UA126111C2 - Системи та методи для фіксування зображення та аналізу сільськогосподарських полів - Google Patents
Системи та методи для фіксування зображення та аналізу сільськогосподарських полів Download PDFInfo
- Publication number
- UA126111C2 UA126111C2 UAA201800818A UAA201800818A UA126111C2 UA 126111 C2 UA126111 C2 UA 126111C2 UA A201800818 A UAA201800818 A UA A201800818A UA A201800818 A UAA201800818 A UA A201800818A UA 126111 C2 UA126111 C2 UA 126111C2
- Authority
- UA
- Ukraine
- Prior art keywords
- data
- field
- application
- images
- agricultural
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 104
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title abstract description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 8
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims description 15
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 15
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 14
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 9
- 239000000969 carrier Substances 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 241001327708 Coriaria sarmentosa Species 0.000 claims description 3
- 241000566113 Branta sandvicensis Species 0.000 claims 2
- 241001026509 Kata Species 0.000 claims 2
- CCAZWUJBLXKBAY-ULZPOIKGSA-N Tutin Chemical compound C([C@]12[C@@H]3O[C@@H]3[C@@]3(O)[C@H]4C(=O)O[C@@H]([C@H]([C@]32C)O)[C@H]4C(=C)C)O1 CCAZWUJBLXKBAY-ULZPOIKGSA-N 0.000 claims 2
- 239000011669 selenium Substances 0.000 claims 2
- GPZJKKGNVIMTMV-UHFFFAOYSA-N 1-pyrimidin-2-ylpyridin-4-imine;hydrochloride Chemical compound [Cl-].C1=CC(=N)C=C[NH+]1C1=NC=CC=N1 GPZJKKGNVIMTMV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 101100123850 Caenorhabditis elegans her-1 gene Proteins 0.000 claims 1
- 241000283707 Capra Species 0.000 claims 1
- 206010010071 Coma Diseases 0.000 claims 1
- 244000241257 Cucumis melo Species 0.000 claims 1
- 235000015510 Cucumis melo subsp melo Nutrition 0.000 claims 1
- 101150105088 Dele1 gene Proteins 0.000 claims 1
- 235000014066 European mistletoe Nutrition 0.000 claims 1
- 241000824268 Kuma Species 0.000 claims 1
- 241001425930 Latina Species 0.000 claims 1
- 102100025129 Mastermind-like protein 1 Human genes 0.000 claims 1
- 101710165470 Mastermind-like protein 1 Proteins 0.000 claims 1
- 101100498160 Mus musculus Dach1 gene Proteins 0.000 claims 1
- 241000283965 Ochotona princeps Species 0.000 claims 1
- 241000697033 Ostracion meleagris Species 0.000 claims 1
- 240000000220 Panda oleosa Species 0.000 claims 1
- 235000016496 Panda oleosa Nutrition 0.000 claims 1
- 206010037180 Psychiatric symptoms Diseases 0.000 claims 1
- 244000152640 Rhipsalis cassutha Species 0.000 claims 1
- 235000012300 Rhipsalis cassutha Nutrition 0.000 claims 1
- BUGBHKTXTAQXES-UHFFFAOYSA-N Selenium Chemical compound [Se] BUGBHKTXTAQXES-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 244000111306 Torreya nucifera Species 0.000 claims 1
- 235000006732 Torreya nucifera Nutrition 0.000 claims 1
- FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N [4,6-bis(cyanoamino)-1,3,5-triazin-2-yl]cyanamide Chemical compound N#CNC1=NC(NC#N)=NC(NC#N)=N1 FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 150000001412 amines Chemical class 0.000 claims 1
- 235000015241 bacon Nutrition 0.000 claims 1
- QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N chloralodol Chemical compound CC(O)(C)CC(C)OC(O)C(Cl)(Cl)Cl QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 claims 1
- 238000010422 painting Methods 0.000 claims 1
- 235000015927 pasta Nutrition 0.000 claims 1
- 235000020004 porter Nutrition 0.000 claims 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 claims 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 claims 1
- 229910052711 selenium Inorganic materials 0.000 claims 1
- 230000009182 swimming Effects 0.000 claims 1
- 235000019583 umami taste Nutrition 0.000 claims 1
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 106
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 53
- 230000009418 agronomic effect Effects 0.000 description 37
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 36
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 24
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 24
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 23
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 description 22
- 235000005824 Zea mays ssp. parviglumis Nutrition 0.000 description 22
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 22
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 description 22
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 21
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 20
- 238000013515 script Methods 0.000 description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 13
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 12
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 10
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 description 9
- 238000004883 computer application Methods 0.000 description 9
- 230000036541 health Effects 0.000 description 7
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 6
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 6
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 6
- 241001124569 Lycaenidae Species 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 5
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 5
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 5
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000009331 sowing Methods 0.000 description 5
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 5
- 238000003971 tillage Methods 0.000 description 5
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 4
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 3
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000035558 fertility Effects 0.000 description 3
- 239000002917 insecticide Substances 0.000 description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000010899 nucleation Methods 0.000 description 3
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 241000669069 Chrysomphalus aonidum Species 0.000 description 2
- 244000068988 Glycine max Species 0.000 description 2
- 235000010469 Glycine max Nutrition 0.000 description 2
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 2
- 230000004720 fertilization Effects 0.000 description 2
- 239000000417 fungicide Substances 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 2
- 229920001690 polydopamine Polymers 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 1
- 241000143958 Limenitis archippus Species 0.000 description 1
- 241001325209 Nama Species 0.000 description 1
- ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N Potassium Chemical compound [K] ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- KWYUFKZDYYNOTN-UHFFFAOYSA-M Potassium hydroxide Chemical compound [OH-].[K+] KWYUFKZDYYNOTN-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 241000159610 Roya <green alga> Species 0.000 description 1
- 241001183191 Sclerophthora macrospora Species 0.000 description 1
- 241000282887 Suidae Species 0.000 description 1
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003698 anagen phase Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 235000013405 beer Nutrition 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000005341 cation exchange Methods 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003967 crop rotation Methods 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 239000002837 defoliant Substances 0.000 description 1
- 239000002274 desiccant Substances 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000009313 farming Methods 0.000 description 1
- 210000003608 fece Anatomy 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000002986 genetic algorithm method Methods 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 239000003630 growth substance Substances 0.000 description 1
- 229910052736 halogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000002367 halogens Chemical class 0.000 description 1
- 239000004009 herbicide Substances 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 239000010871 livestock manure Substances 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 239000000618 nitrogen fertilizer Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000010908 plant waste Substances 0.000 description 1
- 229940072033 potash Drugs 0.000 description 1
- 239000011591 potassium Substances 0.000 description 1
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 description 1
- BWHMMNNQKKPAPP-UHFFFAOYSA-L potassium carbonate Substances [K+].[K+].[O-]C([O-])=O BWHMMNNQKKPAPP-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 235000015320 potassium carbonate Nutrition 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- -1 silt Substances 0.000 description 1
- 238000005527 soil sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
- A01G2/00—Vegetative propagation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
- A01G7/00—Botany in general
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
- G06F16/5838—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using colour
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/5866—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using information manually generated, e.g. tags, keywords, comments, manually generated location and time information
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/587—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using geographical or spatial information, e.g. location
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/183—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source
- H04N7/185—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source from a mobile camera, e.g. for remote control
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01B—SOIL WORKING IN AGRICULTURE OR FORESTRY; PARTS, DETAILS, OR ACCESSORIES OF AGRICULTURAL MACHINES OR IMPLEMENTS, IN GENERAL
- A01B79/00—Methods for working soil
- A01B79/005—Precision agriculture
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30128—Food products
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
- G06T2207/30188—Vegetation; Agriculture
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/68—Food, e.g. fruit or vegetables
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Botany (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Forests & Forestry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Developmental Biology & Embryology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Description
Інструкциі для аналізу отриманих зображень, для визначення віІДдПОВІДНИХ зображень, що вказують на зміни щонайменше одніЄЇ умови розвитку счІЛЬьськогосподарської культури, а також для формування локалізованого вигляду шару мапи для перегляду поля щонайменше під час одного етапу розвитку сСІЛЬСЬКОГОсСПоОДдарськКої культури, на основі щонаименше таких вВІДПОВІДНИХ ОТриманихХ зображень. ех ВІН
Кай
К
Ж
ЖЕК УЖ АКА АКА КА ААУ АКА ХА АХА КАК АХАААААААА СК КААААА АТАК
Ї Зп
Ї Гекаволшенмя. феНемнхмо, СУДУ З МИ ПМСТООЮВ 18 видаленого Датчння ЗБ лай я Ек й ММ УЗ лакене роя, вВкикдно М ВИМ СОМ сива амсююми куля Й
У ЕЕ тн вв Ж Ж Ж ж ов вс во в в жк КК Ж вв ж в вв ол ЖЖ я Ж ж ж ж ж в вк в в В ЖК КК Ж в я в ж в в ж в ЖК Ж я ня ж в вк КК КК В в в ж во ж в кв нн ж нн в ж вок в в ж ж ж жж я ж А - . М ня . ех
Нкамачання за допокккою соч вало септвкци можн пра мюцехнакодження інфФприхлад, дамих КІ, неораци вро стантувамня і маприакави пПроснетне р ВксалероМетоух НфОркац пло чає а прв кла, че ЩЕНЯ, ща, ПюКнюемия соммк у, ТЕ і же про дадкя сільсек дар оени купою х інаприкища, кишень ж панна сівксекоосповаровно кулетумн та передача ме чесвмизии вом отамани зобиаженняихм нн ши вов нама да кети сбзиел ин кМ НКТ Семи маНниХ Обране та пивна чення ккд М
ВМОВІДиХ Зона зник, ВООЗ, що пюмамачані ин дн а КО і ДИ Вберенаних
А ес 1 зн номера во о а ооо о о оо нанння виш ! ТакеКуванма та спонеУнамня ДОМОМ иННя ДКЗ Тире НоУ КОТУ вич я
То ВдОКедкенмя ДВНУХ про врожамнікть. включно іх магезнУ вроженнокві; у МНК ма і здидення ДаННЯ корксту ване ежюююк ЖАЄ ЖК ЖЖ ЖЖ ЖЖ АЮ Юа ЖЖ ж АжАЖАМЄЮМ и но і Ка
У ут зу КК В МУ в ул На ча че Ж Кл в В ув му вв ву мучить ча па КК Ж тр ут вк ву у тут туя В Ву чу туту тую ту тям КК в ву в чу у ту у ча КК КК В В м у Му ву дуття А КК А А А Ж КК чу ту чу вузу уч тить ля що Щі ке й Со я й се се «акт, сах щи и свинки аж ДО У аю ДО лиВа В сви ВИКОЮу КпУв ту вачи ЛЕ щи їм і винна плече я нн менту тстоогтотгосостоттесогттететст ва
Н Генерування та СПомУкИННЯ До ВИХОВНЕ пумнчом імпцанех рн стувама де Я ї вдовам а вику пд ЦІВ ВКБКОК НЕ ТАЖ ПВА ЕМВ поки В Ор ЦКИ обивуткх маапм ках, к Відп ке ян ворУєтувани нн нн кн г. 5
Повідомлення про авторські права
ЇООО1| Частина даного опису патентного документу містить матеріали, на які розповсюджується захист авторських прав. Власник авторських прав не проти факсимільного відтворення будь-ким патентного документа або опису патенту, як це видно з патентної картотеки або реєстрації патентів Бюро з реєстрації патентів і товарних знаків, а у решті залишає собою всі авторські права або права без змін. 92016 Те Сіїтаїе Согрогайоп
Споріднені заявки
ІО002)| Дана заявка на патент запитує пріоритет згідно попередньої заявки на патент США Мо 62/187 183, що подана 30 червня 2015 року.
Галузь техніки
ІО0ОЗІ Варіанти реалізації даного винаходу відносяться до систем та засобів для отримання зображення та аналізу сільськогосподарських полів.
Рівень техніки 0004) Для висаджування насіння сільськогосподарської культури (наприклад, кукурудзи, сої) використовуються сівалки. Деякі сівалки містять монітори всередині кабіни для відображення мапи покриття, яка ілюструє засаджені області поля. Мапа покриття сівалки формується на основі даних про саджання, які зібрані сівалкою. 0005 Хлібозбиральний комбайн або комбайн є машиною для збору врожаю. Мапа покриття комбайну відображає області поля, на яких було зібрано врожай за допомогою цього комбайну.
Мапа покриття надає можливість оператору комбайну знати, на якій області поля вже зібрано врожай тим самим комбайном. Дані про врожай для поля формуються після збору врожаю з даного поля. Дані про врожай можуть бути проаналізовані для потенційного покращення сільськогосподарських операцій для наступного вегетаційного періоду.
Опис суті винаходу
Ї0006| В одному варіанті реалізації винаходу, обчислювальна система для контролю польових операцій містить базу даних для зберігання сільськогосподарських даних у вигляді зображень, які містять зображення щонайменше одного етапу розвитку сільськогосподарської культури, що отримані за допомогою щонайменше одного пристрою та віддаленого датчику, який переміщується вздовж поля. До бази даних підключено щонайменше один блок обробки
Зо даних. Щонайменше один блок обробки даних виконаний із можливістю виконувати інструкції для аналізу отриманих зображень, визначення відповідних зображень, що вказують на зміни щонайменше однієї умови розвитку сільськогосподарської культури, а також для формування локалізованого вигляду шару мапи для перегляду поля, щонайменше, під час одного етапу розвитку сільськогосподарської культури, на основі щонайменше таких відповідних отриманих зображень.
ЇО007| В одному варіанті реалізації винаходу, спосіб отримання зображень та аналізу сільськогосподарських культур під час практичного застосування містить виконання, за допомогою пристроїв, практичного застосування на полі та одночасне отримання зображень поля, яке містить видимі під час практичного застосування сільськогосподарські культури.
Спосіб додатково включає формування локалізованого вигляду для перегляду поля під час практичного застосування на основі отриманих зображень, та автоматичний аналіз практичного застосування, який містить щонайменше аналіз даних про саджання, аналіз застосування добрив, аналіз даних про збір врожаю, аналіз даних про прийоми механічної обробки на основі зображень, отриманих під час практичного застосування.
Короткий опис графічних матеріалів 0008) Даний опис проілюстровано в якості прикладу, але не з метою обмеження, за допомогою Фігур графічних матеріалів, що додаються, на яких:
ЇО0О09| Фіг. 1 ілюструє приклад обчислювальної системи, яка виконана із можливістю виконувати функції, що описані в даному документі, яка проілюстрована у польових умовах із іншими пристроями, з якими система може взаємодіяти. 00010) Фіг. 2 ілюструє два види прикладу логічної організації набору інструкцій у головній пам'яті, коли приклад мобільного додатку завантажено для виконання. 00011) Фіг. З ілюструє запрограмований процес, за допомогою якого сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система генерує одну або більшу кількість попередньо налаштованих агрономічних моделей з використанням агрономічних даних, наданих одним або більшою кількістю джерел даних. 00012 Фіг. 4 є функціональною схемою, що ілюструє обчислювальну систему 400, на базі якої може бути здійснений варіант реалізації винаходу.
00013) Фіг. 5 ілюструє приклад варіанту реалізації відображення екрану у режимі часової шкали для даних, що вводяться. 00014) Фіг. 6 ілюструє приклад варіанту реалізації відображення екрану у режимі цифрової таблиці для даних, що вводяться.
ЇО0О015| Фіг. 7 ілюструє блок-схему одного варіанту реалізації способу 700 отримання зображень та створення вигляду шару мапи для процедури практичного застосування для сільськогосподарської культури.
ЇО0О016| Фіг. 8 ілюструє блок-схему одного варіанту реалізації способу 800 отримання зображень та створення вигляду шару мапи для процедури практичного застосування для сільськогосподарської культури.
ЇО0О017| Фіг. 9 ілюструє блок-схему одного варіанту реалізації способу 900 отримання зображень сільськогосподарської культури на полі та визначення інформації про посів сільськогосподарської культури на полі. 00018) Фіг. 10 ілюструє блок-схему одного варіанту реалізації способу 1000 визначення характеристик сільськогосподарської культури (наприклад, кукурудзи) на полі на основі отриманих зображень сільськогосподарської культури на полі. 00019) Фіг. 11 ілюструє діаграму отримання зображень сільськогосподарської культури із множини точок огляду відповідно до одного варіанту реалізації винаходу.
Детальний опис сутності винаходу 00020) В даному документі описані системи та способи для отримання зображень поля та виконання аналізу сільськогосподарських даних таких зображень. В одному прикладі реалізації винаходу, спосіб містить переміщення, щонайменше, одного пристрою та віддаленого датчику вздовж поля на етапі розвитку сільськогосподарської культури та отримання зображень поля, включно із сільськогосподарською культурою (наприклад, кукурудзи, сої). Спосіб додатково включає аналіз отриманих зображень та визначення відповідних зображень, які містять зміни щонайменше однієї умови розвитку сільськогосподарської культури. Спосіб додатково включає формування локалізованого вигляду шару мапи для перегляду поля на етапі розвитку сільськогосподарської культури, щонайменше, на основі таких відповідних зображень.
Ко) ІЇ00021| Обчислювальна система містить, щонайменше, один блок обробки даних, який виконаний із можливістю виконувати інструкції для аналізу отриманих зображень, визначення відповідних зображень, що вказують на зміни щонайменше однієї умови розвитку сільськогосподарської культури, а також для формування локалізованого вигляду шару мапи для перегляду поля, щонайменше, під час одного етапу розвитку сільськогосподарської культури, на основі щонайменше таких відповідних отриманих зображень. Користувач може переглядати локалізований вигляд шару мапи для кращого розуміння поточних польових умов для обраної області. Користувач може ідентифікувати потенційні проблеми та виконувати коригувальні дії або різноманітні дії під час поточного вегетаційного періоду сільськогосподарської культури для покращення врожайності для поточного вегетаційного періоду сільськогосподарської культури. (00022) У наступному описі викладені чисельні характерні деталі. Тім не менш, спеціалістам у даній області техніки буде зрозуміло, що варіанти реалізації даного винаходу можуть бути реалізовані на практиці без цих характерних деталей. У деяких випадках, добре знайомі структури та пристрої проілюстровані у вигляді функціональної схеми, а не детально, для запобігання надмірного ускладнення даного опису.
ІО0023) Фіг. 1 ілюструє приклад обчислювальної системи 100, яка виконана із можливістю виконувати функції, що описані в даному документі, яка проілюстрована у польових умовах із іншими пристроями, з якими система може взаємодіяти. В одному варіанті реалізації винаходу, користувач 102 є власником, працює чи використовує обчислювальний пристрій 104 керуючого польовими роботами на місці розташування поля, або пов'язаному із розташуванням поля, наприклад, на полі, що призначене для сільськогосподарської діяльності, або у місці керування одним або більшою кількістю сільськогосподарських полів. Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 програмується або виконаний із можливістю надання польових даних 106 у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130 через одну або більше мереж 109. (00024) Приклади польових даних 106 містять (а) ідентифікаційні дані (наприклад, посівну площину, назву поля, ідентифікатори поля, географічні ідентифікатори, ідентифікатори меж, ідентифікатори сільськогосподарської культури, та будь-які інші відповідні дані, які можуть використовуватися для ідентифікації землі фермерського господарства наприклад, одиниця бо суспільної землі (СІ У, номер лота та блока, номер земельної ділянки, географічні координати та кордони, серійний номер господарства (ЕМ), номер господарства, номер ділянки, номер поля, поле у 640 акрів (2,59 кв. км), поле у 36 квадратних миль (93,236 кв. км), та/або протяжність, (Б) дані про збір врожаю (наприклад, тип посіву, сорти сільськогосподарських культур, сівозміна, чи вирощувалися посіви органічно, дата сбіру врожаю, фактичні показники врожайності (АРН), планова врожайність, врожайність, вартість посіву, доходи від врожаю, вологість зернових, прийоми механічної обробки, інформація про попередні погодні умови, (с) дані про грунт (наприклад, тип, склад, рН, органічні речовини (ОМ), обмінна ємність катіонів (СЕС), (0) дані про саджання (наприклад, дата саджання, тип зернових, відносний розвиток (ЕМ) посаджених зернових, щільність саджання, вхідні дані про вартість (наприклад, вартість насіння), та комерційні показники (наприклад, показники щільності саджання відносно параметрів грунту, і т.д.) для полів, що контролюються, (е) дані по добривам (наприклад, тип добрива (азотні, що містять фосфор, калійні), тип застосування, дата застосування, кількість, джерело, спосіб, вартість поживних речовин, (Її) дані про пестициди (наприклад, пестициди, гербіциди, фунгіциди, інші речовини або суміші речовин, що використовуються у якості регуляторів росту, дефоліанту або десіктанту, дата застосування, кількість, джерело, спосіб), (9) дані про зрошення (наприклад, дата застосування, об'єм, джерело, спосіб), (п) погодні умови (наприклад, опади, температура, вітер, прогнози, тиск, видимість, хмарність, тепловий індекс, точка роси, вологість, глибина снігу, якість повітря, схід сонця, захід сонця), (ї) дані про зображення (наприклад, інформація про зображення та спектр світла із сільськогосподарського пристрою, датчика, камери, комп'ютера, смартфону, КПК, безпілотного літального апарату, літака або супутника), (Ї) розвідувальні спостереження (знімки, відео, записи у вільній формі, голосові записи, розшифрування записів, погодні умови (температура, опади (поточні та на протязі певного періоду часу), вологість грунту, фаза росту посіву, швидкість вітру, відносна вологість, точка роси, шар черні)), та (К) фенологія грунту, насіння, посівів; звіт про шкідників та хвороби, та прогнозовані джерела та бази даних.
Ї00025| Комп'ютер серверу даних 108 з'єднаний із можливістю обміну даними із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130 та запрограмований або виконаний із можливістю відправлення зовнішніх даних 110 сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130 через мережу(і) 109. Зовнішній комп'ютер серверу даних 108 може бути власністю, або на ньому може працювати одна і та ж юридична особа або об'єкт, що працює з сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130, або різні особи або об'єкти, наприклад, урядовий заклад, неурядова організація (НУО), та/або приватний постачальник послуг з передавання даних. Приклади зовнішніх даних містять дані про погоду, дані у вигляді зображень, дані про грунт, польові умови, або, між іншим, статистичні дані, що відносяться до врожайності сільськогосподарської культури. Зовнішні дані 110 можуть містити ті ж самі типи інформації, що і польові дані 106. У деяких варіантах реалізації винаходу, зовнішні дані 110, що надані сервером зовнішніх даних 108, належать тім самим об'єктам, яким належать та/або які працюють із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130. Наприклад, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може містити сервер даних, що фокусується на типі даних, які, у іншому випадку, можуть бути надані сторонніми джерелами, наприклад, на даних про погоду. У деяких варіантах реалізації винаходу, сервер зовнішніх даних 108 може фактично бути вбудованим у систему 130.
І00026| Сільськогосподарські пристрої 111 можуть мати один або більше віддалених датчиків 112, що встановлені на них, при цьому ці датчики з'єднані із можливістю обміну даними, як напряму, так і опосередковано, через сільськогосподарські пристрої 111, із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130, та запрограмовані, або виконані із можливістю відправляти дані датчика сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130. Приклади сільськогосподарських пристроїв 111 містять трактори, комбайни, жниварки, сівалки, вантажні машини, обладнання для внесення добрив, безпілотні літальні апарати, дрони, самокеровані пристрої, самохідні бризкальні пристрої та будь-які інші одиниці фізичних механізмів або апаратного забезпечення, як правило, мобільні механізми, та які можуть використовуватися у задачах, пов'язаних із сільським господарством. У деяких варіантах реалізації винаходу, одна одиниця пристрою 111 може містити множину датчиків 112, що з'єднані локально у мережу пристроїв; локальна мережа контролерів (САМ) є прикладом такої мережі, що може бути встановлена на комбайни або жниварки. Контролер додатку 114 з'єднаний із можливістю обміну даними із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130 через мережу(ї) 109, та запрограмований або виконаний із можливістю отримувати від сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130 один або більше скриптів для управління робочими параметрами сільськогосподарського бо транспорту, або їх виконання. Для прикладу, інтерфейс шини локальної мережі контролерів
(САМ) може використовуватися для обміну даними між сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130 та сільськогосподарськими пристроями 111, наприклад, таким чином, як використовується у СГІМАТЕ РІЕЄГО МІЕМУ ОКІМЕ, який доступний від компанії Те
Сіїтасе Согрогайоп, Сан-Франциско, Каліфорнія. Дані від датчиків можуть містити ті ж самі типи інформації, що і польові дані 106. В одному варіанті реалізації винаходу, віддалені датчики 112 можуть бути не встановлені на сільськогосподарських пристроях 111, але можуть біти віддалено розташовані у полі та обмінюватися даними із мережею 109.
І00027| Пристрої 111 можуть додатково містити комп'ютер кабіни 115, який запрограмований із використанням додатку кабіни, який може містити версію або приклад мобільного додатку для пристрою 104, який додатково описано у інших розділах даного документу. У варіанті реалізації винаходу, комп'ютер кабіни 115 містить портативний комп'ютер, найчастіше, комп'ютер розміром із планшет, або смартфон, із графічним монітором, наприклад, графічним екраном, що встановлений всередині кабіни оператора пристрою 111. Комп'ютер кабіни 115 може реалізувати деякі або всі операції та функції, які описані додатково у даному документі по відношенню до портативного обчислювального пристрою 104. (00028) Мережа) 109, в широкому розумінні, надає будь-яку комбінацію однієї або більше комунікаційних мереж, включно із локальними мережами, глобальними мережами або мережею Інтернет, з використанням дротових або бездротових каналів зв'язку, включаючи наземні або супутникові канали зв'язку. Мережа(ї) може бути реалізована за допомогою будь- якого середовища передавання даних або механізму, що надається для обміну даними між різними елементами на Фіг. 1. Різні елементи на Фіг. 1 можуть мати прямі (дротові або бездротові) комунікаційні канали. Кожен із датчиків 112, контролер 114, комп'ютер серверу зовнішніх даних 108 та інші елементи системи містять інтерфейс, сумісний із мережею(ами) 109, та запрограмований або виконаний із можливістю використання стандартних протоколів обміну даними через мережу, наприклад, протоколів ТСР/Р, Віцейооїй, САМ, та протоколів високого рівня, наприклад, НТТР, ТІ 5 і тому подібних.
І00029| Інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована або виконана із можливістю отримувати сільськогосподарські дані включаючи польові дані 106 від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, зовнішніх даних 110, від комп'ютеру серверу зовнішніх даних 108, та даних датчиків від віддаленого датчика 112.
Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може додатково бути виконана із можливістю розміщення, використання або виконання однієї або більше комп'ютерних програм, інших програмних елементів, цифрової програмованої логіки, наприклад,
ЕРОА або АБІС, або будь-якої їх комбінації, для виконання трансляції та зберігання елементів даних, конструкцій цифрових моделей однієї або більше сільськогосподарської культури на одному або більше полях, генерування рекомендацій та повідомлень, та генерування і відправки скриптів контролеру додатку 114, способами, що додатково описані у інших розділах даного опису.
ІО0ОЗОЇ У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована або містить комунікаційний рівень 132, інструкції 136, презентаційний рівень 134, рівень управління даними 140, рівень апаратного забезпечення/віртуалізації 150, та сховище моделей та польових даних 160. У даному контексті, "рівень" означає будь-яку комбінацію електронних схем цифрового інтерфейсу, мікроконтролерів, вбудованого програмного забезпечення та/або комп'ютерних програм, або інших програмних елементів.
ЇО00З1| Комунікаційний рівень 132 може бути запрограмований або виконаний із можливістю виконувати інтерфейсні функції введення/виведення, включно із відправкою запитів обчислювальному пристрою керуючого польовими роботами 104, серверному комп'ютеру зовнішніх даних 108 та віддаленому датчику 112, на отримання польових даних, зовнішніх даних та даних датчиків, відповідно. Комунікаційний рівень 132 може бути запрограмований або виконаний із можливістю відправки отриманих даних у сховище моделей та польових даних 160 для зберігання в якості польових даних 106. 00032) Комунікаційний рівень 134 може бути запрограмований або виконаний із можливістю генерувати графічний інтерфейс користувача (ГІК), що відображається на обчислювальному пристрою керуючого польовими роботами 104, комп'ютері кабіни 115 або інших комп'ютерах, підключених до системи 130 через мережу 109. ГІК може містити органи керування для даних, що вводяться, для їхнього введення у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130, генерування запитів на моделі та/або рекомендації, та/або відображення рекомендацій, повідомлень, моделей, та інших польових даних.
ЇО00ОЗ3З3| Рівень управління даними 140 може бути запрограмований або виконаний із можливістю керування операціями зчитування та запису з використанням сховища 160 та іншими функціональними елементами системи, включаючи набори запитів та результатів, що передаються між функціональними елементами системи та сховищем. Приклади рівня управління даними 140 містять, між іншим, код інтерфейсу УОВС, 501 -серверів, та/або код інтерфейсу НАБООР. Сховище 160 може містити базу даних. У контексті даного документу, термін "база даних" може відноситись, або до масиву даних, або до системи управління реляційною базою даних (КОВМЗ5), або до обох. У контексті даного документу, база даних може містити будь-який набір даних, включно з ієрархічною базою даних, реляційною базою даних, базою даних на пласких файлах, об'єктно-реляційною базою даних, об'єктно-орієнтовною базою даних, та будь-яким іншим структурованим набором записів або даних, що зберігаються у обчислювальній системі. Приклади КОВМ5 містять, крім іншого, бази даних ОКАСІ ЕФ, МУЗОЇ,
ІВМФ 082, МІСКОБОЕТФ 501 ЗЕКМЕК, ЗУВАБЕФ та РОБТОКЕ5БОЇ. Тім не менш, може використовуватися будь-яка база даних, що дозволяє виконувати системи та способи, що описані у даному документі. 00034) Коли польові дані 106 не надаються напряму в сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему за допомогою однієї чи більше сільськогосподарських машин або пристроїв сільськогосподарських машин, що взаємодіють із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою, користувачеві може бути наданий запит на введення такої інформації за допомогою одного чи більше інтерфейсів користувача на пристрої користувача (який обслуговується сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою). У варіанті реалізації винаходу, що наводиться у якості прикладу, користувач може вказати ідентифікаційні дані за допомогою доступу до мапи на пристрої користувача (яка обслуговується сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою) та вибрати певну СІ Ш, що графічно відображається на мапі. В альтернативному варіанті реалізації винаходу, користувач 102 може вказати ідентифікаційні дані за допомогою доступу до мапи на пристрої користувача (який обслуговується сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130), намалювавши межі ділянки зверху на мапі. Такий вибір СО або малювання на мапі відображає географічні ідентифікатори. В альтернативному варіанті
Зо реалізації винаходу, користувач може вказати ідентифікаційні дані за допомогою доступу до ідентифікаційних польових даних (які надаються у вигляді векторних файлів або у аналогічному форматі) від Управління обслуговування фермерів Міністерства сільського господарства США або іншого джерела, за допомогою пристрою користувача, та надати такі ідентифікаційні польові дані сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі.
ЇО00ОЗ5) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована для генерування та спонукання до відображення графічного інтерфейсу користувача, що містить менеджер даних для введення даних. Після того, як буде ідентифіковане одне або більше полів із використанням способів, що описані вище, менеджер даних може надати один або більше віджетів графічного інтерфейсу користувача, які, при їх обранні, можуть ідентифікувати зміни щодо поля, грунту, сільськогосподарських культур, прийомів механічної обробки або прийомів застосування поживних речовин. Менеджер даних може містити відображення екрану у режимі часової шкали, відображення екрану у режимі цифрової таблиці, та/або однієї або більше програм, що редагуються.
ІО0ОЗ6) Фіг. 5 ілюструє приклад варіанту реалізації відображення екрану у режимі часової шкали 501 даних, що вводяться. Завдяки використанню екрану, що відображений на фіг. 5, користувач може виконати вибір певного поля та певної дати для додавання події. Події, відображені у верхній частині часової шкали, можуть містити вкладки: Азот, Саджання, Прийоми та Грунт. Для додавання події застосування азоту комп'ютер користувача може надавати можливість вибору вкладки з азотом. Потім, комп'ютер користувача може обирати певне положення на часовій шкалі, що відповідає певному полю, для інформації про застосування азоту на певному полі. У відповідь на отримання положення на часовій шкалі для певного поля менеджер даних може відобразити прозорий шар для даних, що вводяться, що дозволяє комп'ютеру користувача вводити дані, що відносяться до застосування азотних добрив, процедур саджання, внесення підкормки у грунт, прийомів механічної обробки, прийомів зрошення та іншої інформації, щодо певного поля. Наприклад, якщо комп'ютер користувача обирає частину часової шкали та вказує на застосування азоту, то прозорий шар для даних, що вводяться, може містити поля для введення кількості азоту, що буде застосована, дату застосування, тип обладнання, що використовується для застосування добрив, та будь-яку іншу інформацію, що відноситься до застосування азоту.
Ї000З37| У варіанті реалізації винаходу, менеджер даних надає інтерфейс для створення однієї або більше програм. У контексті даного документу, термін "програма" означає набір даних, що відносяться до застосування азоту, процедур саджання, внесення підкормки у грунт, прийомів механічної обробки, прийомів зрошення та іншої інформації, що може відноситися до одного або більше полів, та може зберігатися у цифровому сховищі даних для повторного використання в якості набору даних в інших операціях. Після того, як програму буде створено, вона може бути застосована концептуально до одного або більше полів, а посилання на програму може бути збережено у цифровому сховищі, одночасно із даними, що ідентифікують поля. Таким чином, замість ручного введення ідентичних даних, що відносяться до того ж самого застосування азоту на множині різних полів, комп'ютер користувача може створити програму, що вказує на певне застосування азоту, а потім, застосувати програму для множини різних полів. Наприклад, на екрані у режимі часової шкали на Фіг. 5 дві верхні часові шкали мають обрану програму "Осіннє застосування", що містить застосування 150 фунтів азоту на акр (0,0168 кг/м2) на початку квітня. Менеджер даних може надавати інтерфейс для редагування програми. У варіанті реалізації винаходу, коли редагується певна програма, редагується кожне поле, для якого обрана певна програма. Наприклад, на Фіг. 5, якщо редагується програма "Осіннє застосування" для зниження застосування азоту до 130 фунтів на акр (0,0145 кг/м), два верхні поля оновлюються із зниженим застосуванням азоту на основі відредагованої програми.
ЇО00ОЗ8)| У варіанті реалізації винаходу, у відповідь на отримання редагування поля, що обране програмно, менеджер даних видаляє співвідношення між полем та обраною програмою.
Наприклад, якщо застосування азоту додається до верхнього поля на Фіг. 5, інтерфейс оновлюється для того, щоб надати інформацію, що програма "Осіннє застосування" більше не застосовується до верхнього поля. Хоча застосування азоту на початку квітня залишається, оновлення програми "Осіннє застосування" не змінює застосування азоту у квітні. 00039) Фіг. 6 ілюструє приклад варіанту реалізації відображення екрану у режимі цифрової таблиці 601 для даних, що вводяться.
Завдяки використанню екрану, що відображений на фіг. 6, користувач може створювати та редагувати інформацію для одного або більше полів. Менеджер даних може містити цифрову таблицю для введення інформації щодо вкладок: Азот, Саджання, Прийомі та Грунт, як проілюстровано на Фіг. 6. Для редагування певного запису, комп'ютер користувача може обрати певний запис у цифровій таблиці та оновити значення. Наприклад, Фіг. б ілюструє процес виконання оновлення заданого значення врожайності для другого поля. Додатково, комп'ютер користувача може обирати одне або більше полів для застосування однієї або більше програм.
У відповідь на отримання вибору програми для певного поля, менеджер даних може автоматично завершити введення даних для певного поля на основі обраної програми. Як і у випадку із відображенням екрану у режимі часової шкали, у відповідь на отримання оновлення програми менеджер даних оновлює записи для кожного поля, пов'язаного із певною програмою.
Додатково, у відповідь на отримання редагування одного або більше записів для поля, менеджер даних може видалити посилання обраної програми на поле.
ЇО0040| У варіанті реалізації винаходу, моделі та польові дані зберігаються у сховищі моделей та польових даних 160. Дані моделі містять моделі даних, що створені для одного або більше полів. Наприклад, модель сільськогосподарської культури може містити сконструйовану цифрову модель розвитку сільськогосподарської культури на одному або більше полів. У контексті даного документу, "модель" означає збережений електронний цифровий набір інструкцій, що виконуються, та елементів даних, пов'язаних один з одним, які можуть отримувати та відповідати на програмний або інший цифровий виклик, активацію або запит аналізу, на основі вказаних вхідних даних, для виводу одного або більше збережених вихідних значень, які можуть служити, між іншим, основою для реалізованих на комп'ютері рекомендацій, відображення вихідних даних, або машинного управління. Фахівцям у даній області техніки може здатися зручною побудова моделей із використанням математичних рівнянь, однак така форма вираження не обмежує моделі, що викладені у даному документі у абстрактному понятті; замість цього, кожна модель у даному документі має практичне застосування на комп'ютері у формі збережених інструкцій, що виконуються, та даних, що реалізують модель (із використанням комп'ютера. Модель може містити модель попередніх подій на одному або більше полях, модель поточного стану одного або більше полів, та/або модель прогнозованих подій на одному або більше полів. Модель та польові дані можуть зберігатися у структурах даних у пам'яті, рядках у таблиці бази даних, у пласких файлах або цифрових таблицях, або інших формах збережених цифрових даних.
ЇО0041| Рівень апаратного забезпечення/віртуалізації 150 містить один або більше центральних процесорних пристроїв, контролери пам'яті та інші пристрої, компоненти або елементи обчислювальної системи, наприклад, енергозалежну або енергонезалежну пам'ять, енергонезалежне сховище, наприклад, диск, та пристрої введення/виведення або інтерфейси, як проілюстровано на Фіг. 4. Рівень 150 також може містити програмні інструкції, що виконані із можливістю підтримки віртуалізації, контейнеризації та інших технологій. В одному варіанті, інструкції 136 містять різноманітні типи інструкцій для контролю польових операцій, отримання зображень розвитку посівів та польових операцій, та виконання аналізу агрономічних даних на основі отриманих зображень. Інструкції 136 можуть містити інструкції аналізу сільськогосподарських даних, включаючи інструкції для виконання операцій таких способів, що описані у цьому документі. Інструкції 136 можуть бути забезпечені програмними інструкціями рівня 150. 00042) Для ілюстрації простого прикладу, Фіг. 1 ілюструє невелику кількість центральних функціональних елементів. Тім не менш, у інших варіантах реалізації винаходу, може існувати будь-яка кількість таких елементів. Наприклад, варіанти реалізації винаходу можуть використовувати тисячі або мільйони різних портативних обчислювальних пристроїв 104, пов'язаних із різними користувачами. Додатково, система 130 та/або комп'ютер серверу зовнішніх даних 108 може бути реалізований із використанням одного або більше процесорів, ядер, кластерів або об'єктів фізичних машин або віртуальних машин, налаштованих на окремих місцях розташування, або поєднаних із іншими елементами у центрах обробки даних, загальнодоступних обчислювальних центрах або центрах хмарних обчислень. 00043) У варіанті реалізації винаходу, реалізація функцій, що описані у даному документі, використовує одну або більше комп'ютерних програм, або інших програмних елементів, які завантажуються у та виконуються за допомогою одного або більше комп'ютерів загального призначення, які спонукають комп'ютери загального призначення налаштовуватися в якості певної машини або комп'ютера, що спеціально пристосовані для виконання функцій, що описані у даному документі. Додатково, кожна блок-схема, що описана додатково у даному документі, може служити, сама по собі або у комбінації із описом процесів та функцій, що описані формально у даному документі, в якості алгоритмів, планів або інструкцій, які можуть
Зо використовуватися для програмування комп'ютера або логічної схеми з метою реалізації функцій, що описані. Іншими словами, текстовий опис у даному документі та всі графічні матеріали разом призначені для надання опису алгоритмів, планів та інструкцій, що є достатніми, щоб дозволити фахівцям програмувати комп'ютер для виконання функцій, що описані у даному документі, у комбінації із знаннями та вміннями таки осіб з урахування рівня вмінь, які є відповідними для винаходу та опису таких типів. 00044) У варіанті реалізації винаходу, користувач 102 взаємодіє з сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130 із використанням обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, який передбачає операційну систему та одну або більше прикладних програм або додатків; при цьому обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 також може взаємодіяти із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою незалежно та автоматично, під керуванням програми, або під керуванням логічної схеми, а пряма взаємодія користувача не завжди потрібна.
Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 широко представлений одним або більше смартфонами, КПК, планшетами, ноутбуками, настільними комп'ютерами, робочими станціями, або будь-якими обчислювальними пристроями, що здатні передавати та отримувати інформацію та виконувати функції, що описані у даному документі. Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може обмінюватися даними через мережу із використанням мобільного додатку, який зберігається на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104, та, у деяких варіантах реалізації винаходу, пристрій може бути підключений, за
БО допомогою кабелю 113 або з'єднувального елементу, до датчиків 112 та/або до контролерів 114. Конкретний користувач 102 може бути власником, працювати або володіти та використовувати, разом із системою 130, більш ніж один обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 одночасно. 00045) Мобільний додаток може надавати функціональність клієнтської частини, за рахунок використання мережі, одному чи більше мобільним обчислювальним пристроям. У варіанті реалізації винаходу, що наводиться у якості прикладу, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може мати доступ до мобільного додатку за допомогою веб-браузеру або локального клієнтського додатку або мобільного додатку. Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може передавати дані до та отримувати дані з одного або бо більше серверів інтерфейсу із використанням М/ЕВ протоколів або форматів, наприклад, НТТР,
ХМ. та/або У5ОМ, або специфічних програмних протоколів. У варіанті реалізації винаходу, що наводиться у якості прикладу, дані можуть отримувати форму запитів та введення інформації користувачем, наприклад, польових даних на мобільному обчислювальному пристрої. У деяких варіантах реалізації винаходу, мобільний додаток взаємодії із апаратним та програмним забезпеченням на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104 для відстеження місцезнаходження, яке визначає місце розташування обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 із використанням стандартних технологій відстеження місцезнаходження, наприклад, мультілатерації радіо сигналів, глобальної системи позиціонування (СР), Му-Рі систем позиціонування, або інших способів мобільного позиціонування. У деяких випадках, дані про місцезнаходження або дані, що пов'язані із пристроєм 104, користувачем 102 та/або обліковим записом користувача(ів), можуть біти отримані за допомогою запитів до операційної системи пристрою, або за допомогою запиту до мобільного додатку для отримання даних із операційної системи.
Ї00046| У варіанті реалізації винаходу, пристрій керуючого польовими роботами 104 відправляє польові дані 106 сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130, які містять або включають, крім іншого, елементи даних, які відображають одне або більше із наступного: географічне місцезнаходження одного або більше полів, інформацію про прийоми механічної обробки для одного або більше сільськогосподарських культур, саджання сільськогосподарських культур на одному або більше полів, та дані про грунт, отримані з одного або більше полів. Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправляти польові дані 106 у відповідь на введення даних користувачем 102, які вказують на елементи даних для одного або більше полів. Додатково, пристрій керуючого польовими роботами 104 може автоматично відправляти польові дані 106, коли одні або більше елементів даних стають доступними для пристрою керуючого польовими роботами 104. Наприклад, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може бути з'єднано із можливістю обміну даними із віддаленим датчиком 112 та/або контролером додатку 114. У відповідь на отримання даних, що вказують на те, що контролер додатку 114 випустив воду на одне або більше полів, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправити польові дані 106 сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130,
Зо які вказують на те, що вода була випущена на одне або більше полів. Польові дані 106, що розглядаються у даному описі, можуть бути введені або передані із використанням електронних цифрових даних, якими обмінюються між собою обчислювальні пристрої з використанням параметризованих ШКІ-адрес по протоколу НТТР, або інших підходящих комунікаційних протоколів або протоколів передавання повідомлень.
Ї00047| Комерційним прикладом мобільного додатку є програма СІПІМАТЕ РІЕГО МІЕМУ, доступна для придбання у компанії Тпе Сіїйтасе Согрогайоп, Сан-Франциско, Каліфорнія.
Додаток СГПІМАТЕ РІЕЄГО МІЕМУ/ або інший додаток може бути модифіковано, розширено або адаптовано для включення в нього характерних ознак, функцій та програмного коду, що не викладені раніше, ніж дата подання цієї заявки. В одному варіанті реалізації винаходу, мобільний додаток містить інтегровану програмну платформу, яка дозволяє сільгоспвиробнику отримувати об'єктивні рішення щодо його подальших дій, за рахунок того, що вона комбінує ретроспективні дані про поля сільгоспвиробника із іншими даними, які сільгоспвиробник бажає порівняти. Комбінація та порівняння можуть виконуватися у режимі реального часу, та можуть базуватися на специфічних моделях, що надають потенційні сценарії, які дозволяють сільгоспвиробнику приймати кращі, більш усвідомлені рішення. 00048) Фіг. 2 ілюструє два види прикладу логічної організації набору інструкцій у головній пам'яті коли приклад мобільного додатку завантажено для виконання. На Фіг. 2 кожен іменований елемент відображає область однієї або більше сторінок КАМ або іншої головної пам'яті, або одного або більше блоків дискового сховища, або іншого енергонезалежного сховища, та програмних інструкцій всередині цих областей. В одному варіанті реалізації винаходу, на зображенні (а) додаток для мобільного комп'ютера 200 містить інструкції щодо облікового запису-поля-отримання и обробки даних-спільного використання 202, інструкції щодо загального огляду та попереджень 204, інструкції щодо карт у формі книги 206, інструкції щодо насіння та саджання 208, інструкції щодо використання азоту 210, інструкції щодо погоди 212, інструкції щодо здоров'я поля 214 та інструкції щодо продуктивності 216.
Ї00049| В одному варіанті реалізації винаходу, додаток для мобільного комп'ютера 200 містить інструкції щодо облікового запису-поля-отримання и обробки даних-спільного використання 202, які запрограмовані для отримання, перетворення та обробки польових даних від сторонніх систем за рахунок ручного завантаження або АРІ. Типи даних можуть містити, між бо іншим, межі поля, карти врожайності, карти саджання, результати тестів грунту, карти застосування, та/або зони управління. Формати даних можуть містити, між іншим, векторні файли, сторонні вихідні формати даних, тал"або файли експорту з інформаційної системи керування господарством (ІСКГ). Отримання даних може здійснюватися за допомогою ручного завантаження, прикріплених до електронної пошти файлів, зовнішніх АРІ, що додають дані у мобільний додаток, або інструкцій, що викликають АРІ зовнішніх систем для вилучення даних у мобільний додаток. В одному варіанті реалізації винаходу, додаток для мобільного комп'ютера 200 містить ящик для вхідних даних. У відповідь на отримання вибору ящику для вхідних даних додаток для мобільного комп'ютера 200 може відображати графічний інтерфейс користувача для ручного завантаження файлів даних та імпортування завантажених файлів у менеджер даних. 00050) В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо цифрових карт у вигляді книги 206 можуть містити шари даних мапи поля, що збережені у пам'яті пристрою та запрограмовані із використанням інструментів візуалізації, та геопросторових польових даних. Це дозволяє сільгоспвиробникам мати під рукою зручну інформацію для довідки, реєстрації у журналі та візуального відображення продуктивності поля. В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо огляду та попереджень 204 запрограмовані для надання розширеного огляду операцій, що важливі для сільгоспвиробника, та надання своєчасних рекомендацій для вжиття заходів або фокусування на певних проблемах. Це дозволяє сільгоспвиробнику приділити час проблемам, що потребують уваги, для збереження часу та захисту врожайності протягом сезону. В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо насіння та саджання 208 запрограмовані для надання інструментів обрання насіння, розміщення гібридів та створення скрипту, включаючи створення скрипту змінної норми посіву (ЗН), яка базується на наукових моделях та емпіричних даних. Це дозволяє сільгоспвиробникам максимізувати врожайність або ефективність інвестицій за рахунок оптимальної закупівлі насіння, розміщення та щільності саджання.
ЇО0051| В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо генерування скриптів 205 запрограмовані для надання інтерфейсу генерування скриптів, включно із скриптами змінної норми родючості (ЗН). Інтерфейс дозволяє сільгоспвиробникам створювати скрипти для сільськогосподарського обладнання, наприклад, застосування азоту, саджання та зрошення.
Зо Наприклад, інтерфейс скрипту для саджання може містити інструменти ідентифікації типу насіння для саджання. Після отримання вибору типу насіння додаток для мобільного комп'ютера 200 може відобразити одне або більше полів, поділених на зони управління, наприклад, шари даних карти поля, створені як частина інструкцій щодо карт у формі книги 206.
В одному варіанті реалізації винаходу, зони управління містять зони грунту разом із панеллю, що ідентифікує кожну зону грунту та назву грунту, структуру, дренаж для кожної зони або інші польові дані. Додаток для мобільного комп'ютера 200 також може відображати інструменти для редагування або створення таких зон, наприклад, графічні інструменти для графічного відображення зон управління, наприклад, зон грунту, на мапі одного або більше полів.
Процедури саджання можуть застосовуватися до всіх зон управління, або різні процедури саджання можуть застосовуватися до різної підмножини зон управління. Після створення скрипту додаток для мобільного комп'ютера 200 може зробити скрипт доступним для завантаження у форматі, який може зчитувати контролер додатку, наприклад, формат архіву або стислий формат. Додатково та/або в якості альтернативи, скрипт можу бути відправлено із додатку для мобільного комп'ютера 200 напряму до комп'ютера кабіни 115, та/або завантажено на один або більше серверів даних для збереження та подальшого використання. В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо застосування азоту 210 запрограмовані для надання інструментів інформування при прийнятті рішень щодо застосування азоту за рахунок візуалізації готовності до застосування азоту для сільськогосподарських культур. Це дозволяє сільгоспвиробникам максимізувати врожайність або ефективність інвестицій за рахунок оптимального застосування азоту протягом сезону. Приклади запрограмованих функцій містять, крім іншого, відображення зображень, наприклад, зображень З5ИКОСО для можливості графічного відображення зон застосування та/або зображень, що були згенеровані із даних про грунт субполя, наприклад, даних, отриманих від датчиків, із високою роздільною здатністю по спектру (із якістю, від 10 метрів або менше, за рахунок близькості до грунту); завантаження існуючих, визначених сільгоспвиробниками зон; надання графічного та/або картографічного додатку для налаштування застосування азоту на множині зон; вивантаження скриптів у накопичувач обладнання; інструменти для масового введення даних та регулювання; та/або мапи для візуалізації даних. У контексті даного документу, "масове введення даних" означає одноразове введення даних та подальше застосування однакових даних до множини полів, 60 визначених у системі; прикладом даних можуть бути дані про застосування азоту, які є однаковими для декількох полів одного й того ж сільгоспвиробника, однак таке масове введення даних застосовується для запису будь-якого типу польових даних у додаток для мобільного комп'ютера 200. Наприклад, інструкції щодо застосування азоту 210 можуть бути запрограмовані для прийняття визначень програм для внесення азоту та прийомів застосування, та для прийняття введення даних користувачем, що вказують на застосування таких програм для множини полів. У контексті даного документу, "програми внесення азоту" означають збережені, іменовані набори даних, які об'єднують, крім іншого: назву, кольоровий код або інший ідентифікатор, одну або більше дат застосування, типи матеріалу або продукту для кожної дати та їх кількість, спосіб застосування або введення, наприклад, впорскування або ножовий розріз, та/або кількість або норми застосування для кожної дати, посіви або гібриди, що є предметом додатку. У контексті даного документу, "програми внесення азоту" означають збережені, іменовані набори даних, які об'єднують: назву прийомів застосування; попередні сільськогосподарські культури; систему механічної обробки, дату первинної механічної обробки; одну або більше попередніх систем механічної обробки, що використовувалися; один або більше показників типу застосування, наприклад, внесення навозу, що використовувався.
Інструкції щодо застосування азоту 210 можуть бути запрограмовані для генерування та спонукання до графічного відображення застосування азоту, яке вказує на передбачуване внесення вказаної кількості азоту, незалежно від того, прогнозований надлишок чи нестача; у деяких варіантах реалізації винаходу, різні кольорові індикатори можуть сигналізувати про величину надлишку або величину нестачі. В одному варіанті реалізації винаходу, графічне відображення застосування азоту містить графічне відображення на екрані комп'ютера множини рядків, при цьому кожен рядок пов'язаний із та ідентифікує поле; дані вказують на те, які посіви посаджені на полі, розмір поля, місцезнаходження поля, та графічне відображення периметру поля; у кожному рядку часова шкала розділена по місяцях із графічними індикаторами, що вказують на кожне застосування азоту, та кількість у точках, що співвідносяться із назвами місяців; та цифрові та/або кольорові індикатори надлишку або нестачі, у яких колір вказує на величину. 00052) В одному варіанті реалізації винаходу, графічне відображення застосування азоту може містити один або більше компонентів введення даних користувачем, наприклад,
Зо кругові шкали або повзунки, для динамічного змінення програм для внесення азоту та прийомів застосування таким чином, щоб користувач міг оптимізувати його графічне відображення застосування азоту. Потім, користувач може використовувати його оптимізоване графічне відображення застосування азоту та пов'язані із ним програми для внесення азоту та прийомів застосування для реалізації одного або більше скриптів, включно із скриптами змінної норми родючості (ЗН). Інструкції щодо застосування азоту 210 можуть бути запрограмовані для генерування та спонукання до відображення мапи застосування азоту, яка вказує на передбачуване внесення встановленої кількості азоту, та незалежно від того, прогнозований надлишок чи нестача; у деяких варіантах реалізації винаходу, різні кольорові індикатори можуть сигналізувати про величину надлишку або величину нестачі. Мапа застосування азоту може відображати передбачуване внесення встановленої кількості азоту та незалежно від того, прогнозований надлишок чи нестача для різних періодів часу у минулому та у майбутньому (щоденно, щонеділі, щороку), використання цифрових та/або кольорових індикаторів може сигналізувати про величину надлишку або величину нестачі. В одному варіанті реалізації винаходу, мапа застосування азоту може містити один або більше компонентів для введення даних користувачем, наприклад, кругові шкали або повзунки, для динамічного змінення програм для внесення азоту та прийомів застосування таким чином, щоб користувач міг оптимізувати мапу застосування азоту, наприклад, для отримання даних про бажану величину між надлишком та нестачею. Потім, користувач може використовувати його оптимізовану мапу застосування азоту та пов'язані із ним програми для внесення азоту та прийомів застосування для реалізації одного або більше скриптів, включно із скриптами змінної норми родючості (ЗН).
В інших варіантах реалізації винаходу, аналогічні інструкції, як ії інструкції щодо застосування азоту 210, використовуються для застосування інших поживних речовин (наприклад, фосфору та калію), застосування пестицидів та програм зрошення. 00053) В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо погоди 212 запрограмовані для надання свіжих погодних даних, що враховують особливості поля, та прогнозовану інформацію про погоду. Це дозволяє сільгоспвиробникам зберегти час та мати ефективну узагальнену індикацію по відношенню до щоденних оперативних рішень.
Ї00054| В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо здоров'я поля 214 запрограмовані для надання своєчасних зображень дистанційного дослідження із виділенням бо сезонних коливань посівів та потенційних проблем. Приклади запрограмованих функцій містять,
крім іншого, перевірку хмарності для ідентифікації можливої хмарності або тіні від хмар; визначення показників азоту на основі зображень поля; графічну візуалізацію шарів, за якими ведеться спостереження, наприклад, включно із тими, що відносяться до здоров'я поля, та огляд та/або спільне використання інформації про спостереження; та/або завантаження супутникових знімків від множини джерел та визначення пріоритетності знімків для сільгоспвиробника.
Ї00055| В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо продуктивності 216 запрограмовані для надання звітів, аналізу та інструментів отримання висновків із використанням даних по господарству для порівняння, отримання висновків та прийняття рішень. Це дозволяє сільгоспвиробнику домогтися покращених результатів на наступний рік за рахунок об'єктивних висновків щодо того, чому ефективність інвестицій залишилася на попередньому рівні, та зробити висновки по відношенню до факторів, що вплинули на врожайність. Інструкції щодо продуктивності 216 можуть бути запрограмовані на обмін даними через мережу() 109 із серверними програмами аналізу, які виконуються (на сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130 та/або на серверному комп'ютері зовнішніх даних 108, та виконані із можливістю аналізувати, крім іншого, кількісні показники, наприклад, врожайність, гібриди, щільність, 55ЦКОСО, проби грунту або висоту.
Запрограмовані звіти та аналіз даних можуть містити відповідності між врожайністю та іншими параметрами або змінними сільськогосподарських даних, аналіз мінливості врожайності, порівняльний аналіз врожайності та інші кількісні показники у порівнянні із іншими сільгоспвиробниками на основі анонімної інформації, зібраної від багатьох сільгоспвиробників, або, крім іншого, дані про насіння та саджання. 00056) Додатки, що мають інструкції, налаштовані таким чином, можуть бути реалізовані для різних платформ обчислювальних пристроїв із підтримкою такого ж загального вигляду інтерфейсу користувача. Наприклад, мобільний додаток може бути запрограмований для виконання на планшетах, смартфонах або серверних комп'ютерах, доступ до яких здійснюється за допомогою браузерів на комп'ютерах користувачів. Додатково, мобільний додаток, що налаштовано для планшетів або смартфонів, може надавати повну функціональність додатку або додатку кабіни, які підходять для можливостей відображення та обробки даних
Зо комп'ютером кабіни 115. Наприклад, посилаючись на зображення (Б) на Фіг. 2, в одному варіанті реалізації винаходу, додаток для комп'ютеру кабіни 220 може містити інструкції щодо мап для кабіни 222, інструкції щодо віддаленого перегляду 224, інструкції щодо збору та передавання 226, інструкції щодо попереджень механізму 228, інструкції щодо передавання скрипту 230 та інструкції щодо спостереження для кабіни 232. База коду для інструкцій на зображенні (Б) може бути такою самою, що й на зображенні (а), файли, що виконуються, які реалізують код, можуть бути запрограмовані для визначення типу платформи, на якій вони будуть виконуватися, та надавати, за допомогою графічного інтерфейсу користувача, тільки ті функції, що відповідають платформі кабіни або повній платформі. Такий підхід дозволяє системі визначати цілковито різні механізми взаємодії із користувачем, що підходять для умов всередині кабіни та різному технологічному середовищу кабіни. Інструкції щодо мап для кабіни 222 можуть бути запрограмовані для надання огляду мапи полів, господарств та регіонів, що придатні для того, щоб скерувати на них роботу механізмів. Інструкції щодо віддаленого огляду 224 можуть бути запрограмовані для увімкнення, управління, та надання відображення роботи механізму, у режимі реального часу або близького до режиму реального часу, іншим обчислювальним пристроям, що підключені до системи 130 через бездротові мережі, дротові з'єднувальні елементи або адаптери, і тому подібне. Інструкції щодо збору та передавання 226 можуть бути запрограмовані для увімкнення, управління та передавання даних, зібраних датчиками та контролерами механізму, до системи 130 через бездротові мережі, дротові з'єднувальні елементи або адаптери, і тому подібне. Інструкції щодо попереджень механізму 228 можуть бути запрограмовані для виявлення проблем із роботою механізму або інструментів, пов'язаних із кабіною, та генерування попереджень оператору. Інструкції щодо передаванняскрипту 230 можуть бути налаштовані для передавання у скриптах інструкцій, що налаштовані для керування роботи механізмів або збору даних. Інструкції щодо спостереження для кабіни 230 можуть бути запрограмовані для відображення попереджень на основі місцезнаходження та інформації, отриманої від системи 130, на основі місцезнаходження сільськогосподарських пристроїв 111 або датчиків 112 на полі, та для потрапляння, управління та передавання результатів спостереження на основі місцезнаходження до системи 130, у залежності від положення сільськогосподарських пристроїв 111 або датчиків 112 на полі.
Ї00057| У варіанті реалізації винаходу, комп'ютер серверу зовнішніх даних 108 зберігає 60 зовнішні дані 110, включно із даними про грунт, що відображають склад грунту для одного або більше полів, та дані про погоду, що відображають температуру та опади на одному або більше полях. Дані про погоду можуть містити минулі та теперішні дані про погоду, а також прогнози щодо майбутніх погодних даних. У варіанті реалізації винаходу, комп'ютер серверу зовнішніх даних 108 містить множину серверів, що розміщені різними об'єктами. Наприклад, перший сервер може містити дані про склад грунту, тоді як другий сервер може містити дані про погоду.
Додатково, склад грунту може зберігатися у множині серверів. Наприклад, один сервер може зберігати дані, що відображають відсоток піску, мулу та глини, тоді як другий сервер може зберігати дані, що відображають відсоток органічних речовин (ОР) у грунті.
ЇО00О58) У варіанті реалізації винаходу, віддалений датчик 112 містить один або більше датчиків, запрограмованих або виконаних із можливістю виконувати одне або більше вимірювань. Віддалені датчики 112 можуть бути повітряними датчиками, наприклад, супутниковими, датчиками транспортного засобу, датчиками зображення (наприклад, пристроєм для отримання зображення для отримання зображення посівів або умов грунту), датчиками обладнання для саджання, датчиками обладнання механічної обробки, датчиками обладнання для внесення добрив або інсектицидів, датчиками жниварки, та будь-яким іншим механізмом, що здатен отримувати дані від одного або більше полів. У варіанті реалізації винаходу, контролер додатку 114 запрограмований або виконаний із можливістю отримувати інструкції від сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130. Контролер додатку 114 також може бути запрограмований або виконаний із можливістю управління робочими параметрами сільськогосподарського транспортного засобу або обладнання.
Наприклад, контролер додатку може бути запрограмований або виконаний із можливістю управління робочими параметрами транспортного засобу, наприклад, трактора, обладнання для саджання, обладнання для механічної обробки, обладнання для внесення добрив або інсектицидів, обладнання жниварки або іншим господарським обладнанням, наприклад, водяним клапаном. Інші варіанти реалізації винаходу можуть використовувати комбінацію датчиків та контролерів, які наводяться нижче виключно для прикладу.
Ї0О00О59| Система 130 може збирати та приймати дані під управлінням користувача 102 на масовій основі від великої кількості сільгоспвиробників, які надають дані у загальнодоступну систему баз даних. Така форма отримання даних може називатися "ручне приймання даних",
Зо коли запитуються або запускаються одна або більше комп'ютерних операцій, якими керує користувач, для збору даних, що використовуються системою 130. В якості прикладу, додаток
СІИМАТЕ РІЕЄГО МІЕМУ, доступний для придбання у компанії Те Сіїтаїге Согрогайоп, Сан-
Франциско, Каліфорнія, може працювати для експорту даних у систему 130 для зберігання у сховищі 160. 00060) Наприклад, системи контролю насіння можуть одночасно керувати компонентами сівалки та отримувати дані про саджання, включно із сигналами від датчиків насіння через сигнальний шлейф дротів, що містить магістраль САМ, та з'єднання точка-точка для реєстрації та/або діагностики. Системи контролю насіння можуть бути запрограмовані або виконані із можливістю відображати щільність саджання насіння та іншу інформацію користувачеві через комп'ютер кабіни 115 та інші пристрої всередині системи 130. Приклади викладені у патенті
США Мо 8 738 243 та патентній публікації США Мо 20150094916, а даний опис приймає до уваги відомості цих інших патентних описів.
І00061| Аналогічно, системи контролю врожайності можуть містити датчики врожайності для механізму комбайну, який відправляє дані вимірювання врожайності у комп'ютер кабіни 115 або інший пристрій всередині системи 130. Системи контролю врожайності можуть використовувати один або більше дистанційних датчиків 112 для отримання вимірювань вологості зернових у комбайні або жниварці та передавання цих вимірювань користувачеві за допомогою комп'ютера кабіни 115 або іншого пристрою всередині системи 130. 00062) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із рухомими транспортними засобами або механізмами певних типів, що описані в інших місцях даного документу, містять кінематичні датчики та датчики положення. Кінематичні датчики можуть містити будь-які типи датчиків швидкості, наприклад, Допплерівські датчики швидкості або датчики швидкості обертання колеса, акселерометри або гіродатчики. Датчики положення можуть містити, крім іншого, ЗРЗ-приймачі або прийомопередавачі, або мобільні додатки для визначення положення за рахунок МУМі-Рі або картографії, що запрограмовані визначати положення на основі найближчих УМі-Рі точок доступу. 00063) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із тракторами або іншими рухомими транспортними засобами, містять датчики оборотів двигуна, датчики споживання палива, вказівник площі або відстані, що взаємодіє із сигналами 60 СРБЗ або радіолокації, датчики швидкості відбору потужності, датчики гідравлічної системи трактору, що налаштовані визначати гідравлічні параметри, наприклад, тиск або витрату рідини, та/або датчики швидкості гідравлічної помпи, датчики швидкості колеса або датчики пробуксовки колеса. У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, що можуть використовуватися із тракторами, містять датчики гідророзподільника, контролери тиску, та/або контролери витрачання рідини; контролери швидкості гідравлічної помпи; контролери швидкості або регулятори обертів; контролери положення зчіпки; або контролери положення колеса, що надають автоматичне керування. 00064 У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із обладнанням для саджання саджанців, наприклад, із апаратом для висівання або пневмосіялкою, містять датчики насіння, які можуть бути оптичними, електромагнітними або датчиками удару; датчики притискної сили, як штифт навантаження, тензометер, датчики тиску; датчики властивості грунту, наприклад, датчики відбиття, датчики вологості, датчики електричної електропровідності, оптичні датчики залишків або температурні датчики; датчики критерію роботи компонентів, наприклад, датчики глибини саджання, датчики притискної сили тиску у циліндрі, датчики швидкості диску із насінням, перетворювач приводу насіння, датчики швидкості системи конвеєру із насінням, або датчики рівня вакууму; або датчики застосування пестицидів, наприклад, оптичні або інші електромагнітні датчики, або датчики удару. У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із таким обладнанням для саджання саджанців, містять: датчик вигину навісного брусу, наприклад, контролери клапанів, пов'язаних із гідравлічними циліндрами; контролери притискної сили, наприклад, контролери для клапанів, пов'язаних із пневматичними циліндрами, повітряними подушками, або гідравлічними циліндрами, та запрограмованими для застосування притискної сили до окремих висівних секцій або всієї рами сівалки; контролери глибини саджання, наприклад, лінійних приводів; контролери дозування, наприклад, електричних приводів дозування насіння, гідравлічних приводів дозування насіння, або муфти керування валками; контролери вибору гібридів, наприклад приводів дозування насіння, або інших приводів, що запрограмовані для вибіркового виходу або перекриття подачі насіння, або суміші насіння та повітря, із каналу подачі до або від дозатора насіння, або центрального великого бункеру; контролери дозування, наприклад, електричних приводів дозування насіння, або гідравлічних
Зо приводів дозування насіння; контролери системи конвеєру насіння, наприклад, контролери для двигуна ремінного конвеєру насіння; контролери маркеру, наприклад, контролер для пневматичного або гідравлічного приводу; або контролери норми застосування пестицидів, наприклад, контролери приводу дозатора, контролери прохідного перетину або положення. 00065) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із обладнанням для механічної обробки, містять датчики положення для інструментів, наприклад, сошників або дисків; датчики положення інструменту для таких інструментів, що налаштовані для визначення глибини, кута механічного з'єднання, або проміжку між каналами; датчики притискної сили; або датчики тягового зусилля. У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із обладнанням для механічної обробки, містять контролер притискної сили або контролери положення інструменту, наприклад, контролери, що налаштовані для управління глибиною інструмента, кутом механічного з'єднання або проміжком між каналами. 00066) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із обладнанням для застосування добрив, інсектицидів, фунгіцидів і тому подібного, наприклад, встановлені на сівалці системи початкового внесення добрив, машинах для внесення добрив у нижній шар грунту, або на розприскувачах добрив, і містять: датчики показників рідинних систем, наприклад, датчики витрачання рідини або датчики тиску; датчики, що вказують на те, що відкриті клапани головки для розприскування або клапани каналу рідини; датчики пов'язані із резервуарами, наприклад, датчики рівня; секційні датчики або загальносистемні датчики живильної системи, або датчики живильної системи, що враховують особливості рядків; або кінематичні датчики, наприклад, датчики швидкості, що розміщені на штанзі розприскувача. У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із таким обладнанням містять контролери швидкості помпи; контролери клапанів, що запрограмовані для управління тиском, витратою рідини, напрямком, широтно-імпульсною модуляцією і тому подібним; або приводи позиціонування, наприклад, висотою штанги, глибиною нижнього шару грунту, або положенням штанги.
І00067| У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із жниварками, містять монітори врожайності, наприклад, прибор для визначення деформації амортизаційної подушки або датчики положення, ємнісні датчики витрачання рідини, датчики 60 навантаження, датчики ваги або датчики обертаючого моменту, пов'язані із підйомниками або шнеками, або оптичні чи інші електромагнітні датчики висоти зернових; датчики вологості зернових, наприклад, ємнісні датчики; датчики втрати зерна, включно із датчики удару, оптичні або ємнісні датчики; датчики критеріїв роботи жатки, наприклад, висоти жатки, типу жатки, проміжку у плиті настилу, швидкості фідеру, та датчики швидкості мотовила; датчики критеріїв роботи сепаратора, наприклад, датчики зазору підбарабання; швидкості ротору, зазору колодки або зазору сита; шнекові датчики положення, роботи або швидкості; або датчики обертів двигуна. У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із жниварками, містять контролери критеріїв роботи жатки для елементів, наприклад, висоти жатки, типу жатки, проміжку у плиті настилу, швидкості фідеру, та контролери швидкості мотовила; контролери критеріїв роботи сепаратора для компонентів, наприклад, контролери зазору підбарабання; швидкості ротору, зазору колодки або зазору сита; або контролери положення шнеку, роботи або швидкості. 00068) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із причепами для зернових, містять датчики ваги або датчики положення шнеку, роботи або швидкості. У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із причепами для зернових, містять контролери положення шнеку, роботи або швидкості. 00069) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112 та контролерів 114 можуть бути встановлені на безпілотних літальних апаратах (БЛА) або "дронах". Такі датчики можуть містити пристрої отримання зображення або камери із датчиками, ефективними для будь-якого діапазону електромагнітного спектру, включно із видимим світлом, інфрачервоним, ультрафіолетовим, ближнім інфрачервоним (БіІЧ) і тому подібним; висотоміри; датчики температури; датчики вологості; датчики повного тиску або інші датчики швидкості повітряного потоку або швидкості вітру; датчики ресурсу акумулятора; або пристрої визначення випромінюючої радіолокаційної станції та відбитої радіолокаційної енергії. Такі контролери можуть містити пристрої наведення або керування двигуном, контролери рульової поверхні або контролери, що запрограмовані для увімкнення, виконання роботи, отримання даних, управління та налаштування будь-яких з описаних вище датчиків. Приклади викладені у патенті
США Мо 14/831 165, а даний опис приймає до уваги відомості цих інших патентних описів.
Зо 00070) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112 та контролерів 114 можуть бути прикріплені до пристроїв збирання та тестування зразків грунту та вимірювання, які виконані із можливістю або запрограмовані на збирання зразків грунту та виконання хімічних тестів грунту, тестів вологості грунту та інших тестів по відношенню до грунту. Наприклад, можуть використовуватися пристрої, що описані у патенті США Мо 8 767 194 та патентній публікації США Мо 8 712 148, а даний опис приймає до уваги відомості цих інших патентних описів.
ІЇ00071| В іншому варіанті реалізації винаходу, датчики 112 та контролери 114 можуть містити метеорологічні пристрої для контролю погодних умов на полях. Наприклад, можуть використовуватися пристрої, що описані у міжнародному патенті Ме РСТ/О52016/029609, а даний опис приймає до уваги відомості цих інших патентних описів. 00072) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована або виконана із можливістю створення агрономічної моделі. У контексті даного документу, агрономічна модель являє собою структуру даних у пам'яті сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130, яка містить польові дані 106, наприклад, ідентифікаційні дані та дані про збір врожаю для одного або більше полів.
Агрономічна модель також може містити розраховані агрономічні параметри, що описують або умови, що мають вплив на розвиток однієї або більше сільськогосподарських культур на полі, або параметри однієї або більше сільськогосподарських культур, або всі їх разом. Додатково, агрономічна модель може містити рекомендації, що базуються на агрономічних факторах, наприклад, рекомендації щодо сільськогосподарської культури, рекомендації щодо зрошування, рекомендації щодо саджання та рекомендації щодо збору врожаю. Агрономічні фактори також можуть бути використані для розрахунку результатів для однієї або більше сільськогосподарських культур, наприклад, агрономічної врожайності. Агрономічна врожайність сільськогосподарської культури враховує кількість сільськогосподарських культур, що були вирощені або, у деяких прикладах, дохід або прибуток, отриманий від вирощених сільськогосподарських культур. 00073) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може використовувати попередньо налаштовану агрономічну модель для розрахунку агрономічних параметрів, що відносяться до отриманого у даний момент бо місцезнаходження та інформації щодо сільськогосподарської культури на одному або більше полях. Попередньо налаштована агрономічна модель базується на польових даних, що були оброблені раніше, крім іншого, включно з ідентифікаційними даними, даними про врожайність, даними про застосування добрив та погодними даними. Попередньо налаштована агрономічна модель може бути перехресно перевірена з метою забезпечення точності моделі. Перехресна перевірка може містити порівняння із експериментальними даними, коли порівнюються прогнозовані результати із фактичними результатами на полі, наприклад, порівняння прогнозованої оцінки опадів за допомогою плювіометру або датчику, що надають дані про погоду, на одній і тій самій або найближчий ділянці, або прогнозованого вмісту азоту за допомогою вимірювання у зразках грунту. 00074) Фіг. З ілюструє запрограмований процес, за допомогою якого сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система генерує одну або більше попередньо налаштованих агрономічних моделей з використанням польових даних, наданих одним або більше джерелом даних. Фіг. З може служити алгоритмом або інструкціями для програмування функціональних елементів сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130 для виконання операцій, що тут описані.
ЇО0075| В блоці 305 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована для реалізації агрономічних даних за рахунок попередньої обробки польових даних, що отримані від одного або більше джерел даних. Польові дані, отримані від одного або більше джерел даних, можуть бути попередньо оброблені для видалення спотворень та ефектів, що спотворюють дані всередині агрономічних даних, включаючи виміряні сторонні дані, що впливають на отримані значення польових даних. Варіанти реалізації попередньої обробки агрономічних даних містять, крім іншого, видалення елементів даних, що, як правило, пов'язані із сторонніми елементами даних, певними точками вимірювання даних, які відомі як такі, що занадто відхиляються від інших елементів даних, технології згладжування даних, що використовуються для видалення або зниження адитивного або мультиплікативного ефекту від спотворень, та інші технології фільтрування або вилучення даних, що використовуються для надання очищення розбіжностей між позитивними та негативними вхідними даними.
Ї00076| В блоці 310 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 виконана із можливістю або запрограмована для виконання вибору підмножини набору даних із
Зо використанням попередньо оброблених польових даних для ідентифікації наборів даних, що придатні для початкового генерування агрономічної моделі. Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може реалізувати технологію вибору підмножини набору даних, включно, крім іншого, з методом генетичного алгоритму, методом всієї підмножини моделей, методом послідовного пошуку, методом ступінчастої регресії, оптимізацією методом рою, та методом алгоритму мурашиної колонії. Наприклад, технологія вибору за допомогою генетичного алгоритму використовує адаптивний алгоритм евристичного пошуку, що базується на еволюційних принципах натурального вибору та генетики, для визначення та оцінки наборів даних всередині попередньо оброблених агрономічних даних.
Ї00077| В блоці 315 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 виконана із можливістю або запрограмована для реалізації оцінки масиву польових даних. У варіанті реалізації винаходу, певний масив польових даних оцінюється за рахунок створення агрономічної моделі та використання певних параметрів якості для створеної агрономічної моделі. Агрономічні моделі можуть порівнюватися із використанням технологій перевірки, включаючи, крім іншого, середньоквадратичну похибку методу виключення по одному (АМ5ЕСУ), середню абсолютну похибку та середню процентну похибку. Наприклад, ЕМ5ЕСУ може виконати перехресну перевірку агрономічної моделі за рахунок порівняння прогнозованого значення агрономічної властивості, створеного агрономічною моделлю, із попереднім значенням агрономічної властивості, яке було зібрано та проаналізовано. У варіанті реалізації винаходу, оціночна логіка агрономічного набору даних використовується у якості циклу зворотного зв'язку, де агрономічний набір даних не отримав налаштованих параметрів якості, що використовуються під час наступних етапів вибору підмножини набору даних (блок 310).
ЇО0078| В блоці 320 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 виконана із можливістю або запрограмована реалізувати створення агрономічної моделі на основі перехресно перевірених агрономічних наборів даних. У варіанті реалізації винаходу, створення агрономічної моделі може реалізувати технологію множинної регресії для створення попередньо налаштованої агрономічної моделі даних.
Ї00079| В блоці 325 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 виконана із можливістю або запрограмована для зберігання попередньо налаштованої 60 агрономічної моделі даних для подальшої оцінки польових даних.
00080) Відповідно до одного варіанту реалізації винаходу, технології, що описані в даному документі реалізовані за рахунок одного або більше обчислювальних пристроїв спеціального призначення. Пристрої спеціального призначення можуть бути реалізовані апаратно для виконання цих технологій, або можуть містити цифрові електронні пристрої, наприклад, одну або більше спеціалізованих інтегральних схем (СІС), або логічних інтегральних схем, що програмуються (ПЛІС), які цілеспрямовано запрограмовані для виконання цих технологій, або можуть містити один або більше апаратних процесорів загального призначення, запрограмованих для виконання технологій відповідно до програмних інструкцій у вбудованому програмному забезпеченні, пам'яті, інших сховищах, або їх комбінації. Такі обчислювальні пристрої спеціального призначення також можуть бути комбінацією заказаної логіки, що реалізована апаратно, СІС, або ПЛІС, запрограмованої під заказ для виконання даних технологій. Обчислювальні пристрої спеціального призначення можуть бути настільними комп'ютерними системами, переносними комп'ютерними системами, портативними пристроями, мережевими пристроями або будь-якими іншими пристроями, що поєднують у собі логіку, що реалізована апаратно та/або програмно, для реалізації даних технологій.
ІО0081| Наприклад, Фіг. 4 є функціональною схемою, що ілюструє обчислювальну систему 400, на базі якої може бути здійснений варіант реалізації винаходу. Обчислювальна система 400 містить шину 402 або механізм обміну даними для обміну інформацією, та апаратний процесор 404, що підключений до шини 402 для обробки інформації. Апаратний процесор 404 може бути, наприклад, мікропроцесором загального призначення.
І00082)| Обчислювальна система 400 також містить головну пам'ять 406, наприклад, пам'ять із довільним доступом (КАМ) або інший динамічний пристрій зберігання, що підключений до шини 402 для збереження інформації та інструкцій, які будуть виконуватися процесором 404.
Головна пам'ять 406 також може використовуватися для зберігання тимчасових змінних або іншої проміжної інформації під час виконання інструкцій, які будуть виконуватися процесором 404. Такі інструкції, при збереженні на енергонезалежному носії даних, доступ до якого має процесор 404, перетворюють обчислювальну систему 400 у машину спеціального призначення, що налаштовується для виконання операцій, що вказані в інструкціях. 00083) Обчислювальна система 400 додатково містить постійний запам'ятовуючий пристрій (КОМ) 408 або інший статичний пристрій для зберігання, підключений до шини 402, для зберігання стичної інформації та інструкцій для процесора 404. Пристрій для зберігання 410, наприклад, магнітний диск, оптичний диск або твердотільний диск встановлюється та підключається до шини 402 для зберігання інформації та інструкцій.
Ї00084| Обчислювальна система 400 може бути підключена за допомогою шини 402 до екрану 412, наприклад, електронно-променевої трубки (ЕПТ), для відображення інформації користувачеві комп'ютера. Пристрій введення 414, включено із цифровою та іншою клавіатурою, підключений до шини 402 для обміну інформацією та вибору команд для процесора 404. Іншим типом пристрою введення користувача є пристрій управління курсором 416, наприклад, миша, трекбол або клавіші управління курсором для передавання інформації про напрямок і вибір команд до процесора 404, та для управління переміщенням курсору на екрані 412. Такі пристрої введення, як правило, мають два ступені свободи по двом осям, по першої осі (наприклад, Х) та по другій осі (наприклад, У), що дозволяє пристрою вказувати положення на площині.
Ї00085| Обчислювальна система 400 може реалізувати технології, що описані в даному документі, із використанням реалізованої апаратно логіки, однієї або більше СІС або ПЛІС, вбудованого програмного забезпечення та/або програмної логіки, що у комбінації із обчислювальною системою або програмами обчислювальної системи 400 є машиною спеціального призначення. Відповідно до одного варіанту реалізації винаходу, описані в даному документі технології виконуються обчислювальною системою 400 у відповідь на виконання процесором 404 однієї або більше послідовностей однієї або більше інструкцій, що розміщені у пам'яті 406. Такі інструкції можуть бути прочитані із основної пам'яті 406, та з іншого носія даних, наприклад, пристрою для зберігання 410. Виконання послідовності інструкцій, що розміщені в основній пам'яті 406 спонукають процесор 404 виконувати етапи процесу, описані у даному документі. У альтернативному варіанті реалізації винаходу, схеми, що реалізовані апаратно, можуть використовуватися замість або у комбінації із програмними інструкціями. 00086) Термін "носій даних", що використовується в даному документі, означає будь-який енергонезалежний носій даних, що зберігає дані та/або інструкції, що спонукають машину до виконання певної роботи. Такі носії даних можуть містити енергонезалежні носії даних та/або енергозалежні носії даних. Енергонезалежні носії даних містять, наприклад, оптичні диски, 60 магнітні диски або твердотільні пристрої, наприклад, пристрій для зберігання даних 410.
Енергозалежні носії даних містять динамічну пам'ять, наприклад, основну пам'ять 406. Загальні форми носіїв даних містять, наприклад, гнучкі магнітні диски, гнучкі диски, жорсткі диски, твердотільні накопичувачі, магнітні стрічки або магнітні носії даних, СО-КОМ, будь-які оптичні носії даних, будь-які фізичні носії даних із розташованими отворами, КАМ, РКОМ, та ЕРКОМ,
ЕГАЗН-ЕРКОМ, МУКАМ, будь-які чипи пам'яті або картриджі.
І00087| Носії даних є віддаленими, але можуть використовуватися у поєднанні із середовищем передавання даних. Середовище передавання даних приймає участь у передаванні інформації між носіями даних. Наприклад, середовище передавання даних містить коаксіальні кабелі, мідну проволоку та оптоволоконні кабелі, включно із дротами, що містять шину 402. Середовище передавання даних також може приймати форму акустичних або світлових хвиль, наприклад, тих, що генеруються під час обміну даними за допомогою радіохвиль або інфрачервоних хвиль.
Ї000О88| Різні форми носіїв можуть приймати участь у підтримці однієї або більше послідовностей однієї або більше інструкцій для виконання процесором 404. Наприклад, інструкції можуть спочатку бути розміщені на магнітному диску або твердотільному накопичувачі на віддаленому комп'ютері. Віддалений комп'ютер може завантажувати інструкції у свою динамічну пам'ять та відправляти інструкції через телефонну лінію із використанням модему.
Локальний модем по відношенню до обчислювальної системи 400 може приймати дані по телефонній лінії та використовувати інфрачервоний передавач для перетворення даних у інфрачервоний сигнал. Інфрачервоний детектор може приймати дані, що містяться в інфрачервоному сигналі, а відповідна схема може розміщувати дані у шині 402. Шина 402 передає дані в головну пам'ять 406, із якої процесор 404 вилучає та виконує інструкції.
Інструкції, які отримані головною пам'яттю 406, можуть додатково зберігатися на пристрої для зберігання 410 як до, так і після їх виконання процесором 404. (00089| Обчислювальна система 400 також містить комунікаційний інтерфейс 418, підключений до шини 402. Комунікаційний інтерфейс 418 надає двостороннє комунікаційне з'єднання із мережевим каналом 420 для обміну даними, який підключений до локальної мережі 422. Наприклад, комунікаційний інтерфейс 418 може являти собою карту інтегрованої цифрової мережі із комплексними послугами, кабельний модем, супутниковий модем або модем для надання комунікаційного з'єднання для обміну даними із відповідним типом телефонної лінії. В якості іншого прикладу, комунікаційний інтерфейс 418 може бути картою локальної мережі (1 АМ), для надання комунікаційного з'єднання для обміну даними із відповідною ГАМ. Також може бути реалізований бездротовий канал з'єднання. В будь-якій з таких реалізацій, комунікаційний інтерфейс 418 відправляє та отримує електричні, електромагнітні або оптичні сигнали, що несуть у собі потоки цифрових даних, які відображають різни типи інформації.
Ї00090| Мережевий канал зв'язку 420, як правило, надає можливість передавання даних через одну або більше мереж до інших пристроїв даних. Наприклад, мережевий канал зв'язку 420 може надавати з'єднання через локальну мережу 422 з серверним комп'ютером 424 або обладнанням для передавання даних, що знаходиться під керування постачальника послуг
Інтернет (ІБР) 426. ІБР 426 в свою чергу надає послуги передавання даних через всесвітню мережу передавання пакетних даних, яка тепер, як правило, називається "Інтернет" 428. локальна мережа 422, і мережа Інтернет 428 використовують електричні, електромагнітні та оптичні сигнали, що несуть у собі потоки цифрових даних. Ці сигнали, через різні мережі, та сигнали через мережевий канал зв'язку 420 та через комунікаційний інтерфейс 418, що несуть у собі цифрові дані до та від обчислювальної системи 400, є прикладами форм середовища передавання даних.
Ї0О0091| Обчислювальна система 400 може відправляти повідомлення та отримувати дані, включно із програмним кодом через мережу(ї), мережевий канал зв'язку 420 та комунікаційні інтерфейс 418. У прикладі мережі Інтернет, сервер 430 може передавати код, що запитується, для прикладної програми через Інтернет 428, ІБР 426, локальну мережу 422 та комунікаційний інтерфейс 418.
Ї00092| Отриманий код може виконуватися процесором 404, так як він отриманий та/або зберігається у пристрої для зберігання 410, або у іншому енергонезалежному сховищі для подальшого виконання.
ЇО0О09З3| Фіг. 7 ілюструє блок-схему одного варіанту реалізації способу 700 отримання зображень та створення вигляду шару мапи для процедури практичного застосування для сільськогосподарської культури. Спосіб 700 виконується схемами обробки даних, які можуть містити апаратне забезпечення (схеми, спеціалізовані логічні схеми і так далі), програмне забезпечення (наприклад, яке виконується вна обчислювальних системах загального 60 призначення, або на виділених машинах чи пристроях), або комбінацію їх обох. В одному варіанті реалізації винаходу, спосіб 700 виконується схемою обробки даних, щонайменше, однієї обчислювальної системи (наприклад, обчислювальної системи 130, обчислювальної системи 400, пристрою керуючого польовими роботами 104, комп'ютера кабіни 115, контролеру додатку 114, віддаленого датчика 112, дрона, самокерованого пристрою, самохідного бризкального пристрою і так далі). Обчислювальна система виконує інструкції програмного додатку або програми із використанням схеми обробки даних. Програмний додаток або програма може бути ініційована обчислювальною системою, пристроями, або віддаленим датчиком. В одному прикладі, обчислювальна система, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, пристрої 111, віддалений датчик 112, дрон, самокерований пристрій, або самохідний бризкальний пристрій виконують деякі або всі операції способу 200. В іншому прикладі, обчислювальна система 130 у поєднанні із пристроєм керуючого польовими роботами 104, комп'ютером кабіни 115, контролером додатку 114, пристроями 111, віддаленим датчиком 112, дроном, самокерованим пристроєм або самохідним бризкальним пристроєм виконує операції способу 700.
ЇО0094| В блоці 702, щонайменше, один з пристроїв (наприклад, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, пристрої 111) та віддалений датчик (наприклад, віддалений датчик 112, датчик зображення, пристрій отримання зображення, дрон, самокерований пристрій, або самохідний бризкальний пристрій і так далі) переміщуються вздовж поля для отримання зображень поля, включно із видимими сільськогосподарськими культурами. Ініційований програмний додаток може управляти роботою пристрою отримання зображень пристроїв або віддаленого датчику. Віддалений датчик може бути вбудований у або закріплений на пристроях (наприклад, сільськогосподарських пристроях 111), які виконують процедури практичного застосування (наприклад, саджання, механічну обробку, внесення добрив). Джерелом зображень під час будь-якої процедури практичного застосування є дрон із камерою, що налаштована слідкувати (наприклад, яка передує або слідує за) машиною (наприклад, сільськогосподарськими пристроями 111), що виконує процедури практичного застосування, та отримувати зображення сільськогосподарської культури на корені попереду машини, обробленої сільськогосподарської культури (наприклад, качанів кукурудзи), що потрапляє в машину, або грунту та залишків посіву у грунті, ввдовж якого
Зо вже проїхала машина. В іншому прикладі, користувач проходить пішки вздовж поля та отримує зображення за допомогою мобільного пристрою або планшету, що має пристрій отримання зображення (наприклад, камеру) та програмний додаток. В іншому прикладі, користувач направляє пристрої (наприклад, пристрої із колесами та опорною рамою для позиціонування пристроїв отримання зображення), що мають, щонайменше, один пристрій отримання зображень (наприклад, віддалений датчик 112), вздовж поля для отримання зображень. В іншому прикладі, самокерований пристрій або самохідний бризкальний пристрій переміщується вздовж поля для отримання зображень за допомогою програмного додатку. Програмний додаток перевіряє, чи отримуються зображення на постійні основі, або у періоди часу більш постійного переміщення, у порівнянні із непостійним переміщенням.
ЇО0095| В блоці 704 обчислювальна система (наприклад, обчислювальна система 130, обчислювальна система 400, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, віддалений датчик 112, дрон, самокерований пристрій, самохідний бризкальний пристрій і так далі) аналізують отримані зображення та визначають відповідні зображення, що вказують на зміни, щонайменше, в одній умові розвитку сільськогосподарської культури (наприклад, зображення, що призначені для додаткового аналізу, зображення, що вказують на зміни у розвитку сільськогосподарської культури, зміни у потенціалі качану, зміни врожайності, зміни у заростанні бур'янами, зображення, що вказують на низьку прогнозовану врожайність, і так далі). У блоці 706, обчислювальна система генерує локалізований вигляд шару мапи (наприклад, шар мапи, що базується на зображенні, уповільненому відео, панорамному виді) для перегляду поля (наприклад, на певному етапі розвитку сільськогосподарської культури, протягом процедури практичного застосування) на основі, щонайменше, таких відповідних отриманих зображень (або підмножини всіх отриманих зображень). Шар мапи на основі зображення може містити шар мапи отриманого зображення дільниць (наприклад, дільниць вздовж шляху проходження транспортного засобу або переміщення, що виконується вздовж поля). Таким чином, зберігається менша частина зображень та більш відповідні зображення для зменшення використання ресурсів пам'яті, які є необхідними для зберігання зображень та локалізованого вигляду шару мапи. 00096) У блоці 708, обчислювальна система генерує графічний інтерфейс користувача для відображення даних про врожайність, що містять мапу врожайності, у відповідь на запит 60 користувача. У блоці 710, обчислювальна система отримує вибір користувача області мапи врожайності. У блоці 712, обчислювальна система генерує та спонукає графічний інтерфейс користувача до відображення локалізованого вигляду шару мапи, що географічно пов'язаний із обраною областю мап поля, у відповідь на вибір користувача. Локалізований вигляд шару мапи може бути накладений на другий рівень мапи (наприклад, на рівень агрономічної інформації, наприклад, мапу врожайності, мапу щільності саджання, мапу кроку саджання, мапу притискної сили саджання, або мапу здоров'я поля, наприклад, мапу нормалізованого індексу рослинності).
Користувач може ідентифікувати область, що вивчається, на другому шарі мапи, та обрати область, що вивчається, на накладеному локалізованому вигляді шару мапи для огляду зображень та/або відео, що отримані для даної області, що вивчається, та кращого розуміння поточних польових умов для вибраної області Якщо обрана область має більш низьку врожайність аніж інші області, користувач може мати можливість ідентифікувати будь-які проблеми (наприклад, заростання бур'янами, низькоросла сільськогосподарська культура у порівнянні із сільськогосподарською культурою в інших областях), що призвели до низької врожайності. Якщо обрана область має більш високу врожайність аніж інші області, користувач може мати можливість ідентифікувати певні характеристики сільськогосподарської культури або параметри (наприклад, відсутність заростання бур'янами, високоросла сільськогосподарська культура у порівнянні із сільськогосподарською культурою в інших областях, більший розмір качану кукурудзи, сільськогосподарська культура із більшою кількістю листя у порівнянні із іншими областями), що призвели до високої врожайності. 00097) В іншому варіанті реалізації винаходу, блоки 708 та 710 є додатковими. Користувач може мати бажання оглянути локалізований вигляд шару мапи у більш ранній вегетаційний період або перед тим, як дані про врожайність будуть доступними. В цьому випадку, у блоці 714 обчислювальна система ідентифікує області, що прогнозовано мають потенційно більшу врожайність (наприклад, більший потенціал качану кукурудзи) та області, що прогнозовано мають потенційно низьку врожайність (тобто, низький потенціал качану кукурудзи). У залежності від прогнозованих областей із високою або низькою врожайністю, користувач може мати можливість виконати певні дії для підвищення потенційної врожайності цих областей.
Наприклад, у разі необхідності, користувач може підвищити або знизити застосування добрив, розприскування і так далі. Користувач також може видалити посіви, що мають прогнозовано
Зо низьку врожайність, і це може підвищити врожайність сусідніх посівів.
ЇО0О098| Фіг. 8 ілюструє блок-схему одного варіанту реалізації способу 800 отримання зображень та аналізу для процедур практичного застосування сільськогосподарського посіву.
Спосіб 800 виконується схемами обробки даних, які можуть містити апаратне забезпечення (схеми, спеціалізовані логічні схеми і так далі), програмне забезпечення (наприклад, яке виконується на обчислювальних системах загального призначення, або на виділених машинах чи пристроях), або комбінацію їх обох. В одному варіанті реалізації винаходу, спосіб 800 виконується схемою обробки даних, щонайменше, однієї обчислювальної системи (наприклад, обчислювальної системи 130, обчислювальної системи 400, пристрою керуючого польовими роботами 104, комп'ютера кабіни 115, контролера додатку 114, віддаленого датчика 112, дрона, самокерованого пристрою, самохідного бризкального пристрою і так далі). Обчислювальна система виконує інструкції програмного додатку або програми із використанням схеми обробки даних. Програмний додаток або програма може бути ініційована обчислювальною системою, пристроями, або віддаленими датчиками. В одному прикладі, обчислювальна система, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, пристрої 111, віддалений датчик 112, дрон, самокерований пристрій, або самохідний бризкальний пристрій виконують деякі або всі операції способу 200. В іншому прикладі, обчислювальна система 130 у комбінації із пристроєм керуючого польовими роботами 104, комп'ютером кабіни 115, контролером додатку 114, пристроями 111, віддаленими датчиками 112, дроном, самокерованим пристроєм або самохідним бризкальним пристроєм виконують операції способу 800. 000991 У блоці 802, пристрої (наприклад, пристрої 111, транспортний засіб, сівалка, трактор, комбайн, розприскувач, інструмент і так далі) виконують процедури практичного застосування (наприклад, саджання, механічну обробку, застосування добрив і так далі) на полі, та одночасно отримують зображення поля, включно із сільськогосподарськими культурами, які є видимими під час процедур практичного застосування. В якості альтернативи, віддалений датчик (наприклад, віддалений датчик 112, дрон, пристрій отримання зображення), пов'язаний із пристроями отримання зображень під час процедур практичного застосування. Джерелом зображень під час будь-якого практичного застосування є дрон із камерою, що налаштована слідкувати (наприклад, яка передує або слідує за) за машиною, що виконує процедури 60 практичного застосування на полі.
ЇО00100) У блоці 804, пристрої (або обчислювальна система, яка обмінюється даними із пристроями) генерують локалізований вигляд (наприклад, шар мапи на основі зображення, уповільнене відео, панорамний вид) для перегляду поля під час процедури практичного застосування на основі отриманих зображень. У блоці 806, пристрої (або обчислювальна система, яка обмінюється даними із пристроями) автоматично виконують аналіз (наприклад, аналіз саджання, аналіз застосування добрив, аналіз збору врожаю, аналіз механічної обробки) зображень, отриманих під час процедури практичного застосування. Пристрої (або обчислювальна система, яка обмінюється даними із пристроями) автоматично виконує аналіз у режимі реального часу під час процедури практичного застосування або, в якості альтернативи, якщо необхідно, обмінюється даними із сільськогосподарською системою для аналізу зображень. У блоці 808, пристрої (або обчислювальна система, яка обмінюється даними із пристроями) коригує налаштування процедури практичного застосування, якщо це необхідно, на основі аналізу зображень, отриманих під час процедури практичного застосування. 000101) Наприклад, у процедурах практичного застосування при саджанні, аналіз саджання може містити визначення поточних польових умов (наприклад, вологість грунту, сухість грунту, погодні умови і так далі) із отриманих зображень і такий аналіз спонукає до налаштування параметрів (наприклад, швидкості сівалки, притискної сили і так далі) сівалки під час процедури саджання. В іншому прикладі, в процедурі практичного застосування при застосуванні добрив, віддалений датчик (наприклад, камера дрона) керує пристроями, машиною або інструментом, отримує зображення рослин попереду пристроїв, машин або інструменту, визначає критерії здоров'я сільськогосподарської культури (наприклад, етап розвитку сільськогосподарської культури, відсоткове відношення або розмір заростання бур'янами) на основі зображень, як частини аналізу застосування добрив у блоці 806, а потім автоматично коригує налаштування у блоці 808, або за рахунок передавання критерію пристроям, машині, або інструменту, що регулює норму внесення добрив на основі критерію здоров'я сільськогосподарської культури. В одному прикладі, низький розмір заростання бур'янами на певній області або смузі поля є результатом низької норми застосування добрив в цій області або смузі поля. | навпаки, великий розмір заростання бур'янами на певній області або смузі поля є результатом більшої норми застосування добрив в цій області або смузі поля.
Зо 000102) В іншому прикладі, у процедурах практичного застосування при зборі врожаю, аналіз у блоці 806 містить визначення компонентів сільськогосподарської культури (наприклад, качанів кукурудзи) у пристрої обробки культури (наприклад, пристосуванні для збору кукурудзи) та ідентифікацію розміру та здоров'я компоненту культури (наприклад, качанів кукурудзи). Такий аналіз також містить визначення затримки між підрізанням ніжки сільськогосподарської культури (наприклад, стебла кукурудзи) та ідентифікацією компонента сільськогосподарської культури (наприклад, качану кукурудзи). Необхідно додати пристрій або структуру до жатки комбайну для орієнтації компоненту культури (наприклад, качана кукурудзи) у необхідному положенні для пристрою отримання зображення комбайну. Джерело світла (наприклад, галогенна лампа, інфрачервоний світлодіод) може бути встановлене на зовнішню частину обладнання для збору врожаю (наприклад, жниварки комбайну) або на внутрішню область обладнання для збору врожаю (наприклад, у корпусі фідеру) для освітлення посівів, що будуть зібрані та/або зібраних компонентів культури (наприклад, качанів кукурудзи) для кращого аналізу. Після цього, аналіз ніжок або качанів може використовуватися для коригування налаштувань комбайну у блоці 808. 000103) В іншому прикладі, у процедурах практичного застосування механічної обробки, аналіз у блоці 806 містить аналіз залишкового вмісту грунту після процедури механічної обробки. Такий аналіз може використовуватися для коригування налаштувань пристроїв або інструменту під час процедури практичного застосування механічної обробки. 000104) Фіг. 9 ілюструє блок-схему варіанту реалізації способу 900 отримання зображень сільськогосподарського посіву на полі та визначення інформації про посів сільськогосподарського посіву на полі. Спосіб 900 виконується схемами обробки даних, які можуть містити апаратне забезпечення (схеми, спеціалізовані логічні схеми і так далі), програмне забезпечення (наприклад, що виконується на обчислювальних системах загального призначення, або на виділених машинах або пристроях), або комбінацію їх обох. В одному варіанті реалізації винаходу, спосіб 900 виконується схемою обробки даних, щонайменше, однієї обчислювальної системи (наприклад, обчислювальної системи 130, обчислювальної системи 400, пристрою керуючого польовими роботами 104, комп'ютера кабіни 115, контролера додатку 114, пристроїв 111, віддаленого датчика 112, дрона, самокерованого пристрою, самохідного бризкального пристрою і так далі). Обчислювальна система виконує інструкції програмного додатку або програми із використанням схеми обробки даних. Програмний додаток 60 або програма може бути ініційована обчислювальною системою, пристроями, або віддаленим датчиком. В одному прикладі, обчислювальна система, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, віддалений датчик 112, дрон, самокерований пристрій, або самохідний бризкальний пристрій виконують деякі або всі операції способу 900. В іншому прикладі, обчислювальна система 130 у комбінації із пристроєм керуючого польовими роботами 104, комп'ютером кабіни 115, контролером додатку 114, пристроями 111, віддаленим датчиком 112, дроном, самокерованим пристроєм або самохідним бризкальним пристроєм виконують операції способу 900.
ЇО00105| У блоці 902, щонайменше, один із пристроїв (наприклад, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, пристрої 111) та віддалений датчик (наприклад, віддалений датчик 112, датчик зображення, пристрій отримання зображення, дрон, самокерований пристрій, або самохідний бризкальний пристрій і так далі) переміщуються вздовж поля для отримання зображень поля, включно із видимими посівами.
Ініційований програмний додаток (наприклад, програмний додаток отримання зображення, додаток для поля) може керувати роботою пристрою отримання зображення, або може керувати множиною пристроїв отримання зображення, що пов'язані, щонайменше, з одним із пристроїв та віддаленим датчиком. В одному прикладі, отримані зображення двох рядків сільськогосподарської культури. Віддалений датчик може бути вбудований у або підключений до пристроїв (наприклад, сільськогосподарських пристроїв 111), які виконують процедури практичного застосування (наприклад, саджання, механічну обробку, внесення добрив) або переміщуються вздовж поля.
І000106| Джерелом зображень під час будь-якого практичного застосування є віддалений датчик (наприклад, дрон із камерою), що налаштований слідкувати (наприклад, який передує або слідує за) за машиною, що виконує процедури практичного застосування на полі. В іншому прикладі, користувач проходить пішки вздовж поля та отримує зображення за допомогою мобільного пристрою або планшету, що має пристрій отримання зображення (наприклад, камеру) та програмний додаток. В іншому прикладі, користувач направляє пристрої (наприклад, пристрої із колесами та опорною рамою для позиціонування пристроїв отримання зображення), вздовж поля для отримання зображень, що мають, щонайменше, один пристрій отримання зображень. В іншому прикладі, самокерований пристрій, самохідний бризкальний пристрій або робот переміщуються вздовж поля для отримання зображень за допомогою програмного додатку. Програмний додаток перевіряє, чи отримуються зображення на постійні основі, або у періоди часу більш постійного переміщення, у порівнянні із непостійним переміщенням. 000107) У блоці 904, обчислювальна система 130, обчислювальна система 400, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, віддалений датчик 112 (наприклад, датчик зображення, пристрій отримання зображень, дрон, самокерований пристрій, самохідний бризкальний пристрій, і так далі) визначають інформацію про місцезнаходження (наприклад, дані СР), інформацію про орієнтування (наприклад, дані гіроскопу, акселерометру), інформацію про час (наприклад, час доби, день, положення сонця), інформацію про рядки сільськогосподарської культури (наприклад, відстань між рядками сільськогосподарської культури) та передають цю інформацію разом із отриманим зображенням. В одному прикладі, відстань між рядками сільськогосподарської культури для кукурудзи встановлене на рівномірну ширину (наприклад, 30 дюймів (0,762 м), що встановлюється за рахунок введення користувачем та є зразком для визначення характеристик сільськогосподарської культури. У блоці 906, обчислювальна система аналізує отримані зображення та визначає відповідні зображення (наприклад, зображення, що призначені для додаткового аналізу) для збереження. У блоці 908, обчислювальна система генерує локалізований вигляд шару мапи (наприклад, шар мапи, що базується на зображенні, уповільненому відео, панорамному виді) для перегляду поля (наприклад, на певному етапі розвитку посіву, протягом процедури практичного застосування) на основі, щонайменше, таких відповідних отриманих зображень (або підмножини всіх отриманих зображень). В цьому випадку, можуть бути збережена менша кількість зображень та більш відповідні зображення для зниження ресурсів пам'яті, що необхідні для зберігання цих зображень, та локалізованого вигляду шару мапи. У блоці 910, обчислювальна система генерує та спонукає графічний інтерфейс користувача до відображення даних врожайності, включно із мапою врожайності, у відповідь на введення даних користувачем. У блоці 912, обчислювальна система отримує вибір користувача області мапи врожайності. У блоці 914, обчислювальна система генерує та спонукає такий графічний інтерфейс користувача відобразити локалізований вигляд шару мапи, що географічно пов'язаний із обраною областю мап поля, у відповідь на вибір користувача.
Локалізований вигляд шару мапи може бути накладений на мапу врожайності. Користувач може 60 переглядати локалізований вигляд шару мапи для кращого розуміння фактичних польових умов для обраної області. Якщо обрана область має більш низьку врожайність аніж інші області, користувач може мати можливість ідентифікувати будь-які проблеми (наприклад, заростання бур'янами), що призвели до низької врожайності, або ідентифікувати характеристики сільськогосподарської культури або параметри (низькорослу сільськогосподарську культуру у порівнянні із сільськогосподарською культурою в інших областях, менший розмір качану кукурудзи, культури з меншою кількістю листя у порівнянні із культурою в інших областях), що пов'язані із низькою врожайністю. Якщо обрана область має більшу врожайність аніж інші області, користувач може мати можливість ідентифікувати будь-які фактори (наприклад, відсутність заростання бур'янами), що призвели до високої врожайності, або ідентифікувати певні характеристики сільськогосподарської культури або параметри (наприклад, відсутність заростання бур'янами, високоросла сільськогосподарська культура у порівнянні із сільськогосподарською культурою в інших областях), що пов'язані із високою врожайністю.
Ї000108| Фіг. 10 ілюструє блок-схему варіанту реалізації способу 1000 визначення характеристик сільськогосподарської культури (наприклад, кукурудзи) на полі на основі отриманих зображень сільськогосподарської культури на полі. Спосіб 1000 виконується схемами обробки даних, які можуть містити апаратне забезпечення (схеми, спеціалізовані логічні схеми і так далі), програмне забезпечення (наприклад, що виконується на обчислювальних системах загального призначення, або виділених машинах або пристроях), або комбінацію їх обох. В одному варіанті реалізації винаходу, спосіб 1000 виконується схемою обробки даних, щонайменше, однієї обчислювальної системи (наприклад, обчислювальної системи 130, обчислювальної системи 400, пристрою керуючого польовими роботами 104, комп'ютера кабіни 115, контролера додатку 114, віддаленого датчика 112, дрона, самокерованого пристрою, самохідного бризкального пристрою і так далі). Обчислювальна система виконує інструкції програмного додатку або програми із використанням схеми обробки даних. Програмний додаток або програма може бути ініційована обчислювальною системою, пристроями, або віддаленим датчиком. В одному прикладі, обчислювальна система, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, пристрої 111, віддалений датчик 112, дрон, самокерований пристрій, або самохідний бризкальний пристрій виконують деякі або всі операції способу 1000. В іншому прикладі, обчислювальна
Зо система 130 у комбінації із пристроєм керуючого польовими роботами 104, комп'ютером кабіни 115, контролером додатку 114, пристроями 111, віддаленим датчиком 112, дроном, самокерованим пристроєм або самохідним бризкальним пристроєм виконують операції способу 1000.
Ї000109| У блоці 1002, щонайменше один із пристроїв (наприклад, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, пристрої 111) та віддалений датчик (наприклад, віддалений датчик 112, датчик зображення, пристрій отримання зображення, дрон, самокерований пристрій, або самохідний бризкальний пристрій і так далі) переміщуються вздовж поля для отримання зображень поля, включно із видимими посівами.
Ініційований програмний додаток (наприклад, програмний додаток отримання зображення, додаток для поля) може керувати роботою пристрою отримання зображення або може керувати множиною пристроїв отримання зображення, що пов'язані, щонайменше, з одним із пристроїв та віддаленим датчиком. В одному прикладі, отримані зображення двох рядків сільськогосподарської культури. Зображення можуть бути отримані з різних точок фотографування (наприклад, зображення виду зверху над сільськогосподарською культурою, зображення виду збоку, що зроблено збоку сільськогосподарської культури). Ініційований програмний додаток може управляти роботою пристрою отримання зображень пристроїв або віддаленого датчику. Віддалений датчик може бути вбудований у або закріплений на пристроях (наприклад, сільськогосподарських пристроях 111), які виконують процедури практичного застосування (наприклад, саджання, механічну обробку, внесення добрив). Джерелом зображень під час будь-якого практичного застосування є віддалений датчик (наприклад, дрон із камерою), що налаштований слідкувати (наприклад, яка передує або слідує за) за машиною, що виконує процедури практичного застосування на полі. В іншому прикладі, користувач проходить пішки вздовж поля та отримує зображення за допомогою мобільного пристрою або планшету, що має пристрій отримання зображення (наприклад, камеру) та програмний додаток.
В іншому прикладі, користувач направляє пристрої (наприклад, пристрої із колесами та опорною рамою для позиціонування пристроїв отримання зображення), вздовж поля для отримання зображень, що мають, щонайменше, один пристрій отримання зображень. В іншому прикладі, самокерований пристрій, самохідний бризкальний пристрій або робот переміщуються вздовж поля для отримання зображень за допомогою програмного додатку. Програмний додаток перевіряє, чи отримуються зображення на постійні основі, або у періоди часу більш постійного переміщення, у порівнянні із непостійним переміщенням. 000110) У блоці 1004, обчислювальна система 130, обчислювальна система 400, пристрій керуючого польовими роботами 104, комп'ютер кабіни 115, контролер додатку 114, віддалений датчик 112 (наприклад, датчик зображення, пристрій отримання зображень, дрон, самокерований пристрій, самохідний бризкальний пристрій тощо) визначають інформацію про місцезнаходження (наприклад, дані СРБ5), інформацію про орієнтування (наприклад, дані гіроскопу, що показує орієнтацію пристрою або віддаленого датчика по відношенню до системи координат, акселерометру, що надає інформацію про орієнтацію пристрою або віддаленого датчика по відношенню до системи координат), інформацію про час (наприклад, час доби, день, положення сонця), інформацію про рядки сільськогосподарської культури (наприклад, відстань між рядками сільськогосподарської культури); та передають цю інформацію разом із отриманим зображенням. В одному прикладі, відстань між рядками сільськогосподарської культури для кукурудзи встановлене на рівномірну ширину (наприклад, 30 дюймів (0,762 м), що встановлюється за рахунок введення користувачем та є зразком для визначення характеристик сільськогосподарської культури. У блоці 1006, обчислювальна система аналізує отримані зображення та інформацію, пов'язану із зображеннями для визначення території насадження (наприклад, території зеленого насадження), області затінення та різноманітних характеристик сільськогосподарської культури, включно із місцезнаходженням стебла або ніжки на полі, відносного розміру сільськогосподарської культури по відношенню до сусідньої сільськогосподарської культури для визначення відносного етапу розвитку (наприклад, потенціалу качану для насадження кукурудзи), розміру листя, довжини листя, кількості листя для кожного стебла або ніжки, та місцезнаходження верхньої частини стебла або ніжки (наприклад, закручування кукурудзи). Території насадження та область затінення можуть використовуватися для визначення різноманітних характеристик сільськогосподарської культури. У блоці 1008, обчислювальна система генерує та спонукає графічний інтерфейс користувача до відображення різноманітних характеристик сільськогосподарської культури.
Якщо характеристики сільськогосподарської культури (наприклад, потенціал качана) вказують або прогнозують більш низьку врожайність аніж в інших областях, користувач може мати
Зо можливість ідентифікувати будь-які проблеми (наприклад, заростання бур'янами, низькоросла сільськогосподарська культура у порівнянні із сільськогосподарською культурою в інших областях), що призвели до низької врожайності, та виконати коригувальні дії (наприклад, застосування добрив, застосування розприскування) або різноманітні дії (наприклад, повторне засадження). Якщо обрана область має більш високу врожайність аніж інші області, користувач може мати можливість ідентифікувати певні характеристики сільськогосподарської культури або параметри (наприклад, відсутність заростання бур'янами, високоросла сільськогосподарська культура у порівнянні із сільськогосподарською культурою в інших областях, більший розмір качану кукурудзи, сільськогосподарська культура із більшою кількістю листя у порівнянні із іншими областями), що призвели до високої врожайності. 000111) Обчислювальна система може бути вбудована у або закріплена на пристроях, які виконують процедури практичного застосування (наприклад, саджання, механічну обробку, внесення добрив). В якості альтернативи, обчислювальна система може бути вбудована у віддалений датчик (наприклад, дрон, пристрій отримання зображення), пов'язаний із пристроями отримання зображень під час процедур практичного застосування.
ЇО00112| Способи у варіантах реалізації даного винаходу можуть виконуватися за допомогою пристрою, механізмів або обчислювальної системи, як описано у даному документі.
Пристрій, механізми або обчислювальна система можуть бути звичайною обчислювальною системою загального призначення, або також можуть використовуватися спеціалізовані комп'ютери, що розроблені або запрограмовані для виконання тільки однієї функції. 000113) Фіг. 11 ілюструє діаграму 1100 отримання зображень сільськогосподарської культури із множини точок фотографування у відповідності до одного варіанту реалізації винаходу. Зображення отримані за допомогою схем обробки даних, що можуть містити апаратне забезпечення (схеми, спеціалізовані логічні схеми і так далі), програмне забезпечення (наприклад, що виконується на обчислювальних системах загального призначення, або на виділених машинах чи пристроях), або комбінацію їх обох. В одному варіанті реалізації винаходу, схеми обробки даних, щонайменше, однієї обчислювальної системи (наприклад, обчислювальної системи 130, обчислювальної системи 400, пристрою керуючого польовими роботами 104, комп'ютера кабіни 115, контролера додатку 114, віддаленого датчика 112 (наприклад, датчика зображення, пристрою отримання зображень), дрона, самокерованого 60 пристрою, робота, самохідного бризкального пристрою і так далі) отримують зображення під час переміщення вздовж напрямку 670, що є фактично паралельним рядку сільськогосподарської культури, що має стеблі 650-652. Обчислювальна система виконує інструкції програмного додатку або програми із використанням схеми обробки даних.
Програмний додаток або програма може бути ініційована обчислювальною системою. 000114) Ініційований програмний додаток (наприклад, програмний додаток отримання зображення, додаток для поля) обчислювальної системи отримує зображення поля, включно із стеблами 650-652. В одному прикладі, зображення можуть бути отримані із різних точок фотографування (наприклад, для кожного стебла рядку 690). Для стебла 650 одне або більше зображень отримуються у кожній точці 610, 620 та 630. Отримані зображення у кожній точці мають відповідний кут обзору 612, 622 та 632. В одному прикладі, кожен кут обзору приблизно дорівнює 90-120 градусам (наприклад, 95-105 градусам). Зображення стебла 650, яке отримане у точці 630, отримає більшу частину стебла 650, ніж зображення стебла 650, що отримані у точках фотографування 620 та 610, так як точка фотографування 630 отримує більшу частину (або всю) стебла 650. Стебло 650 приблизно знаходиться у центрі кута обзору 632. Лінія, що проведена із точки фотографування 630 до центру стебла 650, приблизно перпендикулярна по відношенню до шляху 670. Ширина стебла, що виміряна у такий спосіб, може використовуватися, наприклад, для оцінки етапу розвитку, відносного етапу розвитку, потенціалу врожайності або потенціалу качану кукурудзи для кожного насадження. 000115) Зображення отримуються із високою частотою з різних точок збоку для отримання оцінки орієнтації стебла (наприклад, вздовж довгої вісі (наприклад, великої вісі 656) стебла, вздовж короткої вісі (наприклад, малої вісі 657)) та розмірів вздовж великої та малої осей площі поперечного перетину стебла. В одному прикладі, стебло 650 має велику вісь вздовж осі У координатної системи 680, малу вісь вздовж вісі Х та вертикальний зріст вздовж вісі 2.
Ї000116)| Обчислювальна система може бути вбудована у або закріплена на пристроях, які виконують процедури практичного застосування (наприклад, саджання, механічну обробку, внесення добрив). В якості альтернативи, обчислювальна система може бути вбудована у віддалений датчик (наприклад, віддалений датчик 112, дрон, пристрій отримання зображення), пов'язаний із пристроями отримання зображень під час процедур практичного застосування.
Джерелом зображень під час будь-якого практичного застосування є віддалений датчик
Зо (наприклад, дрон із камерою), що налаштований слідкувати (наприклад, яка передує або слідує за) за пристроєм, що виконує процедури практичного застосування на полі. В іншому прикладі, користувач проходить пішки вздовж поля та отримує зображення за допомогою мобільного пристрою або планшету, що має пристрій отримання зображення (наприклад, камеру) та програмний додаток. В іншому прикладі, користувач направляє пристрої (наприклад, пристрої із колесами та опорною рамою для позиціонування пристроїв отримання зображення), вздовж поля для отримання зображень, що мають, щонайменше, один пристрій отримання зображень.
В іншому прикладі, самокерований пристрій, самохідний бризкальний пристрій або робот переміщуються вздовж поля для отримання зображень за допомогою програмного додатку.
Програмний додаток перевіряє, чи отримуються зображення на постійній основі, або у періоди часу більш постійного переміщення, у порівнянні із непостійним переміщенням. 000117) Слід розуміти, що наведений вище опис має ілюстративні, а не обмежувальні цілі.
Спеціалістам у даній області техніки, після прочитання та розуміння наведеного вище опису, буде зрозуміло, що існують багато інших варіантів реалізації винаходу. Тім не менш, об'єм даного винаходу визначений у відповідності до наведеної формули винаходу, поряд з повним об'ємом еквівалентів, до яких відноситься така формула винаходу.
Claims (5)
1. Обчислювальна система для контролю польових операцій, яка містить: базу даних для зберігання сільськогосподарських даних у вигляді зображень, які містять зображення щонайменше одного етапу розвитку сільськогосподарської культури, що отримані за допомогою щонайменше одного пристрою та віддаленого датчика, який переміщується вздовж поля; та щонайменше один блок обробки даних, підключений до бази даних, при цьому щонайменше один блок обробки даних виконаний із можливістю виконувати інструкції для аналізу отриманих зображень, визначення відповідних зображень, що вказують на зміни щонайменше однієї умови розвитку сільськогосподарської культури, а також для формування локалізованого вигляду шару мапи для перегляду поля щонайменше під час одного етапу розвитку сільськогосподарської культури, на основі щонайменше таких відповідних отриманих 60 зображень.
2. Обчислювальна система за п. 1, яка відрізняється тим, що щонайменше один блок обробки даних додатково виконаний із можливістю виконувати інструкції для генерування даних про врожайність, включно із мапою врожайності, що відображається на графічному інтерфейсі користувача, та для отримання вибору користувачем області мапи врожайності.
3. Обчислювальна система за п. 2, яка відрізняється тим, що щонайменше один блок обробки даних додатково виконаний із можливістю виконувати інструкції для генерування локалізованого вигляду шару мапи, що географічно пов'язаний із вибраною областю мапи поля, у відповідь на вибір користувача.
4. Обчислювальна система за п. 3, яка відрізняється тим, що щонайменше один блок обробки даних додатково виконаний із можливістю виконувати інструкції для накладення локалізованого вигляду шару мапи на мапу врожайності.
5. Обчислювальна система за п. 3, яка відрізняється тим, що щонайменше один блок обробки даних додатково виконаний із можливістю виконувати інструкції для ідентифікації областей, що прогнозовано мають великий потенціал врожайності, та областей, що прогнозовано мають низький потенціал врожайності. я 1 селен ОЙ С х ок і ; ї 1 НК я, хі ; і З. і дя Я Мен рааня о я ду ї; Й погквден | хочем | З мещ. рень щ- офохююююестекююек Іі ! за що ей Коми же е Т люком Е КІ ІЙ Е й ФК. кайки | всркпристес а з | Е і пон: зн ! це й. І пеккеачнних (Я і і Е | 5даавевне ше Ї зонтослаюрзаєтосунну | і і ча Н же ї Н і а НЕ а | : : а В о сехюсженк і і нн пиши ; я кре Ше ; ут еннннтнтнттняй жи пн вик КАК умами віВеМме Ка по І рин в, «45 Е й зеоетесттнсс 1 3 дак о ци Нисі : і : деле У АКА ВЕУ АНУ АКИЯХАЖУХхААКА і а нахручнй Н вич : То те ї ай пеки В ще Я У Ей т, ; : : « й і Е Н и ї ї з г. У І І і ; екю Н і Й їі Дам моде і . і Й : Пемінуму дан і І ї Й : Сковице її ра НЕ ки ШЕ В і НИ Я ї Н і в ме ; Н : оомхжлиєм дк ! КЕ М лжктажжиту хежютюьлих ут ях кеячнх пелет мя пкюмтяя і і Е ре ! : допоки пон і І ї ї ш Предемтеційнай ріден | і Біджно управаіюми данних ЩЕ : КУ | ! що І : о УКХ хкккке кю МОН я і І бвеке знарзтнюго звеевечанн вит ї Н Сичжохаму ху їх хх МТгЗАкМУ сйчисикалУна ско да що шшЩляКФА,СІІВШИ и НН ШЕ ши
«г.
її В: вин ї Засунок моблумо ком кнеюу ЗИ ї «КОСУ мли коми КМУ КУМ Ї ї нин нн Енн Енн Пн нн ї ї Н Н ї її І і хі х. І І НУ інфекції ним і, д. Н ї й і фр КЕ У І не ждуВ М іритуу кі мих ВК інст Укип інв і
З . ТК оду мучаном ПеЕТрУуМЦМ ОД РЕінАЦУУЮМИ МА КТ ЕУКЦН ІЕУКА Її Н ремні ми ії межування т ї і; й ї і фОфБНТрУуКЦи ОО У ЖК МІ отуних м ї хи У чих мим 1 3 І ЩО ї У НО їі жа снах Р ПІЦУ А
І. ками В ї кечИ Н ТНК РОЗД ДІНамя руду вх Н МвІндМмиН а ї КУ у ї Й Її І З ї і Н Н НУ ї кадрах ГЕ Я Ії ї ІЗ тЕ лам рату У ту 1 жах ї її її СИ ДК 1 КІ ї Ка ї ТТ: НУ ях АХ. 1 ак 1 осн ї : - У 1 ї ї ї тіж 1 1 ї ЩЕ ЗНУ НИ І Н ї і 1: МУК ГУ ІЗ Н 1 ї 33 НИ ї Н Н ї ї І І Н Н ї Н і Н 1 Н і 1 У і ї ї нн и нн в п КК и а Е НН мем ііі ооо інн а М У ї Ек Ї 1: зкх їі ідбхузва ката м хагяймі хідати Н Н МиФфоова зо уми книги І 1 Н 1 зад ЕМ і ОН Ї 1 жк і Н І ї ї о Н і У пу ув вв в кити чи чу в ти пути пи Чу у у у у пі у у у В В В ВВ В В ни Чт чить м пр ву Ву піни В і Я чі чі і у В В В В т куту ча тет ча чит в в чх ду'чи Ви Чи ЧР В і і п Ву В ВВ ву чи чи чи піти пи п ча ва ча т у у у у пу у у В ВВ Ту пу п ча чт Тк ті п Ні В ВВ у ву ву Ву в вв вт ї 3 3 паста пох п Омела смгмайтіх Н | НЕПУ цН На ВІНЦЯ На «капа і 3 3 1 зпк і ї ОБ 1 І: ж х. ї ї ГУ в С КМУ Її нн нн М і і її іншфмусМмМй рози вим УМ ги хм. 1 І | НТШ БИКОВ Х ІМ ТСН ВЕДУ МОе Ії Ї Н ке ї рі ККЗ і і я і 1 ін кн КК КК КК КК ПН ВИК КИ В ї У км пре ем папу мі. с жа смів мух СПІЛ ЖММО ут ххх і Н інствуних шо вико ЖаЛеСу, ПОМ, сен анмх те СЕК даніх, СЛ ВК Нотаня ї ї й ї рі беру і І жк ї ї 3 и нн и нн пн КК КК З ї В їх це Фодх Я Я ї Зах уУусоккоМмлютеея ха ци КМ х А ЗМК узчск ками ктена ння КМ Я ї ї ї х ї ї ї їх Н ї но М зни ууеееке ють нини Н і ї : 15 ї ї ї я ї 15 3 І і Н 11 3 ї ї 1 | | ї ! 3 ї ї ї 1 ї т і ІЗ Н ї Ж ла ї М т. кн ьм ск ки ї к Махих х хі ее мих ї Н пупка уке Ка Я 1 і | Мам 1 Бідний: | Ро р Попеунауке з ісредавння ї Н кі і і вив 1: : х СМ, сива ЗА хх ї ї ї хана сля Н «МЕМ ТЕ : соххои 1Ї ккрЕлтТуУ : ї ї Н що ПА МЕХИМНІЖАУ Її КрктТі ї ї Її х передавання її 1 Н М Н і і Е | їі І жо | ма |і | ШИ НЕ 2 і їі Зк. ках рі Н я рі ж рі ї і Н Н Н уч ГУ ї ї : і і і З і рі НИ Н і жк НЕ НИ ї ї Н Н ї І їх ї ї Н Н Н і Н Н Н НН їі І НН НІШУ : о а м м У и: нн и р а ії Н У ІЗ деККю кою уккжжккк ЖК ЖК юю ЖЖ ЖЖ Ж Кк ж КК КАК ЖЖ АЖ ЖК Ж ЖЖ Ю Є Ж пак КК КК КК КК ЖЖ ЖЖ ЖЖ Ж ЮЖЮ КК ук КК КК КК КАК КК ЖК КК КК КК ук КК Ж КЖЖЖЖЖЖЖ ЖЖ Кк К кю ї У : ї 1 У м. і Е і акту хама у аКх Ї ї Н Санки я МН У Я В : ї ї й ї Н ту : НИ о : Н їЕ хм Н Н Н Я ї нн т ї ї ї ї х ії ї ї : 3 У рим
Фк. й хи
ДУ У КК ку у я я КК КК КК КУ КУ Ки Н ї с», Я «Я Я Я Тісто ти РМ парки кто то бопередня ОбБОбив агренсчних даних ія х Я : Н ха ї ся НІ о : Ха ї : А В В КК Ї З З А кан, Н Кн мурами ни Нау ВОНО КІчНяХ : і Н Н ха Н сузних лінь ний е ї С-ж ах ї І С ї Я ї Її Зиму ВОМ ї хи ї З ЕК Я БАС КЯ КК ККАЛ КАААААК МАКАЛЧКТ Ж Х КАККАЖА КК КККККК ККУ К КВК КК КАК КУКА х ї кий В Я свавка масну агпрнонемчних даМих ї ПЛ Ех ІК : КВ Н Н Н Н ом нн З Н сі пн а п ї Її й . й й ї тку сю Ку кас Н Синемня ацмоневе я моду ї ї шк ї Зі ї кая ї ї Хоюклокл тт АТ ААААЛАЖАТАТТА она наннинь я евзнівзаникі чи ї ПОКИ, ОКА Я УЖЖК. о Й сажі пед сн суті лора мв аиремовчннх кет Я ак Я 10 ї Ж Н ї фо ооо
Ф. Н Е линии ; : нн он Шона ни ; ї Свужов Ї в Н ОО пжюнд ж: З розписи дах : Ко 1 Єкрах ї 1 х ОО ї шк ЗК одд ї у ЖИ 3 Н шк вл Її пр» ої ие З ро жмамамиа 3 ро і і що ДИ ї й З КО ЕН се : і КУ і Ул а "Я ї СЯ З ї ЕН хе 3 УК ї ГУ 1 З ї ї ЧІ х я ї І: х ЛЕ ї ЕН ХЛ» і К Н ГЕ : Н ЗШ : пня Меогегюєюювоююююююх І, с ї нини іо нн х и х ко РЕ: ; й З : хх с РЕ: КИ Я чі ї сй ; і 1: 1: 3 ї . Х іфстамічх її 5 1 1: (Я Н Її ідтЕфнех х ШЕ: НН Ті ЯН З у її: З: 3: х : 1: 5 3: 31 Н Її ГУ х 1 її з ї ії: ї І : НЕ їх 13 і : ії пототонн ЕЕ М У Я У : улнотиоттттттттеттентня ї 11, ай ій й ї 3 що Е ТУ ж 7 нь аа аа у а о Н х То пряюуди РР т : х о й ях ї 1 х ГУ з Й ї звадаюня і ЕН; Мика : М ї С х, 3 І й Н ЩІК фаду дну по : йо: ххх І же У: ШУ ЖХ. ї я их ї ї ЕЕ ї 1 ї ох Хеееессеесосоюююююююєююкююй ГУМИ ря х : ШЕ ШИ кВ к і З ЕЕ: У кої ї ї її 1 уку х їх (Я х її її ї РЕ, І її . 3 НЕ ШН Ра їі , Н ГУ У їх: т : 3 ГЕН ті її ; 3 рететтруттутуттит ро Ті її : І ЕЕ БР чи З , дик . : ; ГУ : х КУ т хе с її пдммння Р. В пон СНИ ; ях Ж о БО Бидднянлнннй 10 : Ка ОК НУ ІМмережевий Є У КО МуМмоем Кк, її, РО ббддесяо ї хом унаційний КНУ Хо меле х Н ї Її ' х х У ї ах з: Н ! : нд Кай ; ї З Н ; і хг Н Визв чмх за В мадаха Н тім. ї т ї МІ ї о: п УКХ і і 1 йкх ї ця В 5 х ї ї сю хух : і І ща пк у ЯЗ ; ? Е в що Н чини Н У її у мя , ЖЖ аг у 3 : тк : 8 НІ 4 іфкУалимий й Н Ук х к ї ЖАХ Н Досеооссоюювосоосю нм вн нн ОРАТОР тече ля іч, девнушх і: ц сок о і м с кмин В м ка ті Гаю ЇРжбе Рей! БЖ | їі її дики т нят кю киижиюттюу уки вають хииииив аж иитнважютчиьию кВА АЛЛА А й й ж я м Ал і тлу а ж дал пт ТТ Нут тт тот тт текти лптхмчкляних роб коти го пен ЗгУ пре ЕД пиши учора я ЧИ ЩЕ іо фар еюе о Банк ЕМ і МРАХКай РН о і брчюзрою юю рт ре ЕЕ ук кр т її . ов ік сойки щи дідо олскннк. «Ж. КВУ : юка і іа МОВО РЕ нка Ж Я вКее Кі бив ТК бе Мах ! і дехних СХНОВ МОЄ Кідвюви і ї см, Я ж ллуйрУюкухи 5 їх Ву хеуйумн у Уа дежве Х дм Си ЧЕ НЕ 1 Авржкк хар і рух Зх аррююкю 1) МНК С Ж вдові 0 ВВОЖНе ХК едовооВон Рі борежах ше ни нн и НЕ ІНН КН ОК А М НЕ ЕК ОН М сннннннй В З Бен Мн РОК Я КОС Я МО Я МКК КОНЯ ВАХ ож х соки КИ п я 5 дов Ух 5 КУ ї Н і
С). шезаз ма ех де Нм паю б Б Ми дж Мк о лях 8 А Бех їі 1 Н 1: ї КУ ПІ ї ог бТявий; С | що. її м КА ках ща Ми т ЕІ Ро дені чик вкоть я ; щЗ Шов і ї- НН І гол мана, Мк: С Н ще Я і в бот | 300 пенвкк ЯК ! й сей З : з удритетесннхї ї х же У НУ ї : Ши шк не пи о МИ ЩІ, СМ а севі яю ох ! -е ев З ; : М ї : ЕЕ БУ Ку її Р руч Око МОЗ Н Бу 4 А ! рити х Й пн ни вн в в в ЗИМИ з сві БЕ Снаоува. В. : ні що НОВЕ Я че що шу т Е кана Ї КО і о в ШО ні РОГУ) дон п нн і нн С З мн МИНА зсСевіювіви ке | шк БЕН і. ве Пн ин нн нн нн тез і Зкка Мк т і нн нтно кеомоцнння зни нки ЩЕ НЕ І і і пн п нн ов пон й оон в нн Н І Вееваняетеюю Рем дових Певевка края Гі Ренеде Рвн) ї у ро гоюбен неви ГЕ) свв боРанню | оюротютчвях Гу бюровя рехвюх ї ся 1) ії фа пає НМ Е РО па ЗИБАЯ І РЕ; ака: ЗИУЯ Е КРБ дан ДИН : Н її ї тні ве Мо Іво віРакКю Гвинт; з ТІВ ді бе маю В п їі Н Н т: її мам: ог о я Я Кс ти га ГЕ де и вв шк! Бк ІЕЕ аю МВ ВВ ІК ди Н т: і ГУ вка СНОВ РАНІ АНЯ РЕЖАЮТ ВЕАПУЄМАНЯНУ ТАКОБТ КА ВОЗА АТОМОМУЯ РА і ; я ЩЕ ії тікав щі Ст щк ; Я її і: КТ, ХА ї- моя сем, Б и зм її Б фо юю ей Щ асвая не я ке які І ре Ва МК ще й ЩЕ «д ЕЕ РОК род Тхжк - їжа т К ве Бсу щі шнека їн пе ше хо щ ї 1 їх 1 і бр бжя в щЗ й Й 1. рр ен пек я омовьи м ще аю ві 1 РОТА сні КК Важ їй овен Ме о З С тиною З ті Її КЗ МК сл - хе зак 1 о з ИЧ: - як 7 Се щшОкЕ АЖ: і Кн НН т т в Н Е - і і ке х і фот ЕМама -2 й р «ле мі і РОМА СВ діти ка бож -- - ще що ЗСУ кі ї Стів НЕ сек НН ПО
Янг. й серия ее ЗК и Є Ки пн и КК НО У г міх : Я . ! Тпф Пеараюиценна девавменія одного неистрс тв зу к о дату км опа дах ОО Н СУЯ . М о г т Н Отнимання ЗаМиалене поме. ВК В Види СК дн кума у | У Н і Й ї пн а позов 1 вк чн : й : Ми КО Вища допоаогою обчволювальо системи спра них обра жено т» акама ання еще
КЕ ., й А В У Н ПАНЕ г Ж вними дних кайранжекх: малим иа жене, призманни пла дода чне вна умі Н Я ня М Зк є уві те сек щ- с з зказуювах на аміни щонайменкноя, в сан умов сову ПлрОВКОМ податку КУЛЮ ! нн нн понти її кецащі «ем Ух хх т ; хх ня на зи ці Ум Ма т Тенеруаанна локаліюована а вигляд мапу МОНИ ІНВОКБИНТаВ. швру мапи, НО) СМдуєтося на зл ТО вображеання, уоовійвнимнєо вда пансрами а ду диня переклав полаїнаюрикимк, Шрам у ог, 2 ч ї є тка 5 З вжи куки ние о А є ва м, що ! іналрнад. ма пезноу зу; ШОВ Ку моху Ву НУК, ВЕМЯТОМ Ма сх м - С Ко о АННА НЯ як ве і же ! піднедури прамтичнкуо зику м мм вусинлу явив, ПЕКИХ ВІДКОВІДнНиХ ї ЩО ко с є м зіокух - еОННя ї ! сви У МОООажи них ІДЕ ПіІДХНосицими ВХ гл рання ЗО Емї і нн по нене нн а ни ни кн Н Н г етика 3 сук зу г дк у г і кв, шоу КО Гезерування па опомунаннх до пд окаання гам вовну нормстуюаня дея ІВ РО дкЕжаженкя доних пр ромамнкта, вилух ї ваткухІ Вони хх Вила ак ма меш Н введи нни данних модиястуваче м ї ! с шншжшннннтншншшниине ШИМИ і ЖЕ і ТЕ е і хх У сер сеча уми куки. Й й іпрУуазихи вМЕхму кОадмстувача пав хммих вла м с з " - Н пиншининнММШшшишє: чини с нн нн нн нн нн пн нн нн В ті ї їх 5 ях що сич скаже, щих цу ле зе мх боїЖх Н іхнерузанню а спонукання дол юранання піч ном пен фенку коду вача ДЕ ох і тка кс 1. сипких . ; ам т не зей сек хакі т і Відппоаженна нзкаліжна но ям инл відру майм, по винен поуяаамиМ В і: ! сипаною волає аанн подав. ува ха ак користувача ЕІ : Н 1 М х Дн КАК КА ЖААААА АКА КАТА ККАКААААКАЛ КАНАТ КАСА КУКА КАК КК КАККАККАККАТАТКАЧААСОЯК Я Ї ПК АННИ Ї : -5 ї істо Не кейс тучакь КУКИ ПВ куди пет ве нм» Акт: Те Її джшнткнкаціх За ДОП мини азліВ ств ШОМисТиМ, о по ноано Мають ТЯ і пуху СІПоЕ А лона інаприкляд, МапинЕлад, Млюции потекновА качани жи ї а зу моди тк кт, не зккиК как акме вдтиь пе вуж ГУК КеМУЮ ЖК, 2 КМИНУ, УДК УМ НОККММВКУ МКУ КО ІМК ОК ФЕСТ ПИ, вин петЕННІЯМ хан куКу ред і І ї і м Дооююююююююю юн АКААА КК КК ААНАК ЄЮ КАК КА ААТАКААЮЮ ЖК АКА юю г.
й ЖЕ пен в І Вккомання за допомог ок приктв наприхнад, прнствон 11 транелештяа якою Ода Рв даки, пакту, ММК ну, возпунснувана, паструмемтю і тах Да прое дуви рами Ко азотеюжаинов напоях, садив, МеУйМмінИ оре, вамлосування ДОбИНЕІ че пок хи Її Іо трамання обрихень помре вклиУчмуіЗ виденаями деп м с е удуюиМ нУЛиТув а А 1 Н ч«зспроцедтри праютичноо застосування) Н нишнннишФнннннншш о гемерудвния зх дежавю пристуємя у абех оймиюитевнемех смт, КН сМНютТьс. Тх ! дани КА. адвсиоамнінокалізивансо виснаду и ЗКУ ма Мних МУудажемна. Шк УМА АХ, ПДК и Ду ля пеш аку САН ПСО ПУ МИ КИТ МКК к т я й Н шиловумання ма скрові повин Кора не ; І і ! Н й МЕ Мама ідея седуиання, ЗНЯМИХ зас сеувамня (КІ яМалІВ ЗКУ ВЕУ» ВИДАВ Ашан. І ХК МЕ як Ден налток пристують вк пли Шибте ам, Ка пен Демі х сх ска. зх од ух, зи се шани я чн г Н прис сами: мини жан прим аКих пі зас пед Уви пря юмеанин г ЗКУ Суєанна Н ! нн нн нн руху юк юю ки ю и кю юк як кюх юю юю юю кю жж юю кю кююю 4 ляють кю ю жук жююютик кя Ж юю ух июня ж кю Кк жк екю юки х НУ ; ЕМ Н Коригування меалацтуваюи ме ки пра КТК земосувакна пнапичклад процедтим -- ! пржнтамасно ммтопувиння при семи похнидУвм практич вжлукувамни при йо ! ВЕК ТСУВЧИ: ДІЖКИ, ПООЦЕ НИЗЕТИЧНИ о ВасТ уко ван ді ЗМхму вуожю» пЕоцедуни Ко ВИУКТННеО вастохуммня ор зах СКК Зо духо ко трат а КО міблшлювилнної систе, яки пох іетькя даним Тл ВИТ ИМилаи, дО Не необх, Ма ЕК ї У. ха Ч теки, таж зма ОА І; ває ут стос: І ккУкеи Зміну ЗОСИраене, си им нИх під ох пронедури пеактичноки ЗВУКУ Н на а а а а и НК й :
«р. В ден НІ к ин нн нн НК КК і : ву черв пе 25. г с «М а АК КК М М, 5 нету моуФІіфао мова ме три ЖЕ Н Перемицемня, пий Мманцю, скани іІмнЕ с а ддалао Дачна ВОВНИ АЛВ сх й Й н Й же РостурУмамнй ками ух, вилку а Види ми ПОМ АСМалОДиНОю КЕМОТА их нич прот тт тт ЖЖ пот Вт вт тит Вт ТТ Я ль тв туту пт т пут Ж Я тт тт туту пт ту пт пут ВТ п т тупу т тт тю пт Тит З МК тт т тт туту пит пу В в.
ВВ вт тут пт т тки Я З Ж тв т вн ВВ ту нет ту твій Ж вв я м их г БУ ї Вржеачвини ха дев вчив али о сяк інфа; пох мих ема касами - 1 Вишка и ща ДОК М цк ДУчУКУ ЧАДА НКТ УМ Ааці про меми МНи : інзивиняаа, даннх ШИ ВерожниВЦ пра кине нтуванняй наприклад, пуосколу, РО вкаеннатму НФаВМаці прах інасоикивд, аку Кк. дна, пеломнни кома) та ЕнНфОрМа НИ прорядни лових ул кої кулитуви імазрикази, відкиано між паднажи і ХуфеВКО Кодак Кулона ПЕС Ддана ці пифещімації пам з ст мм иоюм Н ЗКУВІММЕНЯ мк і ! нн НИ укоси кон тнннннннннстнннттннтснннннннннннннннну др М ї- що я онкх н вщрум я г ще КУ ц ей паху жі кла імаздіз са допомо семи киапкно канви рим аних зойраменьтв визначення кед Н ї У стоки кукі Ух Змі ВИ пет: Валі не 1 ВІДпаВКдних шмоаеноікзиниклов, зивиажана пр при аначені дили ДОВре ков ЗМІ; ! дай наражцникх Н Н Кржкрлпттт КК АТАККААНАААМЧЮКККАААЖАААААННННАККЮКАЖККВАААААААААНИ ОКХ КАЖККАКАААЛЛАХКУ : що ен нео ом о м Ко о а ВК у ие ВА НК АЛ о МК Моно дн ми нами виш Н "змеруванна та спочування до зум пуфи іні тсу попи тувачя де шк РО БІдеКцення даних мук пункт; ВКжнУчНК іх ХМ Вреонатноюті, Е ДМ Ма Н Е ВЕЗДданни даних КОПеСУУВчКМ нд ж жмут кт ж же ж ж ж ж ж ЖЖ ж жо ДАЛА ДЖ ЖЖ Ж ЖЖ ЖЖ Ж АЖ ЖЖ В Ж фін АЛЛА ЛИЮ Є ЖЖ ЖЖ ж ж тк лу ПЛАВАЄ Ж жи ЖЖ вт АЖАВ Є кю ЖЖ ЖЖ ж ж жи нт ї ме фа я КК Кл м Аля я мкВ вв з лют м вет у кт пк ки У ПЕВТьВ М ук кт тк кю мн м ВВ ВВЕ ТК мм и я КК вв В у МА тя КК КИ вк вок туту чт куль вн. їм х М Н а т Сх 2: сука ма Ж улукууу кт я У скіфи. ко зи є м що Н їме казних за допомо си чаглювациьни писткю вайору порт увача пола мапи т : кишчакммл реестру есессстоцетоосеесесс есе осесосесеснтетесетоссососсссесстерстесесосссссссттстттестеесссесстсть ВА : Темерущінив з споненаннае до ЗНиИхвНаМма озна а и ВОНу чле унача до м : ПН ну сш. думу с воліли у і чі і умдуч ть еко ВНДКАЧНКТНУТНя ПІКОВИХ ВТ НИД ІЗИУ али, МИХ ЕТ Ва це ни ЛУ яки Пора і сбавсікалюти пемтя, у відповід ма вими кормотивама ож АЖ КК А КАЛ КЖЖЖ КВК В КК ЖЖ КК КАК КК МК ККАЛ КК КК ЖАВ КАВА Фіг я ше НКЮ Ге зн нн нн їм пам « дж ; КОН І ПЕримНнайния, шонямисниюх слуана з пмств в віддаосномо латина задово таня дя ГОМмреманна зобра ани поле, ВКЛ ІВ Вр СОККО А ХУДІ кулмтудами Ї о і інаприклзд; вукувуджаюх ск Я Н У о о : ДУ т нн, Ук ї Ж с Н ке ї я с, КУ ц т кі . І Н Визначемня да фкиаможуне смоли Сита ПебОорезціє пе Ми ЦЕН кодеа нях І Р фмавдекива, Діних СКОМіЮфовнації Мр ЗУ внтува нях і нилоихлад проскеву, ща надає іо аюрмацю про юрвнтннія по віднішеним дети касраемеї, акиненетаетру я І ВДЕ орав ПЕ Ор камію по відне цанкоо до кот кеоранивту Пора пт ї макімнаприклид, часу ДОМ диня, положення си; НЯюБА про аиняння наприклад, З і шале шаиненине, отаман їх зок нанв та інфра й тя аДКМ Смт М се у кулюитурнімналрикиу, Мдотань Кік кедами лускою а сво хупитучні та і пов яаувачня цієї інші бекон мм стран МІНИ Й х нини п пов нн си пн і пін Н ІЗ НОЯ і: Ди ліх За дерма сни ов ло пика а ри жан Ва Ера нен та ВерБОормації, ісмхвламх В ЗоБраненнямя ла визначення пери засзджлння, тереторії жнанча а Її
Ро. Меюна них харантеристмк плюсвиоподарсеко: КеЛюТУюН, ВКакАя ІВ І Місцконажурнаєма м сенота бо міхор ма пон, віднекного помру пілфсвкопимо дах Ко кулетуви У пОорІВНаНН ІВ АХА де ФАКТ ОПОВ ВУЛЕТУВИМ ТВ Виани ення З Н етапу пиомиитну Галинка погану качану дай на дяенихХ хукувудан Маха ку І і листи, ДОВНеМЕ НМА КіфМюті пута іа нене ку сте на З монми, та і іо мил наЗаодженнх вЕрхнОм часі ме КЛ Я и міщхи пики ад, зВивучкВамма ДЛЯ ї Н і ї Н пукувудаиі і ї ї Н ї : В А З Ї Х п нн З н ШНК
Н т. - х. з : Кк Ми ії бішнеруванна та спомукачнх ди відп оанених при бхизама ніорфексу киристуваня ди і ши Н Відобувженна пізня них хепакі самоти сіни о о вл гера ї Н ї вн нн нн и А и и и А и: ча
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201562187183P | 2015-06-30 | 2015-06-30 | |
| PCT/US2016/039880 WO2017004074A1 (en) | 2015-06-30 | 2016-06-28 | Systems and methods for image capture and analysis of agricultural fields |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| UA126111C2 true UA126111C2 (uk) | 2022-08-17 |
Family
ID=57609086
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| UAA201800818A UA126111C2 (uk) | 2015-06-30 | 2016-06-28 | Системи та методи для фіксування зображення та аналізу сільськогосподарських полів |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (3) | US10438343B2 (uk) |
| EP (1) | EP3317812A4 (uk) |
| AR (1) | AR105191A1 (uk) |
| AU (2) | AU2016287397B2 (uk) |
| CA (1) | CA2990438A1 (uk) |
| UA (1) | UA126111C2 (uk) |
| WO (1) | WO2017004074A1 (uk) |
| ZA (1) | ZA201800608B (uk) |
Families Citing this family (116)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10109024B2 (en) | 2014-09-05 | 2018-10-23 | The Climate Corporation | Collecting data to generate an agricultural prescription |
| AU2016287397B2 (en) | 2015-06-30 | 2021-05-20 | Climate Llc | Systems and methods for image capture and analysis of agricultural fields |
| US10581952B1 (en) * | 2015-11-06 | 2020-03-03 | Scruggs Equipment Company, Inc. | Device and method for manufacturer-independent interface between mobile computers and remotely accessible data storage |
| US10754063B2 (en) * | 2016-06-14 | 2020-08-25 | The Climate Corporation | Supervised neural network to predict unlabeled rain rates |
| WO2018049289A1 (en) | 2016-09-09 | 2018-03-15 | Cibo Technologies, Inc. | Systems for adjusting agronomic inputs using remote sensing, and related apparatus and methods |
| US11538099B2 (en) | 2016-09-21 | 2022-12-27 | Iunu, Inc. | Online data market for automated plant growth input curve scripts |
| BR112019007937A8 (pt) * | 2016-10-19 | 2023-04-25 | Basf Agro Trademarks Gmbh | Método para determinar o peso de todos os grãos de uma espiga, sistema para determinar o peso de todos os grãos de uma espiga e produto de programa de computador |
| US10721859B2 (en) | 2017-01-08 | 2020-07-28 | Dolly Y. Wu PLLC | Monitoring and control implement for crop improvement |
| US10255670B1 (en) * | 2017-01-08 | 2019-04-09 | Dolly Y. Wu PLLC | Image sensor and module for agricultural crop improvement |
| US20180210456A1 (en) | 2017-01-20 | 2018-07-26 | Kubota Corporation | Travel route generation device and travel route generation method |
| JP6971577B2 (ja) * | 2017-01-20 | 2021-11-24 | 株式会社クボタ | 走行経路生成装置及び走行経路生成プログラム |
| WO2018173622A1 (ja) * | 2017-03-23 | 2018-09-27 | 日本電気株式会社 | 植生指標算出装置、植生指標算出方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US10524409B2 (en) | 2017-05-01 | 2020-01-07 | Cnh Industrial America Llc | System and method for controlling agricultural product application based on residue coverage |
| CN107122922B (zh) * | 2017-05-23 | 2020-06-16 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于排序学习的农机深松作业质量评价方法 |
| JOP20190145A1 (ar) * | 2017-06-14 | 2019-06-16 | Grow Solutions Tech Llc | أنظمة وطرق لتفريع حصاد قرن إنماء |
| IT201700067764A1 (it) * | 2017-06-19 | 2018-12-19 | Dinamica Generale S P A | Apparato semovente per l’analisi e la gestione ottimale di campi destinati a coltivazioni agricole. |
| US10247717B2 (en) * | 2017-07-14 | 2019-04-02 | SafeNet International LLC | Method of efficient acquisition of soil data using image mapping |
| US10779458B2 (en) * | 2017-12-01 | 2020-09-22 | International Business Machines Corporation | Monitoring aerial application tasks and recommending corrective actions |
| WO2019133973A1 (en) * | 2017-12-29 | 2019-07-04 | Ohio State Innovation Foundation | Crop health sensing system |
| US11094055B2 (en) * | 2018-01-11 | 2021-08-17 | Intelinair, Inc. | Anomaly detection system |
| US10477756B1 (en) | 2018-01-17 | 2019-11-19 | Cibo Technologies, Inc. | Correcting agronomic data from multiple passes through a farmable region |
| US11062516B2 (en) * | 2018-02-07 | 2021-07-13 | Iunu, Inc. | Augmented reality based horticultural care tracking |
| US11006577B2 (en) | 2018-02-26 | 2021-05-18 | Cnh Industrial America Llc | System and method for adjusting operating parameters of an agricultural harvester based on estimated crop volume |
| AU2019264047B2 (en) * | 2018-05-01 | 2022-12-15 | Precision Planting Llc | Analytical cartridge for testing and related methods |
| US11037343B2 (en) * | 2018-05-11 | 2021-06-15 | The Climate Corporation | Digital visualization of periodically updated in-season agricultural fertility prescriptions |
| US20210181078A1 (en) * | 2018-06-01 | 2021-06-17 | Monsanto Technology Llc | Rapid stalk strength assessment |
| US11144775B2 (en) * | 2018-06-25 | 2021-10-12 | Cnh Industrial Canada, Ltd. | System and method for illuminating the field of view of a vision-based sensor mounted on an agricultural machine |
| US10650538B2 (en) | 2018-06-27 | 2020-05-12 | Cnh Industrial Canada, Ltd. | Detecting and measuring the size of clods and other soil features from imagery |
| US10936870B2 (en) * | 2018-07-05 | 2021-03-02 | Iron Ox, Inc. | Method for selectively deploying sensors within an agricultural facility |
| US11234357B2 (en) | 2018-08-02 | 2022-02-01 | Cnh Industrial America Llc | System and method for monitoring field conditions of an adjacent swath within a field |
| US10419902B1 (en) * | 2018-08-10 | 2019-09-17 | Arvus Tecnologia Ltda. | Agricultural data transportation system |
| US10959367B2 (en) * | 2018-10-03 | 2021-03-30 | Cnh Industrial America Llc | System and method for controlling an agricultural tillage implement |
| US10813262B2 (en) | 2018-10-16 | 2020-10-27 | Cnh Industrial America Llc | System and method for generating a prescription map for an agricultural implement based on yield map and/or crop biomass |
| US10713542B2 (en) * | 2018-10-24 | 2020-07-14 | The Climate Corporation | Detection of plant diseases with multi-stage, multi-scale deep learning |
| US11653588B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-05-23 | Deere & Company | Yield map generation and control system |
| US11079725B2 (en) | 2019-04-10 | 2021-08-03 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11178818B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-11-23 | Deere & Company | Harvesting machine control system with fill level processing based on yield data |
| US11589509B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-02-28 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
| US11467605B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-10-11 | Deere & Company | Zonal machine control |
| US11957072B2 (en) | 2020-02-06 | 2024-04-16 | Deere & Company | Pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11641800B2 (en) | 2020-02-06 | 2023-05-09 | Deere & Company | Agricultural harvesting machine with pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11672203B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-06-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control |
| US11240961B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-02-08 | Deere & Company | Controlling a harvesting machine based on a geo-spatial representation indicating where the harvesting machine is likely to reach capacity |
| CN109699271A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-03 | 柳州铁道职业技术学院 | 茶园水肥精量灌施系统及其控制方法 |
| US20200217830A1 (en) * | 2019-01-08 | 2020-07-09 | AgroScout Ltd. | Autonomous crop monitoring system and method |
| ES2948618T3 (es) * | 2019-01-15 | 2023-09-14 | Tata Consultancy Services Ltd | Procedimiento y sistema de estimación de la salud de las plantas |
| WO2020180888A1 (en) * | 2019-03-04 | 2020-09-10 | The Climate Corporation | Data storage and transfer device for an agricultural intelligence computing system |
| US11234366B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-02-01 | Deere & Company | Image selection for machine control |
| US11778945B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-10-10 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US20210342713A1 (en) * | 2020-05-04 | 2021-11-04 | Bioverse Labs Corp | Environmental and crop monitoring system |
| US20200365153A1 (en) * | 2019-05-17 | 2020-11-19 | The Climate Corporation | Voice-integrated agricultural system |
| US20210048822A1 (en) * | 2019-08-12 | 2021-02-18 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | Mobile platform for crop monitoring and treatment |
| US11270189B2 (en) | 2019-10-28 | 2022-03-08 | International Business Machines Corporation | Cognitive decision platform for honey value chain |
| US11445656B2 (en) | 2019-11-26 | 2022-09-20 | Cnh Industrial America Llc | System and method for preventing material accumulation relative to ground engaging tools of an agricultural implement |
| US20210185882A1 (en) * | 2019-12-23 | 2021-06-24 | Ag Leader Technology | Use Of Aerial Imagery For Vehicle Path Guidance And Associated Devices, Systems, And Methods |
| US11523555B2 (en) | 2019-12-24 | 2022-12-13 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11553638B2 (en) | 2019-12-24 | 2023-01-17 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11582899B2 (en) | 2019-12-24 | 2023-02-21 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11596095B2 (en) | 2019-12-24 | 2023-03-07 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11483963B2 (en) | 2019-12-24 | 2022-11-01 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11523556B2 (en) | 2019-12-24 | 2022-12-13 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11553639B2 (en) | 2019-12-24 | 2023-01-17 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11564344B2 (en) | 2019-12-24 | 2023-01-31 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11589500B2 (en) | 2019-12-24 | 2023-02-28 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11564346B2 (en) | 2019-12-24 | 2023-01-31 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11516958B2 (en) | 2019-12-24 | 2022-12-06 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11490558B2 (en) | 2019-12-24 | 2022-11-08 | Cnh Industrial America Llc | Particle delivery system of an agricultural row unit |
| US11337356B2 (en) * | 2020-03-12 | 2022-05-24 | Deere & Company | Crop orientation system and method |
| US11758844B2 (en) * | 2020-03-19 | 2023-09-19 | Deere & Company | Forward-looking perception and machine control during crop harvesting operations |
| US11477940B2 (en) | 2020-03-26 | 2022-10-25 | Deere & Company | Mobile work machine control based on zone parameter modification |
| JP7433105B2 (ja) * | 2020-03-27 | 2024-02-19 | 本田技研工業株式会社 | 情報提供装置、草刈り車両及び草刈り管理システム |
| US11937528B2 (en) * | 2020-04-21 | 2024-03-26 | Deere & Company | Virtual SPAD meter |
| US11666004B2 (en) | 2020-10-02 | 2023-06-06 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | System and method for testing plant genotype and phenotype expressions under varying growing and environmental conditions |
| US20220107297A1 (en) * | 2020-10-02 | 2022-04-07 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | Platform for real-time identification and resolution of spatial production anomalies in agriculture |
| US11849671B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11635765B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-04-25 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11474523B2 (en) | 2020-10-09 | 2022-10-18 | Deere & Company | Machine control using a predictive speed map |
| US11927459B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-03-12 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11874669B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Map generation and control system |
| EP3981243A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-13 | Deere & Company | Map generation and control system |
| EP3981233A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-13 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11895948B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control based on soil properties |
| US11946747B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-04-02 | Deere & Company | Crop constituent map generation and control system |
| US11650587B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-05-16 | Deere & Company | Predictive power map generation and control system |
| US11727680B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-15 | Deere & Company | Predictive map generation based on seeding characteristics and control |
| US11825768B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US20220110236A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-14 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
| EP3981244A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-13 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11871697B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
| EP3981232A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
| US11711995B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-01 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11845449B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11592822B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-02-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| EP3981236A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
| EP3861842B1 (en) * | 2020-10-08 | 2023-08-16 | Deere & Company | Predictive weed map generation and control system |
| US11889788B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive biomass map generation and control |
| US11849672B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| EP3981234A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
| US11844311B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11983009B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-05-14 | Deere & Company | Map generation and control system |
| EP3981235A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
| US11864483B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-09 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
| US11675354B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-06-13 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11889787B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive speed map generation and control system |
| CN114764833A (zh) * | 2021-01-12 | 2022-07-19 | 富泰华工业（深圳）有限公司 | 植物生长曲线确定方法、装置、电子设备及介质 |
| US11669592B2 (en) | 2021-02-12 | 2023-06-06 | Cnh Industrial America Llc | Systems and methods for residue bunch detection |
| US11849662B2 (en) * | 2021-03-16 | 2023-12-26 | Cnh Industrial Canada, Ltd. | System and method for identifying soil layers within an agricultural field |
| US11810285B2 (en) | 2021-03-16 | 2023-11-07 | Cnh Industrial Canada, Ltd. | System and method for determining soil clod parameters of a field using three-dimensional image data |
| CA3117042A1 (en) | 2021-05-03 | 2022-11-03 | AIRM Consulting Ltd. | Computer vision system and method for agriculture |
| US11369055B1 (en) * | 2021-05-21 | 2022-06-28 | Advanced Agrilytics Holdings, Llc | Methods and systems for modeling soil processes and properties |
| CN113837207A (zh) * | 2021-10-15 | 2021-12-24 | 中国农业科学院都市农业研究所 | 一种远程操控的植物照护装置及方法 |
| CN114187525B (zh) * | 2022-02-16 | 2022-04-26 | 北京航天丰益信息技术有限公司 | 一种基于卫星遥感影像的农田区域大数据分析方法 |
| CN114494888B (zh) * | 2022-02-18 | 2022-08-19 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种无人机影像中机播小麦苗期断垄自动监测方法 |
| WO2024035407A1 (en) * | 2022-08-11 | 2024-02-15 | Deere & Company | Systems and methods for predictive harvesting logistics |
| CN115222305B (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-09 | 山东亿云信息技术有限公司 | 一种基于小麦产量数据管理预警方法 |
| CN115376032B8 (zh) * | 2022-10-25 | 2023-05-26 | 金乡县林业保护和发展服务中心(金乡县湿地保护中心、金乡县野生动植物保护中心、金乡县国有白洼林场) | 一种基于图像理解的林业病虫智能识别方法及系统 |
Family Cites Families (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6160902A (en) * | 1997-10-10 | 2000-12-12 | Case Corporation | Method for monitoring nitrogen status using a multi-spectral imaging system |
| DE69935256T2 (de) | 1999-03-15 | 2007-10-31 | Tokyo University of Agriculture and Technology TLO Co., Ltd., Koganei | Bodenuntersuchungsvorrichtung und präzisionslandwirtschaftssystem |
| CA2283767C (en) * | 1999-09-27 | 2007-06-19 | Monsanto Company | Method and system for spatial evaluation of field crop perfomance |
| US8737720B2 (en) * | 2003-04-30 | 2014-05-27 | Deere & Company | System and method for detecting and analyzing features in an agricultural field |
| US7765780B2 (en) * | 2003-12-12 | 2010-08-03 | Vision Robotics Corporation | Agricultural robot system and method |
| DE602004011373T2 (de) * | 2004-12-18 | 2008-07-03 | Deere & Company, Moline | Erntemaschine |
| PL2104413T5 (pl) | 2007-01-08 | 2020-07-13 | The Climate Corporation | Układ i sposób monitorowania siewnika |
| WO2009149394A1 (en) | 2008-06-06 | 2009-12-10 | Monsanto Technology Llc | Generating agricultural information products using remote sensing |
| US8477295B2 (en) | 2009-05-07 | 2013-07-02 | Solum, Inc. | Automated soil measurement device |
| US10285325B2 (en) * | 2010-07-02 | 2019-05-14 | Deere & Company | Seeding apparatus and method of determining a seed spacing variability value |
| US8855937B2 (en) * | 2010-10-25 | 2014-10-07 | Trimble Navigation Limited | Crop characteristic estimation |
| JP5886054B2 (ja) * | 2012-01-16 | 2016-03-16 | 株式会社日立製作所 | 画像解析システム、及び方法 |
| US20130199807A1 (en) * | 2012-02-03 | 2013-08-08 | Mark Hoffman | Tillage System with Interchangeable Modules |
| US9030549B2 (en) * | 2012-03-07 | 2015-05-12 | Blue River Technology, Inc. | Method and apparatus for automated plant necrosis |
| EP3967121A1 (en) | 2012-07-25 | 2022-03-16 | Precision Planting LLC | System for multi-row agricultural implement control and monitoring |
| US20140089045A1 (en) * | 2012-09-27 | 2014-03-27 | Superior Edge, Inc. | Methods, apparatus and systems for determining stand population, stand consistency and stand quality in an agricultural crop and alerting users |
| RU2537908C2 (ru) | 2013-03-06 | 2015-01-10 | Государственное научное учреждение Агрофизический научно-исследовательский институт Российской академии сельскохозяйственных наук (ГНУ АФИ Россельхозакадемии) | Устройство для внутрипочвенного измерения агротехнологических характеристик пахотного слоя почвы в движении |
| EP2966964B1 (en) | 2013-03-14 | 2018-05-09 | Precision Planting LLC | Systems for agricultural implement trench depth control and soil monitoring |
| US9426365B2 (en) * | 2013-11-01 | 2016-08-23 | The Lightco Inc. | Image stabilization related methods and apparatus |
| CA2930849C (en) * | 2013-11-20 | 2022-02-08 | Rowbot Systems Llc | Robotic platform and method for performing multiple functions in agricultural systems |
| US9974226B2 (en) * | 2014-04-21 | 2018-05-22 | The Climate Corporation | Generating an agriculture prescription |
| US9401030B2 (en) * | 2014-04-25 | 2016-07-26 | Tazco Soil Service Co. | Image processing system for soil characterization |
| US10104836B2 (en) * | 2014-06-11 | 2018-10-23 | John Paul Jamison | Systems and methods for forming graphical and/or textual elements on land for remote viewing |
| CA3237917A1 (en) | 2014-08-22 | 2016-02-25 | Climate Llc | Methods for agronomic and agricultural monitoring using unmanned aerial systems |
| BR112017010698A2 (pt) * | 2014-11-24 | 2018-05-08 | Prec Planting Llc | sistema e métodos para identificar campos e tarefas |
| CA2984251C (en) | 2015-04-29 | 2022-10-25 | Precision Planting Llc | Systems, methods, and devices for monitoring weather and field conditions |
| EP3295224B1 (en) * | 2015-05-08 | 2020-09-02 | The Climate Corporation | Work layer imaging and analysis for implement monitoring, control and operator feedback |
| AU2016287397B2 (en) | 2015-06-30 | 2021-05-20 | Climate Llc | Systems and methods for image capture and analysis of agricultural fields |
-
2016
- 2016-06-28 AU AU2016287397A patent/AU2016287397B2/en active Active
- 2016-06-28 UA UAA201800818A patent/UA126111C2/uk unknown
- 2016-06-28 EP EP16818613.8A patent/EP3317812A4/en active Pending
- 2016-06-28 CA CA2990438A patent/CA2990438A1/en active Pending
- 2016-06-28 WO PCT/US2016/039880 patent/WO2017004074A1/en active Application Filing
- 2016-06-29 AR ARP160101970A patent/AR105191A1/es active IP Right Grant
-
2017
- 2017-12-13 US US15/841,203 patent/US10438343B2/en active Active
-
2018
- 2018-01-29 ZA ZA2018/00608A patent/ZA201800608B/en unknown
-
2019
- 2019-10-07 US US16/595,210 patent/US11191219B2/en active Active
-
2021
- 2021-08-18 AU AU2021218100A patent/AU2021218100B2/en active Active
- 2021-11-30 US US17/538,069 patent/US11944043B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3317812A4 (en) | 2019-02-27 |
| EP3317812A1 (en) | 2018-05-09 |
| US20180108123A1 (en) | 2018-04-19 |
| AR105191A1 (es) | 2017-09-13 |
| CA2990438A1 (en) | 2017-01-05 |
| WO2017004074A1 (en) | 2017-01-05 |
| AU2016287397A1 (en) | 2018-02-01 |
| ZA201800608B (en) | 2019-09-25 |
| BR112017028605A2 (pt) | 2019-11-12 |
| US20200104988A1 (en) | 2020-04-02 |
| US11191219B2 (en) | 2021-12-07 |
| US11944043B2 (en) | 2024-04-02 |
| AU2021218100B2 (en) | 2023-08-10 |
| AU2021218100A1 (en) | 2021-09-09 |
| US20220192099A1 (en) | 2022-06-23 |
| US10438343B2 (en) | 2019-10-08 |
| AU2016287397B2 (en) | 2021-05-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| UA126111C2 (uk) | Системи та методи для фіксування зображення та аналізу сільськогосподарських полів | |
| US10769733B2 (en) | Forecasting national crop yield during the growing season using weather indices | |
| AU2019365214B2 (en) | Using machine learning-based seed harvest moisture predictions to improve a computer-assisted agricultural farm operation | |
| ES2965819T3 (es) | Análisis de datos agrícolas | |
| UA126555C2 (uk) | Спосіб управління робочими параметрами сільськогосподарського обладнання | |
| US11686880B2 (en) | Generating and conveying comprehensive weather insights at fields for optimal agricultural decision making | |
| UA125849C2 (uk) | Спосіб контролю роботи сільськогосподарського транспорту | |
| CN113163710B (zh) | 标识和利用农田中的测试地点的系统和方法 | |
| UA123587C2 (uk) | Виявлення заповнених водою ділянок на супутникових знімках | |
| UA126552C2 (uk) | Спосіб визначення та надання рекомендації щодо норми висіву насіння рослин на полі | |
| UA125018C2 (uk) | Спосіб управління внесенням добрив з використанням цифрової моделі доступності біогенних речовин та система для його здійснення | |
| JP2023509344A (ja) | シーズン中に格別に最適化される高応答性農業システム | |
| UA126359C2 (uk) | Перехресне дослідження сільськогосподарського виробника та таргетування поля | |
| RU2820495C2 (ru) | Обнаружение болезней растений с помощью многостадийного, многомасштабного глубокого обучения |