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公開番号2022094331
公報種別公開特許公報(A)
公開日2022-06-24
出願番号2021199854
出願日2021-12-09
発明の名称実推定システム、実収穫システム、枝茎推定システム、学習システム、実推定方法及び実推定プログラム
出願人ヤンマーホールディングス株式会社,学校法人千葉工業大学
代理人個人,個人,個人
主分類G06Q 50/02 20120101AFI20220617BHJP(計算;計数)
要約【課題】植物の実等に関する推定精度の向上を図りやすい実推定システム、実収穫システム、枝茎推定システム、学習システム、実推定方法及び実推定プログラムを提供する。
【解決手段】実推定システムは、枝茎抽出部22と、推定部23と、を備える。枝茎抽出部22は、植物A1を含む入力画像Im1から、植物A1の枝茎A12の形状に関する枝茎形状情報D1を抽出する。推定部23は、枝茎形状情報D1に基づいて、枝茎A12につながっている植物A1の実A11の位置、個数及び有無の少なくとも一項目を含む実情報D3を推定する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項1】
植物を含む入力画像から、前記植物の枝茎の形状に関する枝茎形状情報を抽出する枝茎抽出部と、
前記枝茎形状情報に基づいて、前記枝茎につながっている前記植物の実の位置、個数及び有無の少なくとも一項目を含む実情報を推定する推定部と、を備える、
実推定システム。
続きを表示(約 900 文字)【請求項2】
前記枝茎抽出部は、前記入力画像を、前記枝茎に対応する第1領域と、前記枝茎以外の第2領域とに分類する分類器を有する、
請求項1に記載の実推定システム。
【請求項3】
前記分類器は、前記第2領域を、前記植物における前記枝茎以外の部位に対応する前景領域と、前記植物以外の背景領域とに更に分類する、
請求項2に記載の実推定システム。
【請求項4】
前記枝茎抽出部は、前記分類器の出力を用いて、前記枝茎の画像を出力する識別器を更に有する、
請求項2又は3に記載の実推定システム。
【請求項5】
前記推定部は、前記枝茎形状情報に加えて、前記入力画像に含まれる前記実の位置情報に基づいて、前記実情報を推定する、
請求項1~4のいずれか1項に記載の実推定システム。
【請求項6】
前記入力画像は、三次元画像である、
請求項1~5のいずれか1項に記載の実推定システム。
【請求項7】
前記枝茎形状情報及び前記実情報の少なくとも一方を表示させる表示処理部を更に備える、
請求項1~6のいずれか1項に記載の実推定システム。
【請求項8】
前記入力画像を用いて前記実の姿勢に関する姿勢情報を推定する姿勢推定部を更に備え、
前記推定部は、前記枝茎形状情報に加えて前記姿勢情報に基づいて、前記実情報を推定する、
請求項1~7のいずれか1項に記載の実推定システム。
【請求項9】
前記姿勢情報に基づいて、前記実の果梗の位置に関する果梗位置情報を推定する果梗位置推定部を更に備える、
請求項8に記載の実推定システム。
【請求項10】
前記入力画像を用いて前記実の形状に関する形状情報を推定する形状推定部を更に備え、
前記推定部は、前記枝茎形状情報に加えて前記形状情報に基づいて、前記実情報を推定する、
請求項1~9のいずれか1項に記載の実推定システム。
(【請求項11】以降は省略されています)

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、植物の実等に関する推定に用いられる実推定システム、実収穫システム、枝茎推定システム、学習システム、実推定方法及び実推定プログラムに関する。
続きを表示(約 1,300 文字)【背景技術】
【0002】
関連技術として、植物(農作物)を生育する圃場の一部である領域を撮影した画像から、植物の実等の対象オブジェクトの個数を推定する情報処理装置が知られている。関連技術に係る情報処理装置は、圃場のうち指定された領域を撮影した画像から取得される領域の特徴量と、予め学習されたパラメータである推定パラメータと、に基づいて、指定された領域に含まれる実(対象オブジェクト)の個数を推定する。これにより、例えば、葉等の遮蔽物に隠れて画像に写っていない実も含めた個数が推定可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特開2020-024672号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上記関連技術の構成では、例えば画像から取得される特徴量次第で、植物の構造から考えると実など存在するはずもない位置であっても、遮蔽物に隠れた実が存在するとの的外れな推定がされる可能性がある。
【0005】
本発明の目的は、植物の実等に関する推定精度の向上を図りやすい実推定システム、実収穫システム、枝茎推定システム、学習システム、実推定方法及び実推定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一の局面に係る実推定システムは、枝茎抽出部と、推定部と、を備える。前記枝茎抽出部は、植物を含む入力画像から、前記植物の枝茎の形状に関する枝茎形状情報を抽出する。前記推定部は、前記枝茎形状情報に基づいて、前記枝茎につながっている前記植物の実の位置、個数及び有無の少なくとも一項目を含む実情報を推定する。
【0007】
本発明の他の局面に係る実収穫システムは、前記実推定システムと、前記実情報に基づいて前記実を収穫する収穫装置と、を備える。
【0008】
本発明の他の局面に係る枝茎推定システムは、枝茎抽出部を備える。前記枝茎抽出部は、植物を含む入力画像から、前記植物の枝茎の形状に関する枝茎形状情報を抽出する。前記枝茎抽出部は、前記入力画像を、前記枝茎に対応する第1領域と、前記枝茎以外の第2領域とに分類する分類器を有する。
【0009】
本発明の他の局面に係る学習システムは、植物の枝茎の形状に関する枝茎形状情報に基づいて、前記枝茎につながっている前記植物の実の位置、個数及び有無の少なくとも1つを含む実情報を推定するための学習済みモデルを生成する。前記学習システムは、前記枝茎形状情報と前記実情報とを含む学習用データセットを用いて、前記枝茎形状情報と前記実情報との間の相関関係を学習する。
【0010】
本発明の他の局面に係る学習システムは、植物を含む入力画像から、前記植物の枝茎の形状に関する枝茎形状情報を抽出するための学習済みモデルを生成する。前記学習システムは、前記入力画像と、前記入力画像のうちの前記枝茎に対応する第1領域及び前記枝茎以外の第2領域とを含む学習用データセットを用いて、前記入力画像と、前記第1領域及び前記第2領域との間の相関関係を学習する。
(【0011】以降は省略されています)

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