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公開番号2025055365
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-08
出願番号2023164651
出願日2023-09-27
発明の名称農業支援システムおよび作物列の検出方法
出願人株式会社クボタ
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類A01G 7/00 20060101AFI20250401BHJP(農業;林業;畜産;狩猟;捕獲;漁業)
要約【課題】作物列検出の精度およびロバスト性を向上させる。
【解決手段】農業支援システムは、複数の作物列を含む圃場の上方から見た画像を処理して、複数の作物列を検出する処理装置を備える。処理装置は、画像から、複数の作物列である植被部を抽出した植被部画像を生成し、植被部画像のN本の積算ライン(Nは2以上の整数)に沿って、植被部画像を構成する画素群の画素値を積算して、N本の積算ラインに関連するN個の積算値を求め、N個の積算値を格納した1次元配列にフィルタを適用して畳み込み演算を行うことによってN個の重み付き積算値を求め、N個の重み付き積算値に基づいて複数の作物列を検出するように構成される。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
複数の作物列を含む圃場の上方から見た画像を処理して、前記複数の作物列を検出する処理装置を備え、
前記処理装置は、
前記画像から、前記複数の作物列である植被部を抽出した植被部画像を生成し、
前記植被部画像のＮ本の積算ライン（Ｎは２以上の整数）に沿って、前記植被部画像を構成する画素群の画素値を積算して、前記Ｎ本の積算ラインに関連するＮ個の積算値を求め、
前記Ｎ個の積算値を格納した１次元配列にフィルタを適用して畳み込み演算を行うことによってＮ個の重み付き積算値を求め、
前記Ｎ個の重み付き積算値に基づいて前記複数の作物列を検出するように構成される、農業支援システム。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記フィルタの重みは、作物の種類または生育時期によって異なる、請求項１に記載の農業支援システム。
【請求項３】
前記フィルタのサイズは、作物の種類または生育時期によって異なる、請求項１に記載の農業支援システム。
【請求項４】
前記フィルタは、線形フィルタまたはガウシアンフィルタである、請求項１から３のいずれか１項に記載の農業支援システム。
【請求項５】
前記処理装置は、
前記Ｎ本の積算ラインが延びる方向に平行な第１軸、および前記第１軸に直交する第２軸によって規定される２次元座標系の原点を中心に複数の回転角度で前記植被部画像を回転させて複数の回転植被部画像を生成し、
前記複数の回転植被部画像のそれぞれに対し、
回転植被部画像を構成する画素群の画素値を前記Ｎ本の積算ラインに沿って積算して前記Ｎ個の積算値を求め、
前記Ｎ個の積算値を格納した１次元配列に前記フィルタを適用して畳み込み演算を行うことによって前記Ｎ個の重み付き積算値を求め、
前記複数の回転植被部画像から得られる前記Ｎ個の重み付き積算値のセットに基づいて前記複数の作物列を検出する、請求項１から３のいずれか１項に記載の農業支援システム。
【請求項６】
前記処理装置は、
前記Ｎ本の積算ラインが延びる方向に平行な第１軸、および前記第１軸に直交する第２軸によって規定される２次元座標系の原点を中心に複数の回転角度で前記植被部画像を回転させて複数の回転植被部画像を生成し、
前記複数の回転植被部画像のそれぞれに対し、
回転植被部画像を構成する画素群の画素値を各積算ラインに沿って積算して第１積算値を求め、かつ、各積算ライン上に位置する前記回転植被部画像の画素群の数を積算して第２積算値を求めることによって、それぞれ、Ｎ個の第１積算値およびＮ個の第２積算値を取得し、
前記Ｎ個の第１積算値および前記Ｎ個の第２積算値のそれぞれを格納した１次元配列に前記フィルタを適用して畳み込み演算を行うことによって、Ｎ個の重み付き第１積算値およびＮ個の重み付き第２積算値を求め、
前記Ｎ本の積算ラインのそれぞれに関連する、重み付き第２積算値に対する重み付き第１積算値の植被率を求めて、前記Ｎ本の積算ラインについてのＮ個の植被率を取得し、
前記複数の回転植被部画像から得られる前記Ｎ個の植被率のセットに基づいて前記複数の作物列を検出する、請求項１から３のいずれか１項に記載の農業支援システム。
【請求項７】
前記処理装置は、前記植被部画像に離散フーリエ変換を適用して周波数のスペクトル画像を生成し、前記スペクトル画像から、前記２次元座標系において前記複数の作物列が延びる方向と、前記第１軸とが成す角度を推定する、請求項５に記載の農業支援システム。
【請求項８】
前記処理装置は、推定した前記角度を参照して前記複数の回転角度を決定し、前記２次元座標系の原点を中心に前記複数の回転角度で前記植被部画像を回転させて前記複数の回転植被部画像を生成する、請求項７に記載の農業支援システム。
【請求項９】
前記処理装置は、前記画像にＬａｂ変換または深層学習を適用して、前記植被部を抽出した前記植被部画像を生成する、請求項１から３のいずれか１項に記載の農業支援システム。
【請求項１０】
前記処理装置は、さらに、前記作物列の検出結果に基づいて隣接する作物列間の領域を特定し、かつ、特定した前記領域に生えた雑草を検出したときに防除指示を送信するように構成される、請求項１に記載の農業支援システム。
（【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】
本開示は、農業支援システムおよび作物列の検出方法に関する。
続きを表示（約 2,700 文字）【背景技術】
【０００２】
次世代農業として、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）およびＩｏＴ（Internet of Things）を活用したスマート農業の研究開発が進められている。圃場に関する情報をクラウド上で一元管理し、クラウド上のデータを活用して農業を支援する農業支援システムの研究開発が進められている。農業支援システムを利用することによって、例えば、防除、耕耘、播種、施肥、作物の植え付け、または収穫などの農作業に必要な作業全般を効率的に行うことが可能となる。
【０００３】
また、圃場における作物列を含む画像を処理して作物列を検出する様々な手法が提案されている。特許文献１は、作物が植え付けられた畝が列状に形成された圃場を畝に沿って作業機に走行させるための制御方法を開示している。圃場を含む画像を処理することによって、畝が延びる方向と作業機の進行方向とがなす角度、または作業機における畝の中心位置からの位置すれ量が算出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第６４１８６０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
作物の種類または生育時期などの環境の変化によって、作物列を適切に検出できない場合がある。そのため、作物列検出の精度およびロバスト性の向上が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様による農業支援システムは、複数の作物列を含む圃場の上方から見た画像を処理して、前記複数の作物列を検出する処理装置を備え、前記処理装置は、前記画像から、前記複数の作物列である植被部を抽出した植被部画像を生成し、前記植被部画像のＮ本の積算ライン（Ｎは２以上の整数）に沿って、前記植被部画像を構成する画素群の画素値を積算して、前記Ｎ本の積算ラインに関連するＮ個の積算値を求め、前記Ｎ個の積算値を格納した１次元配列にフィルタを適用して畳み込み演算を行うことによってＮ個の重み付き積算値を求め、前記Ｎ個の重み付き積算値に基づいて前記複数の作物列を検出するように構成される。
【０００７】
本開示の一態様による方法は、コンピュータに実装される、圃場における複数の作物列を検出する方法であって、前記圃場の上方から見た画像を取得することと、前記画像から、前記複数の作物列である植被部を抽出した植被部画像を生成することと、前記植被部画像のＮ本の積算ライン（Ｎは２以上の整数）に沿って、前記植被部画像を構成する画素群の画素値を積算して、前記Ｎ本の積算ラインに関連するＮ個の積算値を求めることと、前記Ｎ個の積算値を格納した１次元配列にフィルタを適用して畳み込み演算を行うことによってＮ個の重み付き積算値を求めることと、前記Ｎ個の重み付き積算値に基づいて前記複数の作物列を検出することと、をコンピュータに実行させる。
【０００８】
本開示の包括的または具体的な態様は、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、もしくはコンピュータが読み取り可能な非一時的記憶媒体、またはこれらの任意の組み合わせによって実現され得る。コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は、揮発性の記憶媒体を含んでいてもよいし、不揮発性の記憶媒体を含んでいてもよい。装置は、複数の装置で構成されていてもよい。装置が２つ以上の装置で構成される場合、当該２つ以上の装置は、１つの機器内に配置されてもよいし、分離した２つ以上の機器内に分かれて配置されていてもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の実施形態によれば、作物列検出の精度およびロバスト性を向上させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本開示の実施形態に係る農業支援システムの構成例を示す模式図である。
本開示の実施形態に係る農業支援システムのハードウェア構成例を示すブロック図である。
作物列を検出するためのアルゴリズムの実装例による処理手順を示すフローチャートである。
水稲列を含む入力画像の一例を示す図である。
水稲列である植被部を含む植被部画像の一例を示す図である。
前処理適用前の入力画像の例を示す図である。
前処理適用後の二値画像の例を示す図である。
前処理適用前の入力画像の他の例を示す図である。
前処理適用後の二値画像の他の例を示す図である。
ステップＳ３０が含む具体的な処理手順の例を示すフローチャートである。
２次元座標系の原点を中心に第１の回転角度で植被部画像を回転させて得られる回転植被部画像の例を示す図である。
２次元座標系の原点を中心に第２の回転角度で植被部画像を回転させて得られる回転植被部画像の例を示す図である。
２次元座標系の原点を中心に第３の回転角度で植被部画像を回転させて得られる回転植被部画像の例を示す図である。
２次元座標系の原点を中心に第４の回転角度で植被部画像を回転させて得られる回転植被部画像の例を示す図である。
植被部画像にＤＦＴを適用して生成される周波数のスペクトル画像の例を示す模式図である。
図８Ａに示される植被部画像または回転植被部画像の複数の積算ラインを例示する模式図である。
図８Ｂに示される回転植被部画像の複数の積算ラインを例示する模式図である。
ステップＳ４０が含む具体的な処理手順の例を示すフローチャートである。
畳み込み演算を説明するための模式図である。
重み付き積算値のセットに含まれる各回転植被部画像のＮ個の重み付き積算値を降順にソートして得られるリストの概要を示す模式図である。
他の実装例による、ステップＳ３０が含む具体的な処理手順の例を示すフローチャートである。
他の実装例による、ステップＳ４０が含む具体的な処理手順の例を示すフローチャートである。
雑草を検出した場合に防除指示を農業機械に送信するためのアルゴリズムの実装例による処理手順を示すフローチャートである。
植被部画像の一部を拡大した図である。
作物列および雑草の検出結果が示された検出結果画像を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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