WO2021006029A1 - 情報処理装置及び指標値算出方法 - Google Patents

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information processing
area
conversion coefficient
plant
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祥宇 曾
敦史 橋本
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オムロン株式会社
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    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30181—Earth observation
    • G06T2207/30188—Vegetation; Agriculture

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device for calculating an index value relating to a plant growth state and a method for calculating the index value.
  • the growth state of the plant is evaluated by analyzing the image obtained by photographing the plant (see, for example, Patent Document 1).
  • the size of each part of the plant is required to accurately evaluate the growth state of the plant by image analysis.
  • the growth state is evaluated for a single fruit tree, if a blue sheet is placed behind it and the fruit tree is photographed from a predetermined distance with a camera (see Patent Document 1), an image showing the size of each part can be obtained. Since it is obtained, it is possible to accurately evaluate the growth state of the fruit tree. However, in places where many plants are grown, it is virtually impossible to photograph the appearance of each plant with a camera.
  • the present invention has been made in view of the above situation, and an object of the present invention is to provide a technique capable of calculating an accurate index value regarding a growing state of a plant without increasing the load on the user.
  • the information processing apparatus includes a receiving means for receiving an input of a photographed image obtained by photographing a cultivation area of a plant including a rectangular area from the longitudinal direction of the rectangular area, and the reception.
  • the number of pixels in the width direction of the rectangular region in the captured image input to the means is specified for each of the plurality of depth direction positions in the captured image, and the actual width of the rectangular region is specified for each pixel.
  • the depth direction in the captured image is a direction parallel to the longitudinal direction of the rectangular region image in the captured image (vertical direction of the captured image).
  • the information processing apparatus has one pixel at each depth direction position of the photographed image based on the photographed image obtained by photographing the plant cultivation area including the rectangular area from the longitudinal direction of the rectangular area.
  • the index value calculation means of the information processing device may be a means for calculating the index value by image analysis by artificial intelligence.
  • the index value calculated by the index value calculating means for performing image analysis by artificial intelligence may be a leaf area index (LAI: Leaf Area Index).
  • LAI Leaf Area Index
  • the rectangular region included in the cultivation area of the plant may be a region in which the two boundary lines extending in the longitudinal direction of the region are substantially parallel. Therefore, the rectangular region may be a ridge in the cultivation region or a passage in the cultivation region.
  • the rectangular area may be a virtual area defined by a plurality of pillars (such as pillars regularly arranged in a vinyl house) installed in the cultivation area.
  • the index value calculation method captures a photographed image of the cultivated area by photographing the state of the cultivated area of the plant including the rectangular area from the longitudinal direction of the rectangular area with an imaging device.
  • the number of pixels in the width direction of the rectangular region in the prepared and prepared captured image is specified for each of the plurality of depth direction positions in the captured image, and the actual width of the rectangular region is specified.
  • the conversion coefficient for each depth direction position is calculated by dividing by the number of pixels, and the photographed image is analyzed using the conversion coefficient calculated for each depth direction position to obtain an index value regarding the growth state of the plant. calculate.
  • the index value related to the growth state of the plant is calculated by analyzing the photographed image using the "conversion coefficient for each depth direction position" as in the above-mentioned information processing device. Therefore, even with this index value calculation method, it is possible to calculate an accurate index value regarding the growth state of the plant without increasing the load on the user.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram of a configuration and a usage pattern of an information processing device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flow chart of an index value calculation process performed by the conversion coefficient calculation unit and the index value calculation unit of the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of the processing of steps S101 and S102 of the index value calculation processing.
  • FIG. 1 shows a configuration and a usage pattern of the information processing device 10 according to the embodiment of the present invention.
  • the information processing device 10 has a leaf area index (LAI) in the plant cultivation area of each user based on a photographed image of the plant cultivation area transmitted from the user terminal 20 of each user via the Internet 50.
  • Leaf Area Index is a device for calculating.
  • the user terminal 20 in this embodiment is a smartphone on which a program for using the information processing device 10 is installed.
  • the user terminal 20 may be any device that can transmit a photographed image of the plant cultivation area to the information processing device 10 via the Internet 50.
  • the information processing device 10 is a device programmed so that a relatively high-performance computer functions as a device including a reception unit 11, a conversion coefficient calculation unit 12, an index value calculation unit 13, and a cultivation area management database 14. .
  • the reception unit 11 corresponds to the reception means in the present invention.
  • the cultivation area management database 14 is a database for managing information on the cultivation area of each user.
  • the actual width W of the passage provided in each cultivation area of each user (hereinafter, also referred to as the passage width W) is set. More specifically, in the cultivation area management database 14, for the user who manages one cultivation area, the passage width W of the passage provided in the one cultivation area is included with the identification information of the cultivation area. It is set. Further, in the cultivation area management database 14, for the user who manages a plurality of cultivation areas, the passage width W of the passage provided in the cultivation area is set together with the identification information of the cultivation area for each cultivation area. Has been done.
  • authentication information for example, user ID and password
  • authentication information for example, user ID and password
  • the reception unit 11 is a functional block that receives a photographed image of a plant cultivation area sent from each user terminal 20 as a processing target after performing user authentication.
  • the photographed image of the plant cultivation area transmitted from each user terminal 20 is a color image (see FIG. 3) photographed by the user from the longitudinal direction of the passage provided in the cultivation area. Taking a picture of the cultivated area from the longitudinal direction of the passage means that the cultivated area is photographed with the photographing direction (direction of the imaging device) substantially coincided with the longitudinal direction of the passage.
  • the photographed image sent to the information processing apparatus 10 is preferably obtained by photographing the cultivation area from a position on the center line of the passage. However, the photographed image may be an image of the cultivated area from a position slightly off the center line of the passage.
  • the reception unit 11 when the reception unit 11 accepts the photographed image as a processing target, it also acquires the identification information of the cultivation area in which the photographed image shows the state from the user. Next, the reception unit 11 uses the identification information to read out the passage width W of the passage provided in the cultivation area whose state is shown by the photographed image from the cultivation area management database 14. Then, the reception unit 11 uses the read passage width W (hereinafter referred to as the processing target passage width W) to process the photographed image this time (hereinafter referred to as the processing target photographed image) as a conversion coefficient. Instruct the calculation unit 12.
  • the processing target passage width W hereinafter referred to as the processing target passage width W
  • FIG. 2 is a flow chart of the LAI calculation process performed by the conversion coefficient calculation unit 12 and the index value calculation unit 13.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of the processes of steps S101 and S102 of the LAI calculation process.
  • the index value calculation unit 13 (FIG. 1) is a functional block (learning) that calculates the LAI in the cultivation area in which the processed target photographed image represents the state by analyzing the processed target photographed image by image analysis by artificial intelligence. It has already been done).
  • the conversion coefficient calculation unit 12 is a functional block that calculates the conversion coefficient, which is information used by the index value calculation unit 13 when analyzing the captured image to be processed.
  • the conversion coefficient calculation unit 12 calculates the conversion coefficient by performing the processes of steps S101 to S103 of FIG. 2 (hereinafter, also referred to as conversion coefficient calculation process).
  • step S101 the conversion coefficient calculation unit 12 instructed by the reception unit 11 to process the processed image is first searched for a passage from the processed image (step S101).
  • step S101 the process performed by the conversion coefficient calculation unit 12 is performed by displaying the image to be processed (FIG. 3 (A)) in the green portion (FIG. 3 (B)) as schematically shown in FIG. It is a process to search for a passage by dividing it into a shaded part) and other colored parts.
  • the process of step S101 may be a process of searching the passage by another algorithm (for example, searching a continuous region of earth color from the captured image to be processed).
  • the Conversion coefficient calculation section 12 which has finished the search of the passages, the searched path, the depth direction position to identify the number of pixels width P 1 ⁇ P N in different locations (step S102).
  • the depth direction is a direction from the bottom to the top of the captured image to be processed (a direction in which the distance from the camera that captured the captured image to be processed becomes longer) (see FIG. 3B).
  • Conversion coefficient calculation section finished a particular pixel number P 1 ⁇ P N 12 obtains the transformation coefficient C 1 ⁇ C N by dividing the processed channel width W in the number of pixels P 1 ⁇ P N (step S103) .
  • the processing target passage width W is provided in the cultivation area in which the processing target photographed image read from the cultivation area management database 14 by the reception unit 11 shows the state. It is the passage width W of the existing passage.
  • step S104 the index value calculating section 13
  • the LAI by analyzing the processed captured image by using the transformation coefficient C 1 ⁇ C N
  • a process (step S104) of calculating and storing in the cultivation area management database 14 is performed.
  • the processing of step S104 is not limited as long as using the transform coefficients C 1 ⁇ C N to the analysis of the processing target captured images. More specifically, the process of step S104, analyzes each indicates the processing target captured images in consideration of the width of the area where one pixel is expressed in the depth direction position of the transform coefficients C 1 ⁇ C N Anything that does is fine.
  • step S104 the index value calculation process (process of FIG. 2) for the captured image to be processed this time is completed.
  • the information processing apparatus 10 is provided with a passage and has a conversion coefficient C representing the width of the region represented by one pixel at each depth direction position of the photographed image of the cultivation region of the ethyl plant. 1 calculates a ⁇ C N, and has a configuration of calculating the LAI by analyzing the captured image by using the calculated transform coefficients C 1 ⁇ C N. Therefore, the index value calculated by the information processing apparatus 10 is more accurate than the index value obtained by analyzing the captured image in the state where there is no information on the scale for each position in the depth direction. Since the user of the information processing device 10 does not need to photograph the appearance of each plant cultivated in the cultivation area, according to the information processing device 10, the load on the plant is not increased. It is possible to calculate an accurate index value regarding the growth state.
  • the information processing device 10 described above can be modified in various ways.
  • the information processing device 10 may be transformed into a device that calculates an index value relating to the growth state of a plant other than LAI.
  • the information processing device 10 may be transformed into a device that calculates a plurality of types of index values relating to the growth state of the plant.
  • the information processing device 10 may be transformed into a device that calculates an index value related to the growth state of a plant by image analysis that does not rely on artificial intelligence.
  • the information processing device 10 may be transformed into a device that uses the width of the ridges in the cultivation area instead of the width of the passage in the cultivation area.
  • the information processing device 10 is used instead of the width of the passage, and the width of the cultivation region is used. May be transformed into a device that uses.
  • a plurality of pillars may be regularly provided in the cultivation area. In such a case (such as when cultivating a plant in a greenhouse), the width of a virtual rectangular area defined by a plurality of pillars can be used instead of the width of the passage.
  • the user photographs the cultivation area from the direction in which a virtual rectangular area is formed by the plurality of pillars.
  • Information processing device 11 Reception unit 12 Conversion coefficient calculation unit 13 Index value calculation unit 14 Cultivation area management database 20 User terminal 50 Internet

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Abstract

ユーザの負荷を増やすことなく、植物の成育状態に関する正確な指標値を算出できる情報処理装置をする。情報処理装置は、矩形状領域を含む植物の栽培領域を、前記矩形状領域の長手方向から撮影することで得られた撮影画像の入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段に入力された前記撮影画像内での前記矩形状領域の幅方向の画素数を前記撮影画像における複数の奥行き方向位置のそれぞれについて特定し、前記矩形状領域の実際の幅を特定した各画素数で除算することにより各奥行き方向位置についての変換係数を算出する変換係数算出手段と、前記変換係数算出手段により各奥行き方向位置について算出された前記変換係数を用いて前記撮影画像を解析することにより前記植物の成育状態に関する指標値を算出する指標値算出手段と、を備える。

Description

情報処理装置及び指標値算出方法
　本発明は、植物の成育状態に関する指標値を算出する情報処理装置及び指標値算出方法に関する。
　植物を撮影することで得られた画像を解析することで植物の成育状態を評価することが行われている（例えば、特許文献１参照）。
特許第４０２６６８４号公報
　画像解析による植物の成育状態を正確に評価するためには、植物の各部のサイズが必要とされる。生育状態の評価対象が一本の果樹である場合には、その背後にブルーシートを配置した上で果樹を所定距離からカメラで撮影すれば（特許文献１参照）、各部のサイズが分かる画像が得られるため、果樹の成育状態を正確に評価することが出来る。ただし、多数の植物が育てられている場所では、植物の外観を植物毎にカメラで撮影することは事実上不可能である。
　本発明は、上記現状を鑑みてなされたものであり、ユーザの負荷を増やすことなく、植物の成育状態に関する正確な指標値を算出できる技術を提供することにある。
　本発明の一観点に係る情報処理装置は、矩形状領域を含む植物の栽培領域を、前記矩形状領域の長手方向から撮影することで得られた撮影画像の入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段に入力された前記撮影画像内での前記矩形状領域の幅方向の画素数を前記撮影画像における複数の奥行き方向位置のそれぞれについて特定し、前記矩形状領域の実際の幅を特定した各画素数で除算することにより各奥行き方向位置についての変換係数を算出する変換係数算出手段と、前記変換係数算出手段により各奥行き方向位置について算出された前記変換係数を用いて前記撮影画像を解析することにより前記植物の成育状態に関する指標値を算出する指標値算出手段と、を備える。なお、撮影画像における奥行き方向とは、撮影画像中の矩形状領域画像の長手方向と平行な方向（撮影画像の上下方向）のことである。
　すなわち、情報処理装置は、矩形状領域を含む植物の栽培領域を、前記矩形状領域の長手方向から撮影することで得られた撮影画像に基づき、当該撮影画像の各奥行き方向位置における１画素が表している領域の幅を表す“各奥行き方向位置についての変換係数”を算出し、算出した各変換係数を用いて撮影画像を解析することで植物の成育状態に関する指標値を算出する構成を有している。従って、情報処理装置により算出される指標値は、奥行き方向位置別に縮尺に関する情報がない状態で撮影画像を解析することで得られる指標値よりも正確なものとなる。そして、情報処理装置のユーザは、栽培領域で栽培されている植物毎にその外観を撮影する必要がないのであるから、本情報処理装置によれば、ユーザの負荷を増やすことなく、植物の成育状態に関する正確な指標値を算出することが出来る。
　情報処理装置の指標値算出手段は、人工知能による画像解析により、前記指標値を算出する手段であっても良い。人工知能による画像解析を行う指標値算出手段が算出する指標値は、葉面積指数（ＬＡＩ：Ｌｅａｆ　Ａｒｅａ　Ｉｎｄｅｘ）であっても良い。植物の栽培領域に含まれる矩形状領域は、当該領域の長手方向に延びた２境界線がほぼ平行な領域であれば良い。従って、矩形状領域は、栽培領域内の畝であっても、栽培領域内の通路であっても良い。矩形状領域は、前記栽培領域に設置された複数の柱（ビニールハウスに規則的に配置された柱等）により画定される仮想的な領域であっても良い。
　また、本発明の一観点に係る指標値算出方法は、矩形状領域を含む植物の栽培領域の様子を、前記矩形状領域の長手方向から撮影装置により撮影することで前記栽培領域の撮影画像を用意し、用意された前記撮影画像内での前記矩形状領域の幅方向の画素数を前記撮影画像における複数の奥行き方向位置のそれぞれについて特定し、前記矩形状領域の実際の幅を特定した各画素数で除算することで各奥行き方向位置についての変換係数を算出し、各奥行き方向位置について算出された前記変換係数を用いて前記撮影画像を解析することにより前記植物の成育状態に関する指標値を算出する。
　すなわち、この指標値算出方法では、上記した情報処理装置と同様に、“各奥行き方向位置についての変換係数”を用いて撮影画像を解析することで植物の成育状態に関する指標値が算出される。従って、本指標値算出方法によっても、ユーザの負荷を増やすことなく、植物の成育状態に関する正確な指標値を算出することが出来る。
　本発明によれば、ユーザの負荷を増やすことなく、植物の成育状態に関する正確な指標値を算出できる。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置の構成及び使用形態の説明図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置の変換係数算出部及び指標値算出部によって行われる指標値算出処理の流れ図である。 図３は、指標値算出処理のステップＳ１０１、Ｓ１０２の処理の説明図である。
　以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
　図１に、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０の構成及び使用形態を示す。
　本実施形態に係る情報処理装置１０は、各ユーザのユーザ端末２０からインターネット５０を介して送信されてくる植物の栽培領域の撮影画像に基づき、各ユーザの植物の栽培領域における葉面積指数（ＬＡＩ：Ｌｅａｆ　Ａｒｅａ　Ｉｎｄｅｘ）を算出する装置である。なお、本実施形態におけるユーザ端末２０は、情報処理装置１０を利用するためのプログラムをインストールしたスマートフォンである。ただし、ユーザ端末２０は、植物の栽培領域の撮影画像を、インターネット５０を介して情報処理装置１０に送信できる装置であれば良い。
　情報処理装置１０は、比較的に高機能なコンピュータを、受付部１１、変換係数算出部１２、指標値算出部１３及び栽培領域管理データベース１４を備えた装置として機能するようにプログラミングした装置である。ここで、受付部１１は、本発明における受付手段に相当する。
　栽培領域管理データベース１４は、各ユーザの栽培領域に関する情報を管理しておくためのデータベースである。この栽培領域管理データベース１４には、各ユーザの各栽培領域内に設けられている通路の実際の幅Ｗ（以下、通路幅Ｗとも表記する）が設定されている。より具体的には、栽培領域管理データベース１４には、１つの栽培領域を管理しているユーザについては、当該１つの栽培領域に設けられている通路の通路幅Ｗが当該栽培領域の識別情報と共に設定されている。また、栽培領域管理データベース１４には、複数の栽培領域を管理しているユーザについては、栽培領域毎に、その栽培領域に設けられている通路の通路幅Ｗがその栽培領域の識別情報と共に設定されている。
　さらに、栽培領域管理データベース１４には、各ユーザの認証用情報（例えば、ユーザＩＤとパスワード）も設定されている。
　受付部１１は、ユーザ認証を行った上で、各ユーザ端末２０から送信されてくる、植物の栽培領域の撮影画像を処理対象として受け付ける機能ブロックである。各ユーザ端末２０から送信されてくる植物の栽培領域の撮影画像は、ユーザによって、栽培領域に設けられている通路の長手方向から撮影されたカラー画像（図３参照）である。なお、通路の長手方向から栽培領域を撮影するとは、撮影方向（撮像装置の向き）を通路の長手方向とほぼ一致させて栽培領域を撮影するということである。情報処理装置１０に送られる撮影画像は、通路の中心線上の位置から栽培領域を撮影することで得られたものであることが好ましい。ただし、撮影画像は、通路の中心線から多少外れた位置から栽培領域を撮影したものであっても良い。
　また、受付部１１は、撮影画像を処理対象として受け付ける際には、今回の撮影画像がその様子を示している栽培領域の識別情報もユーザから取得する。次いで、受付部１１は、当該識別情報を用いて、今回の撮影画像がその様子を示している栽培領域内に設けられている通路の通路幅Ｗを栽培領域管理データベース１４から読み出す。そして、受付部１１は、読み出した通路幅Ｗ（以下、処理対象通路幅Ｗと表記する）を用いて、今回の撮影画像（以下、処理対象撮影画像と表記する）を処理することを変換係数算出部１２に指示する。
　以下、図２及び図３も用いて、変換係数算出部１２及び指標値算出部１３の機能を説明する。なお、図２は、変換係数算出部１２及び指標値算出部１３によって行われるＬＡＩ算出処理の流れ図である。図３は、ＬＡＩ算出処理のステップＳ１０１及びＳ１０２の処理の説明図である。
　指標値算出部１３（図１）は、人工知能による画像解析により、処理対象撮影画像を解析することで、処理対象撮影画像がその様子を表している栽培領域におけるＬＡＩを算出する機能ブロック（学習済みのもの）である。変換係数算出部１２は、指標値算出部１３が処理対象撮影画像の解析時に使用する情報である変換係数を算出する機能ブロックである。
　本実施形態に係る変換係数算出部１２は、図２のステップＳ１０１～Ｓ１０３の処理（以下、変換係数算出処理とも表記する）を行うことによって変換係数を算出する。
　すなわち、受付部１１から処理対象撮影画像の処理が指示された変換係数算出部１２は、まず、処理対象撮影画像から、通路を探索する（ステップＳ１０１）。このステップＳ１０１にて、変換係数算出部１２が行う処理は、図３に模式的に示してあるように、処理対象撮影画像（図３（Ａ））を緑色の部分（図３（Ｂ）で網掛けを付してある部分）とその他の色の部分に分けることで通路を探索する処理である。ただし、ステップＳ１０１の処理は、他のアルゴリズム（例えば、土色の連続領域を処理対象撮影画像から検索する）で通路を探索する処理であっても良い。
　通路の探索を終えた変換係数算出部１２は、探索した通路の、奥行き方向位置が互いに異なる箇所での幅方向の画素数Ｐ１～ＰＮを特定する（ステップＳ１０２）。ここで、奥行き方向とは、処理対象撮影画像における下から上へ向かう方向（処理対象撮影画像を撮影したカメラからの距離が長くなる方向）のことである（図３（Ｂ）参照）。
　画素数Ｐ１～ＰＮの特定を終えた変換係数算出部１２は、処理対象通路幅Ｗを画素数Ｐ１～ＰＮで除算することで変換係数Ｃ１～ＣＮを求める（ステップＳ１０３）。なお、処理対象通路幅Ｗとは、既に説明（定義）したように、受付部１１によって栽培領域管理データベース１４から読み出される、処理対象撮影画像がその様子を示している栽培領域内に設けられている通路の通路幅Ｗのことである。
　変換係数算出部１２による変換係数算出処理（ステップＳ１０１～Ｓ１０３の処理）が完了すると、指標値算出部１３により、変換係数Ｃ１～ＣＮを用いて処理対象撮影画像を解析することによりＬＡＩを算出して栽培領域管理データベース１４に記憶する処理（ステップＳ１０４）が行われる。指標値算出部１３が行う、このステップＳ１０４の処理は、処理対象撮影画像の解析に変換係数Ｃ１～ＣＮを用いるものであれば良い。より具体的には、ステップＳ１０４の処理は、変換係数Ｃ１～ＣＮのそれぞれが示している、各奥行き方向位置における１画素が表している領域の幅を考慮して処理対象撮影画像を解析するものであれば良い。
　ステップＳ１０４の処理が完了すると、今回の処理対象撮影画像に対する指標値算出処理（図２の処理）が終了される。
　以上、説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、通路が設けられエチル植物の栽培領域の撮影画像の各奥行き方向位置における１画素が表している領域の幅を表す変換係数Ｃ１～ＣＮを算出し、算出した変換係数Ｃ１～ＣＮを用いて撮影画像を解析することでＬＡＩを算出する構成を有している。従って、情報処理装置１０により算出される指標値は、奥行き方向位置別に縮尺に関する情報がない状態で撮影画像を解析することで得られる指標値よりも正確なものとなる。そして、情報処理装置１０のユーザは、栽培領域で栽培されている植物毎にその外観を撮影する必要がないのであるから、情報処理装置１０によれば、ユーザの負荷を増やすことなく、植物の成育状態に関する正確な指標値を算出することが出来る。
　《変形例》
　上記した情報処理装置１０は、各種の変形が可能なものである。例えば、情報処理装置１０を、ＬＡＩ以外の植物の成育状態に関する指標値を算出する装置に変形しても良い。また、情報処理装置１０を、植物の成育状態に関する複数種類の指標値を算出する装置に変形しても良い。情報処理装置１０は、人工知能によらない画像解析で植物の成育状態に関する指標値を算出する装置に変形しても良い。
　情報処理装置１０を、栽培領域内の通路の幅の代わりに、栽培領域内の畝の幅を使用する装置に変形しても良い。栽培領域内の他の矩形状領域（領域の長手方向に延びた２境界線がほぼ平行な領域）がある場合には、情報処理装置１０を、通路の幅の代わりに、当該栽培領域の幅を使用する装置に変形しても良い。また、栽培領域に複数の柱が規則的に設けられている場合もある。そのような場合（ビニールハウス内で植物を栽培している場合等）には、複数の柱によって画定される仮想的な矩形状領域の幅を、通路の幅の代わりに用いることも出来る。なお、この場合、ユーザは、複数の柱によって仮想的な矩形状領域が形成されることになる方向から栽培領域を撮影することになる。
　《付記》
　矩形状領域を含む植物の栽培領域を、前記矩形状領域の長手方向から撮影することで得られた撮影画像の入力を受け付ける受付手段（１１）と、
　前記受付手段に入力された前記撮影画像内での前記矩形状領域の幅方向の画素数を前記撮影画像における複数の奥行き方向位置のそれぞれについて特定し、前記矩形状領域の実際の幅を特定した各画素数で除算することにより各奥行き方向位置についての変換係数を算出する変換係数算出手段（１２）と、
　前記算出手段により各奥行き方向位置について算出された前記変換係数を用いて前記撮影画像を解析することにより前記植物の成育状態に関する指標値を算出する指標値算出手段（１３）と、
　を備えることを特徴とする情報処理装置（１０）。
　１０　情報処理装置
　１１　受付部
　１２　変換係数算出部
　１３　指標値算出部
　１４　栽培領域管理データベース
　２０　ユーザ端末
　５０　インターネット

Claims (7)

  1. 　矩形状領域を含む植物の栽培領域を、前記矩形状領域の長手方向から撮影することで得られた撮影画像の入力を受け付ける受付手段と、
    　前記受付手段に入力された前記撮影画像内での前記矩形状領域の幅方向の画素数を前記撮影画像における複数の奥行き方向位置のそれぞれについて特定し、前記矩形状領域の実際の幅を特定した各画素数で除算することにより各奥行き方向位置についての変換係数を算出する変換係数算出手段と、
    　前記変換係数算出手段により各奥行き方向位置について算出された前記変換係数を用いて前記撮影画像を解析することにより前記植物の成育状態に関する指標値を算出する指標値算出手段と、
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 　前記指標値算出手段が、人工知能による画像解析により、前記指標値を算出する手段である、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記指標値が、葉面積指数である、
    　ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記矩形状領域が、前記栽培領域内の通路である、
    　ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記矩形状領域が、前記栽培領域内の畝である、
    　ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記矩形状領域が、前記栽培領域に設置された複数の柱により画定される仮想的な領域である、
    　ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 　矩形状領域を含む植物の栽培領域の様子を、前記矩形状領域の長手方向から撮影装置により撮影することで前記栽培領域の撮影画像を用意し、
    　用意された前記撮影画像内での前記矩形状領域の幅方向の画素数を前記撮影画像における複数の奥行き方向位置のそれぞれについて特定し、前記矩形状領域の実際の幅を特定した各画素数で除算することで各奥行き方向位置についての変換係数を算出し、
    　各奥行き方向位置について算出された前記変換係数を用いて前記撮影画像を解析することにより前記植物の成育状態に関する指標値を算出する、
    　ことを特徴とする指標値算出方法。
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