信息处理系统、器件和方法以及生产农作物产品的方法技术方案

本发明专利技术涉及信息处理系统、器件和方法以及生产农作物产品的方法。其中，信息处理系统可包括：摄像器件，所述摄像器件获取包括农作物的被摄对象图像，所述被摄对象图像包括红色图像数据和近红外线图像数据；以及处理器件，所述处理器件基于：(a)从所述红色图像数据和所述近红外线图像数据获得的红光和近红外光的反射率中计算的指数，以及(b)从至少所述红色图像数据中提取的区域的几何图案，来指定所述被摄对象图像中对应于所述农作物的区域。

Information processing system, device and method, and method for producing crop products

【技术实现步骤摘要】
信息处理系统、器件和方法以及生产农作物产品的方法本申请是申请日为2014年3月17日、专利技术名称为“方法、系统和介质，该介质上存储有指令以致使处理器执行用于获得生物体的包含一组光学数据的图像信息的方法”的申请号为201480016948.4的专利申请的分案申请。
本专利技术所公开的技术涉及信息处理系统、该信息处理系统的信息处理方法、摄像器件、摄像方法和程序，且具体涉及能够计算出农作物的适宜生育指标和预期的适宜收获时期的信息处理系统、该信息处理系统的信息处理方法、摄像器件、摄像方法和程序。
技术介绍
在通过使用被安装在空间卫星中的传感器来感测来自植物的反射光(近红外光)从而估计农作物的生育状态和收获季节的卫星遥感情况中，在夜空或云层下获得数据是困难的，且来自卫星的数据需要耗用数天才能到手，因此，实时信息是很难得到的。此外，因为卫星进行循环之旅，所以想要获得同一地点的信息就依赖于该卫星的周期，所获得的是宽范围的粗略信息，而很难获得窄区域的准确信息。此外，在使用被安装到地面上的传感器的近距离遥感情况中，从目标到该传感器的距离是短的，因而，存在着如下的优势，即：感测受到的大气的影响比在卫星遥感情况下受到的影响小，能够在没有传感器与目标之间的干扰的前提下通过该传感器获得纯粹来自目标的数据，能够在较佳的时间获得数据，等等。目前已经公开了这样的遥感技术：其中，在植物附近获得图像信息，将所述图像信息传输至计算机，通过所述计算机计算出植被指数，并且基于所述指数与诸如纤维量等评估项目之间的关联来评估或预测适宜的收获时期(参照PTL1)。引用文献列表专利文献PTL1：国际专利申请公开案第WO2009/116613号
技术实现思路
要解决的技术问题然而，在上述的PTL1所公开的技术中，因为设置了拍摄农作物的单个照相机，所以当在农场区域内作物的生育状况发生改变时，利用被偶尔拍摄到的该作物的生育状况来辨识整个农场的生育状况，因而存在着对于适宜的收获时期的评估精度或预测精度下降的情况。而且，现有技术因为不能应对生物体的生育所以是受到限制的。此外，不可能掌握位于不同区域中的许多农场的生育状况。此外，在PTL1所公开的技术中，通过利用近红外光传感器和红光传感器而基于农作物图像数据中的近红外光和红光数据进行算术运算从而计算出植被指数、籍此对农作物的生育状况进行评估的精度不是十分可靠的。换言之，通过执行把利用作物的颜色对生育状况进行评估和基于植被指数对生育状况进行评估组合起来的这两种评估，很难提高评估的精度。此外，PTL1中所公开的技术批露了用于遥感的专用设备可以被用作照相机。关于这样的用于遥感的专用设备，使用的是多光谱照相机(多波段照相机)或高光谱照相机。前者必需带通滤波器的机械式切换，且图像区域的同时性是不足的。此外，因为后者必需扫描，所以图像区域的同时性也是不足的，而且，因为它的光学系统是复杂的，所以使所述照相机小型化是困难和昂贵的，并且因为数据占用大的容量，所以通信负荷增大，且因此，所述照相机不适合于无线通信。此外，PTL1中所公开的技术是基于如下的前提，即：评估结果或预期的适宜收获时期应该被提供给生产者或管理者。在这种情况下，生产者能够预想到且掌握收获时期，但是难以满足零售商、一般消费者、诸如餐馆等消费者、代销商、或者不希望通过零售商才能购买农作物和/或希望知晓作物的收获时期的其他外部团体的需求。目前期望的是，能够基于RGB图像和NIR图像恰当地计算出农作物的生育指标和预期的适宜收获时期，且能够将关于所述生育指标和所述预期的适宜收获时期的信息不仅分发给生产者和管理者，还分发给零售商、一般消费者和代销商等等。解决技术问题所采取的技术方案本专利技术的各实施例涉及如下的方法，该方法包括：获得生物体的图像信息，所述图像信息包含一组光学数据；基于所述一组光学数据来计算生育指标；且基于所述生育指标来计算预期的收获时期。这里，所述图像信息包含下列中的至少一者：(a)从图像传感器获得的可视图像数据和从所述图像传感器获得的不可视图像数据；以及(b)来自至少两个摄像器件的一组图像数据，这里所述至少两个摄像器件从至少两个位置摄取所述一组图像数据。其他的实施例涉及如下的系统，该系统包括摄像器件。这里，服务器和所述摄像器件中的至少一者被构造成：获得生物体的图像信息，所述图像信息包含一组光学数据；基于所述一组光学数据来计算生育指标；且基于所述生育指标来计算预期的收获时期。这里，所述图像信息包含下列中的至少一者：(a)从图像传感器获得的可视图像数据和从所述图像传感器获得的不可视图像数据；以及(b)来自至少两个摄像器件的一组图像数据，这里所述至少两个摄像器件从至少两个位置摄取所述一组图像数据。另外的实施例涉及有形的、非暂时性的计算机可读介质，该计算机可读介质上存储有用于致使处理器执行如下方法的指令，所述方法包括：获得生物体的图像信息，所述图像信息包含一组光学数据；基于所述一组光学数据来计算生育指标；并且基于所述生育指标来计算预期的收获时期。这里，所述图像信息包含下列中的至少一者：(a)从图像传感器获得的可视图像数据和从所述图像传感器获得的不可视图像数据；以及(b)来自至少两个摄像器件的一组图像数据，这里所述至少两个摄像器件从至少两个位置摄取所述一组图像数据。如这里在各种说明性实施例中所使用的，术语“作物”和“农作物”包括生物体。生物体是任何的生命系统。所述生命系统可以是在生物学上能够延续的。这里所使用的生物体的进一步定义是分子组合体，所述分子组合体的职能是如下的或多或少较为稳定的整体：该整体呈现出包括任何能够生育的生命结构的生命的特征。因此，例如，生物体包括但不局限于动物、真菌、微生物和植物。因此，这里所使用的包括但不局限于“农作物”的术语“作物”及其变型包括但不局限于诸如牛、山羊、绵羊、猪、鱼和家禽等动物。相应地，例如，包括但不局限于“生育状态信息”、“生育状况信息”的术语“生育指标”及其变型包括但不局限于包含作物和动物在内的生物体的生育。此外，例如，包括但不局限于“收获”、“收获时期信息”、“预期的适宜收获时期”、“收获计划”、“收获计划信息”、“收获开始时期”、“收获时期”和“收获时期期限”的术语“收获”及其变型指的是生物体的收获。在各种说明性实施例中，收获包括对于包含作物和/或动物在内的成熟生物体的任何采集。因此，这里所使用的术语“对生育状况进行评估”及其变型包括评估诸如动物和作物等生物体的生育状况。这样的评估可以使用动物和作物的各种特征，包括生育指标和这里没有明确列出的其他特征。这里所公开的方法和系统可以使用光学数据。例如，可以使用一组光学数据来获得生育信息或生育指标。所述光学数据可以包括被摄取的图像数据，所述被摄取的图像数据包括可视图像数据和不可视图像数据。这里所使用的术语“可视图像数据”可以包括使用红-绿-蓝(还称为RGB)颜色模型的图像数据。例如，数码照相机和摄影机经常使用特定的RGB颜色空间。这里所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息处理系统，其包括：/n摄像器件，所述摄像器件获取包括农作物的被摄对象图像，所述被摄对象图像包括红色图像数据和近红外线图像数据；以及/n处理器件，所述处理器件基于：/n(a)从所述红色图像数据和所述近红外线图像数据获得的红光和近红外光的反射率中计算的指数，以及/n(b)从至少所述红色图像数据中提取的区域的几何图案，/n来指定所述被摄对象图像中对应于所述农作物的区域。/n

【技术特征摘要】
20130325 JP 2013-0620171.一种信息处理系统，其包括：
摄像器件，所述摄像器件获取包括农作物的被摄对象图像，所述被摄对象图像包括红色图像数据和近红外线图像数据；以及
处理器件，所述处理器件基于：
(a)从所述红色图像数据和所述近红外线图像数据获得的红光和近红外光的反射率中计算的指数，以及
(b)从至少所述红色图像数据中提取的区域的几何图案，
来指定所述被摄对象图像中对应于所述农作物的区域。


2.根据权利要求1所述的系统，
其中，从所述红光和所述近红外光的所述反射率中计算的所述指数是归一化差分植被指数，并且
如果特定区域满足以下两个条件，所述处理器件将所述特定区域指定为所述对应于所述农作物的区域，
(a)所述特定区域的所述归一化差分植被指数超过阈值，以及
(b)所述特定区域的几何图案与所述农作物的预定特征信息匹配。


3.根据权利要求1所述的系统，
其中，所述摄像器件包括图像传感器，并且
所述图像传感器包括：
红色像素，所述红色像素获取所述红色图像数据，以及
近红外线像素，所述近红外线像素获取所述近红外线图像数据。


4.根据权利要求1所述的系统，
其中，所述摄像器件包括两个图像传感器，所述两个图像传感器设置为彼此之间具有预定距离，并且
所述两个图像传感器中的每一个包括获取所述红色图像数据的红色像素。


5.根据权利要求4所述的系统，
其中，所述处理器件基于从所述两个图像传感器中的至少一个图像传感器的所述被摄对象图像中获得所述农作物的尺寸信息。


6.根据权利要求5所述的系统，
其中，所述两个图像传感器获取所述农作物的立体图像。


7.根据权利要求1所述的系统，
其中，所述处理器件用于基于所述红色图像数据和所述近红外线图像数据来估计所述农作物的生长情况。


8.根据权利要求1所述的系统，
其中，所述处理器件在服务器中，并且
所述摄像器件通过网络连接将所述被摄对象图像传输到所述服务器中的所述处理器件。


9.根据权利要求1所述的系统，
其中，所述摄像器件和所述处理器件局部连接，使得所述处理器件在无需通过网络连接接收所述被摄对象图像的情况下计算生长指标。


10.根据权利要求7所述的系统，
其中，所述处理器件估计所述生长情况以计算生长指标。


11.根据权利要求7所述的系统，
其中，所述处理器件基于从所估计的所述生长情况中获得的信息来估计将要收获的所述农作物的量。


12.根据权利要求7所述的系统，
其中，所述处理器件基于所述生长情况来估计适宜收获时期。


13.根据权利要求7所述的系统，
其中，所述生长情况的信息包括所述农作物的尺寸。


14.根据权利要求7所述的系统，
其中，所述处理器件基于从所估计的所述生长情况中获得的信息来生成农业区域的制图数据。


15.一种信息处理器件，其包括：
接口，所述接口接收包括农产品的被摄对象图像，所述被摄对象图像包括红色图像数据和近红外线图像数据；以及
处理器件，所述处理器件指定所述被摄对象图像中对应于所述农作物的区域，并且
其中，所述处理器件基于：
(a)从所述红色图像数据和所述近红外线图像数据获得的红光和近红外光的反射率中计算的指数，以及
(b)从至少所述红色图像数据中提取的区域的几何图案，
来指定所述对应于所述农作物的区域。


16.一种生产农作物产品的...

【专利技术属性】
技术研发人员：小仓盛生，角博文，
申请(专利权)人：索尼公司，
类型：发明
国别省市：日本;JP