicating the operation status of the work vehicle.
제 8 항에 있어서,
상기 가동 정보는, 상기 작업 차량의 엔진 회전수를 나타내는 엔진 회전수 정보와, 상기 작업 차량의 엔진 부하율을 나타내는 엔진 부하율 정보와, 상기 작업 차량으로부터 외부의 작업기에 동력을 전달하는 PTO (Power Take Off : 파워 테이크 오프) 의 회전수를 나타내는 PTO 회전수 정보와, 상기 작업 차량에 대한 상기 작업기의 승강 상태를 나타내는 히치 높이 정보 및 리프트 아암 각도 정보 중, 적어도 1 개를 포함하는 작업 판정 시스템.
According to claim 8,
The operation information includes engine speed information representing the engine speed of the working vehicle, engine load factor information representing the engine load factor of the working vehicle, and PTO (Power Take Off) for transmitting power from the working vehicle to an external work machine. : PTO rotation speed information indicating the number of revolutions of power take-off), hitch height information and lift arm angle information indicating the lifting state of the work machine relative to the work vehicle.
제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 작업의 종류를 추정한 결과를, 상기 추정에 사용한 정보의 명칭 및 값 과 함께 표시하는 표시 장치와,
상기 작업의 종류를 추정한 결과를 수정하는 입력을 받아들이는 입력 장치를 추가로 구비하는 작업 판정 시스템.
According to any one of claims 1 to 9,
A display device for displaying the result of estimating the type of work together with the name and value of the information used for the estimation;
The job judgment system further comprising an input device that accepts an input for correcting a result of estimating the type of the job.
포장 내를 이동하여 작업을 행하는 작업 차량의 외부에서 준비 가능하며, 또한, 상기 작업 차량의 가동 상황과는 독립되어 있는 외부 정보를 준비하는 것과,
상기 작업 차량의 이동을 기록한 이동 정보와, 상기 외부 정보에 기초하여 상기 작업의 종류를 추정하는 것을 포함하는 작업 판정 방법.
Preparing external information that can be prepared outside of a work vehicle that moves in the field and performs work, and is independent of the operation status of the work vehicle;
and estimating the type of the job based on movement information recording the movement of the work vehicle and the external information.
연산 장치가 실행함으로써, 작업 차량에 의한 작업의 종류를 판정하기 위한 기능을 실현하기 위한 작업 판정 프로그램을 격납하는 기록 매체로서,
상기 기능은,
포장 내를 이동하여 상기 작업을 행하는 상기 작업 차량의 외부에서 준비 가능하며, 또한, 상기 작업 차량의 가동 상황과는 독립되어 있는 외부 정보를 준비하는 것과,
상기 작업 차량의 이동을 기록한 이동 정보와, 상기 외부 정보에 기초하여 상기 작업의 종류를 추정하는 것을 포함하는 기록 매체.
A recording medium storing a job determination program for realizing a function for determining a type of job by a work vehicle by being executed by an arithmetic device,
The function is
Preparing external information that can be prepared outside of the work vehicle that moves in the field and performs the work, and is independent of the operation status of the work vehicle;
and estimating the type of the work based on the movement information recording the movement of the work vehicle and the external information.
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