Способ, система и носитель информации, имеющий сохраненные на нем команды, которые вызывают выполнение процессором способа получения информации изображения организма, содержащей набор оптических данных

Способ, система и носитель информации, имеющий сохраненные на нем команды, которые вызывают выполнение процессором способа получения информации изображения организма, содержащей набор оптических данных

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники, к которой относится изобретение

Настоящее изобретение относится к системе обработки информации, способу обработки информации системы обработки информации, устройству обработки изображений и способу формирования изображения и программе и, в частности, к системе обработки информации, способу обработки информации системы обработки информации, устройству формирования изображения и способу формирования изображения и программе, которая позволяет рассчитать надлежащий индекс роста сельскохозяйственной продукции и оптимальное время сбора урожая.

Перекрестная ссылка на родственные заявки

Данная заявка имеет приоритет на основании заявки на патент Японии JP 2013-062017, поданной 25 марта 2013, полное содержание которой включено здесь посредством ссылки.

Уровень техники

При использовании спутника дистанционного зондирования, где величина роста растений и сезон сбора урожая сельскохозяйственной продукции оцениваются посредством измерения величины отраженного света (ближнее инфракрасное излучение) от растений с использованием датчика, установленного на искусственном спутнике, трудно получить данные в ночное время суток или в условиях густой облачности, и процесс получения информации занимает несколько дней, пока данные со спутника будут обработаны и, таким образом, трудно получить информацию в режиме реального времени. Кроме того, поскольку спутник перемещается по орбите, то получить информацию относительно конкретного места можно только в зависимости от цикла перемещения спутника, таким образом, предоставляется возможность получить приблизительную информацию в широком диапазоне, в то время как затруднительно получить точную информацию в конкретной области.

Кроме того, при ближнем дистанционном зондировании, где используется датчик, установленный на земле, расстояние от цели до датчика мало и, следовательно, существуют преимущество, которое заключается в том, что этот способ измерения в меньшей степени зависит от погодных условий, чем с использованием спутника дистанционного зондирования, данные от цели могут быть получены датчиком без наличия препятствий между датчиком и целью, данные могут быть получены в предпочтительных количествах и тому подобное. Описана такая технология дистанционного зондирования, в которой информация изображения получается в непосредственной близости от растения, информация изображения передается в компьютер, индекс растительности вычисляется с помощью компьютера, и оптимальное время сбора урожая оценивается или предполагается на основании корреляции между индексом и параметрами оценки, такими как количество волокна (см. PLT 1).

Перечень ссылок

Патентный документ

PLT 1: Международная публикация № WO 2009/116613

Раскрытие изобретения

Техническая задача

Тем не менее, в технологии, раскрытой в PLT 1, как описано выше, обеспечивается только одна камера, которая фотографирует сельскохозяйственную продукцию, когда состояние произрастания продукции изменяются в пределах фермы, то информация о состоянии произрастания по всей ферме получают нерегулярно, посредством получения сфотографированных состояний произрастания продукции, и, таким образом, бывают случаи, в которых точность оценки или ожидания оптимального времени сбора урожая снижается. Кроме того, в предшествующем уровне техники, использование технологии ограничено, потому что отсутствует информация о месте роста организмов. Кроме того, невозможно охватить информацию о состоянии произрастания на многих фермах, расположенных в разных районах.

Кроме того, в технологии, раскрытой в PTL 1, точность при оценке состояния произрастания сельскохозяйственной продукции путем вычисления индекса растительности посредством арифметической операции на основании данных близкого инфракрасного излучения и в красном участке спектра от данных изображения сельскохозяйственной продукции с использованием датчика ближнего инфракрасного излучения и датчика красного участка спектра не является достаточно надежным способом. Другими словами, трудно повысить точность оценки посредством выполнения как оценки в сочетании с оценкой состояния произрастания, используя цвета продукта, так и оценки состояния произрастания на основании индекса растительности.

Более того, в соответствии с технологией, раскрытой в PLT 1, специализированное устройство для дистанционного зондирования может быть использовано в качестве камеры. Для такого специализированного устройства для дистанционного зондирования, применяется мультиспектральная камера (многополосовая камера) или гиперспектральная камера. Последнее требует механического переключения полосового фильтра и синхронность изображения областей недостаточна. Кроме того, так как последний требует сканирования, синхронность изображения областей является недостаточной, кроме того, так как его оптическая система является сложной, трудно уменьшить размеры камеры, что приводит к высокой стоимости, и дополнительно, так как данные занимают большую емкость, нагрузка связи увеличивается и, таким образом, камера не представляет собой подходящее устройство для беспроводной связи.

Более того, технология, раскрытая в PTL 1, основана на предпосылке, что должен быть обеспечен результат оценки или ожидаемое оптимальное время сбора урожая для производителя или менеджера. В этом случае, производитель может ожидать и получить информацию о времени сбора урожая, но сложно удовлетворить требования предприятий розничной торговли, рядовых потребителей, иных клиентов, таких как рестораны, дистрибьюторы или другие сторонние организации, которые хотят приобрести сельскохозяйственную продукцию, минуя розничную торговлю, и/или кто хочет знать время сбора урожая продукции.

Желательно иметь возможность должным образом вычислить индекс роста и ожидаемое оптимальное время сбора урожая сельскохозяйственной продукции на основании изображения RGB и NIR изображения, и иметь возможность распространять информацию об индексе роста и ожидаемом оптимальном времени сбора урожая не только для производителя и менеджера, а также для предприятий розничной торговли, общих потребителей, дистрибьюторов и иным.

Решение технической задачи

Различные варианты осуществления настоящего изобретения относятся к способам, включающие в себя: получение информации об изображении организма, включающая в себя набор оптических данных; вычисление индекса роста на основании набора оптических данных; и вычисление ожидаемого времени уборки урожая на основании индекса роста, где информация об изображении содержит, по меньшей мере, одно из следующего: (а) данные видимого изображения, полученные от датчика изображения, и данные невидимого изображения, полученные от датчика изображения, и (б) набор данных изображения, по меньшей мере, от двух устройств захвата изображений, где, по меньшей мере, два устройства захвата изображений захватывают набор данных изображения, по меньшей мере, из двух позиций.

Дополнительные варианты осуществления относятся к системам, включающие в себя: устройство захвата изображения, где, по меньшей мере, один из серверов и устройство захвата изображения выполнено с возможностью: получать информацию изображения организма, включающую в себя набор оптических данных; вычислять индекс роста на основании набора оптических данных; и вычислять ожидаемое время уборки урожая на основании индекса роста, где информация изображения содержит, по меньшей мере, одно из следующего: (а) данные видимого изображение, полученные от датчика изображения, и данные невидимого изображения, полученные от датчика изображения, и (б) набор данных изображения, по меньшей мере, от двух устройства захвата изображений, где, по меньшей мере, два устройства захвата изображений захватывают набор данных изображения, по меньшей мере, из двух положений.

Дополнительные варианты осуществления относятся к материальным, невременным машиночитаемым носителям информации, хранящие команды, которые вызывают процессор выполнить способ, способ включает в себя: получение информации об изображении организма, включающая в себя набор оптических данных; вычисление индекса роста на основании набора оптических данных; и вычисление ожидаемого времени уборки урожая на основании индекса роста, где информация об изображении содержит, по меньшей мере, одно из следующего: (а) данные видимого изображения, полученные от датчика изображения, и данных невидимого изображения, полученные от датчика изображения, и (б) набор данных изображения, по меньшей мере, от двух устройств захвата изображений, где, по меньшей мере, два устройства захвата изображений захватывают набор данных изображения, по меньшей мере, из двух положений.

Как здесь используется, в различных иллюстративных вариантах осуществления, термины "продукция" и "сельскохозяйственная продукция" включают в себя организмы. Организм является любой живой системой. Живая система может быть биологически родственной.

Дополнительное определение организма, как он использовано здесь, представляет собой совокупность молекул, функционирующих как более или менее устойчивое в целом, которое проявляет свойства жизни, которое включает в себя любую живую структуру, способную к произрастанию. Так, например, организм включает в себя, но не ограничивается ими, животные, грибы, микроорганизмы и растения.

Таким образом, термины "продукция" и их вариации, включающие в себя, но не ограничиваясь ими, "сельскохозяйственную продукцию", как он использованы здесь, включают в себя, но не ограничиваются ими, животных, таких как коровы, козы, овцы, свиньи, рыбы и птицы.

Соответственно, например, термины "индекс роста" и их вариации, включают в себя, но не ограничиваясь ими, "информацию о состоянии роста", "информацию о ситуации роста", включающие, но не ограничиваются ими, рост организмов, включающие в себя продукты и животных.

Кроме того, например, термины "урожай" и их вариации, включающие в себя, но не ограничиваясь ими, "сбор урожая", "информацию о времени сбора урожая", "ожидаемое оптимальное время сбора урожая", "план сбора урожая", "информацию плана сбора урожая", "время начала сбора урожая", "сезон сбора урожая" и "предельный срок сбора урожая", относятся к сбору урожая организмов. В различных иллюстративных вариантах осуществления, сбор урожая включает в себя любой процесс сбора зрелых организмов, включающие в себя продукты и/или животных.

Таким образом, термин "оценка ситуации роста", и их разновидности, как он использован здесь, включает в себя оценку ситуации роста организмов, таких как животные и продукты. Такая оценка может использовать различные свойства животных и продукции, включающая в себя индекс роста и другие свойства не указанные здесь явно.

Способы и системы, описанные здесь, могут использовать оптические данные. Например, набор оптических данных может быть использован для получения информации роста или индекса роста. Оптические данные могут включать в себя данные захваченного изображения, включающие в себя данные видимых и невидимых изображений.

Как используется здесь, термин "данные видимого изображения" может включать в себя данные изображения, используя цветовую модель красный-зеленый-синий (также известную как RGB). Например, цифровые фотоаппараты и видеокамеры часто используют конкретное RGB цветовое пространство.

Как используется здесь, термин «данные невидимого изображения" может включать в себя ближнее инфракрасное излучение (в дальнейшем также упоминается как NIR).

Как используется здесь, термин "внешние стороны" и их вариации, включает в себя обычных потребителей, розничных продавцов, рестораны и производителей продуктов питания. Например, внешние стороны могут включать в себя любое лицо или бизнес, связанный с системой цепочки поставок.

Устройство захвата изображения, используемое в различных иллюстративных вариантах осуществления, раскрытых здесь, является устройством, которое захватывает данные изображения или информацию об изображении. Например, устройство захвата изображения может включать в себя, но не ограничивается этим, оптические устройства, которые хранят и/или передают данные неподвижных или движущихся изображений, такое как камера или видеокамера.

Термин "датчик-видеокамера" и их вариации, как он использован здесь, относится к устройству, которое захватывает изображения. Датчик-видеокамера может иметь различные функции, такие как способность собирать, передавать и/или хранить различные параметры. Такие параметры могут включать в себя, но не ограничиваться, информацию, относящуюся к росту, температуре, влажности и атмосферному давлению.

Кроме того, датчик-видеокамера может иметь функциональные возможности для передачи информации или данных по сети или на внешнее устройство. Например, датчик-видеокамера может поставлять информацию, включающую в себя данные захваченного изображения, на сервер.

В приведенном здесь описании, для целей иллюстрации, способы могут быть описаны в определенном порядке. Следует понимать, что в альтернативных вариантах осуществления способы могут быть выполнены в другом порядке, чем описано здесь. Следует также понимать, что описанные здесь способы могут быть выполнены аппаратными компонентами или могут быть реализованы в последовательности машинных команд, которые могут быть использованы, чтобы вызвать машину, например, общего назначения или процессор специального назначения (GPU или CPU) или логические схемы, запрограммированные командами, для выполнения способов (FPGA). Эти машинно-исполняемые команды могут быть сохранены на одном или более машиночитаемых носителях, таких как CD-ROM или на другом типе носителя, например, оптические диски, гибкие диски, ROMs, RAMs, EPROMs, EEPROMs, магнитные или оптические карты, флэш-память или другие виды машиночитаемых носителей, пригодных для хранения электронных команд. Альтернативно, способы могут быть выполнены с помощью комбинации аппаратных средств и программного обеспечения.

Конкретные подробности приведены в описании для обеспечения полного понимания вариантов осуществления. Тем не менее, должно быть понятно любому специалисту в данной области техники, что иллюстративные варианты осуществления могут быть реализованы без этих конкретных деталей.

Например, в некоторых случаях, хорошо известные схемы, процессы, алгоритмы, структуры и способы могут быть показаны или описаны без излишней детализации с целью не допустить усложнений в иллюстративных вариантах осуществления.

Кроме того, следует отметить, что варианты осуществления описаны как различные процессы, которые могут быть описаны как блок-схемы алгоритма, диаграммы потока, диаграммы потоков данных, структурные схемы или блок-схемы, среди других. Хотя любое из этих изображений может описывать различные части операции как последовательный процесс или последовательность процессов, многие из операций или частей операции могут выполняться параллельно, одновременно и или с резервированием.

Кроме того, порядок операций может быть изменен. Процесс завершается, когда его операции завершены, но могут иметь дополнительные этапы или повторяющиеся этапы, не показанные на чертеже. Процесс может соответствовать способу, функции, процедуре, подпрограмме и т.д. Когда процесс соответствует функции, то его завершение соответствует возврату функции к вызывающей функции или главной функции.

Более того, варианты осуществления могут быть реализованы аппаратными средствами, программным обеспечением, микропрограммным обеспечением, межплатформным программным обеспечением, микрокодом и дескриптными языками аппаратных средств, среди прочего, или любой их комбинацией. При реализации в программном обеспечении, микропрограммном обеспечении, межплатформном программном обеспечении или микрокодом, программный код или сегменты кода для выполнения необходимых задач могут быть сохранены на машиночитаемом носителе, таком как носитель данных.

Процессор(ы) может выполнять необходимые задачи. Сегмент кода может представлять собой процедуру, функцию, подпрограмму, программу, процедуру, подпрограмму, модуль, пакет программного обеспечения, класс или любое сочетание команд, структур данных или операторов программы. Сегмент кода может быть связан с другим сегментом кода или аппаратной схемой посредством передачи и/или приема информации, данных, аргументов, параметров или контента памяти. Информация, аргументы, параметры, данные и т.д. могут быть переданы, переадресованы посредством любых подходящих средств, включающие в себя совместное использование памяти, передачу сообщений, эстафетную передачу, передачу сети и т.д.

В то время как иллюстративные варианты осуществления изобретения были подробно описаны, следует понимать, что изобретательские концепции могут быть по-разному воплощены и использованы, и что считается, что прилагаемая формула изобретения включает в себя такие вариации, за исключением случаев, ограниченных предшествующим уровнем техники.

Полезные результаты изобретения

В соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения, индекс роста и ожидаемое оптимальное время сбора урожая сельскохозяйственной продукции может быть вычислено. В различных вариантах осуществления процесс вычисления индекса роста и ожидаемого оптимального времени сбора урожая может быть усовершенствован по сравнению с процессом вычислений в предшествующем уровне техники.

Краткое описание чертежей

Фиг. 1 представляет собой иллюстративную схему, показывающую пример конфигурации системы обработки информации в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 2 является иллюстративной схемой, показывающей пример конфигурации датчика-видеокамеры, показанной на фиг. 1, в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 3 является иллюстративной схемой, показывающей пример конфигурации датчика в датчике-видеокамере, показанной на фиг. 2, в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 4 является иллюстративной схемой, показывающей пример конфигурации терминального устройства, показанного на фиг. 1, в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 5 является иллюстративной схемой, показывающей пример конфигурации сервера, показанного на фиг. 1, в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 6 является иллюстративной схемой, показывающей пример конфигурации управляющей информации в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 7 является иллюстративной блок-схема алгоритма, предназначенная для описания процесса накопления информации о ситуации роста, выполняемого датчиком-камерой в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 8 является иллюстративной схемой для описания способа передачи информации о ситуации роста между датчиками-видеокамерами согласно различным вариантам осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 9 является иллюстративной схемой для описания другого способа передачи информации о ситуации роста между датчиками-видеокамерами согласно различным вариантам осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 10 является иллюстративной блок-схемой алгоритма для описания процесса зондирования, выполняемого датчиком-камерой в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 11 является иллюстративной блок-схемой алгоритма для описания процесса накопления информации о ситуации роста, выполняемого сервером согласно различным вариантам осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 12 является иллюстративной блок-схемой алгоритма для описания процесса приема информации о плане сбора урожая, выполняемого посредством терминального устройства согласно различным вариантам осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 13 является иллюстративной схемой для описания принципа визуализации стереоскопического изображения в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 14 является иллюстративной блок-схемой алгоритма, предназначенной для описания процесса направления ответа на запрос между терминальным устройством и сервером в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 15 является иллюстративной схемой для описания первого примера модификации датчика в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 16 является иллюстративной схемой для описания второго примера модификации датчика в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 17 является иллюстративной схемой для описания третьего примера модификации датчика в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 18 является иллюстративной схемой для описания четвертого примера модификации датчика в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Фиг. 19 является иллюстративной схемой для описания примера конфигурации персонального компьютера общего назначения в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения.

Осуществление изобретения

Далее будет приведено описание различных иллюстративных вариантов осуществления настоящего изобретения (далее упоминается как варианты осуществления). Следует отметить, что описание будет представлено в следующем порядке.

1. Первый вариант осуществления (пример конфигурации варианта осуществления системы обработки информации)

2. Первый пример модификации (Первый пример модификации структуры датчика)

3. Второй пример модификации (Второй пример модификации структуры датчика)

4. Третий пример модификации (Третий пример модификации структуры датчика)

5. Четвертый пример модификации (Четвертый пример модификации структуры датчика)

1. Первый вариант осуществления

Пример конфигурации системы обработки информации

Во-первых, со ссылкой на фиг. 1, будет описан пример конфигурации системы обработки информации, что представляет собой иллюстративный пример конфигурации различных вариантой осуществления настоящего изобретения.

Система обработки информации, показанная на фиг. 1, выполнена с возможностью включать в себя датчики-видеокамеры с 11-1 по 11-N, терминальные устройства с 12-1 по 12-4, каждое управляемое потребителем, предприятием розничной торговли, дистрибьютором и фермером, сеть 13 и сервер 14. В системе обработки информации, показанной на фиг. 1, изображения, захваченные датчиками-видеокамерами с 11-1 по 11-N, поставляются в сервер 14 через сеть 13, представленную интернетом, и, таким образом, сервер 14 вычисляет индекс роста сельскохозяйственной продукции и вычисляет ожидаемое оптимальное время уборки урожая на основании индекса роста. Кроме того, сервер 14 направляет ответы на запросы, такие как ожидаемое оптимальное время уборки урожая, на терминальные устройства с 12-1 по 12-4, каждое управляемое потребителем, предприятием розничной торговли, дистрибьютором и фермером, среди других внешних сторон.

Более подробно, датчики-видеокамеры c 11-1 по 11-N расположены таким образом, что все поля могут быть отображены с заданными интервалами угодий сельскохозяйственной продукции, которые подлежат контролю (или таким образом, что области, которые могут находиться в непосредственной близости ко всей площади угодий, могут быть отображены с помощью датчиков-видеокамер с 11-1 по 11-N как единое целое), которые включают в себя захваченные изображения RGB пикселей и пикселей NIR, и данные захваченного изображения передаются на сервер 14 через сеть 13. Кроме того, датчики-видеокамеры 11 измеряют температуру, влажность и величину атмосферного давления среди прочего, как информацию об окружающей среде, и поставляют информацию, а также данные захваченного изображения на сервер 14 в качестве информации о состоянии роста. Следует отметить, что датчики-видеокамеры с 11-1 по 11-N называются просто как датчики-видеокамеры 11, если не указано иное в этой и других конфигурациях.

Терминальные устройства с 12-1 по 12-4 являются устройствами обработки информации, сконфигурированные как, например, в частности, персональные компьютеры (в том числе мобильные терминалы, так называемые смартфоны), управляемые соответственно потребителем, розничным продавцом, дистрибьютором и фермером, и направляют запросы на получение информации об индексе роста и ожидаемом оптимальном времени сбора урожая, в частности, через сеть 13, принимают и отображают информацию отклика на запрос с сервера 14.

Сервер 14 получает и накапливает информацию о ситуации роста на основании данных изображения и другой информации, поставленной из датчиков-видеокамер 11, и вычисляет индекс роста и ожидаемое оптимальное время сбора урожая на основании данных изображения. Кроме того, сервер 14 использует информацию о ситуации роста в прошлом в дополнение к данным изображения, передаваемым из датчиков-видеокамер 11, чтобы вычислить ожидаемое оптимальное время уборки урожая. Дополнительно, когда получается вычисленное ожидаемое оптимальное время сбора урожая на основании информации о состоянии роста, сервер 14 уведомляет терминальные устройства с 12-1 по 12-4, управляемые, соответственно потребителем, розничным торговцем, дистрибьютором и фермером, об информации ожидаемого оптимального времени сбора урожая через сеть 13. Следует отметить, что ожидаемое оптимальное время сбора урожая может быть предполагаемой датой оптимального дня начала сбора урожая, или предшествующим днем до заданного количества дней от предполагаемой даты, или заданного количества дней со дня до несколько дней от предполагаемой даты.

Пример конфигурации для реализации функции датчика-видеокамеры

На фиг. 2 показан иллюстративный пример конфигурации для реализации функции датчика-видеокамеры 11, который будет описано ниже.

Каждая датчик-видеокамера 11 снабжена датчиком 31, блоком 32 генерирования RGB изображения, блоком 33 генерирования NDVI изображения, блоком 34 управления, блоком 35 хранения IP-адреса, GPS 36, блоком 37 измерения информации окружающей среды, RTC 38, блоком 39 генерирования информации о ситуации роста, блоком 40 связи и блоком 41 спецификации коммуникационного тракта. Датчик 31 выполнен в виде, например, датчика изображения, и имеет множество пикселей, как показано, например, на фиг. 3. Другими словами, в пиксельной матрице датчика 31 любая индикаторная матрица с зеленным свечением в матрице Байера, состоящей из общего RGB (красный, зеленый и синий), как показано в изображении Р1, образована пикселями ближнего инфракрасного диапазона. Отметим, что на следующих чертежах, горизонтально-полосатый шаблон указывает на зеленый цвет, вертикально-полосатый шаблон указывает на синий цвет, заштрихованная вверх часть указывает на красный цвет и заштрихованная вниз часть указывает на ближнее инфракрасное излучение.

Блок 32 генерирования RGB изображения генерирует изображение RGB из сигналов изображения, захваченных датчиком 31. Другими словами, блок 32 генерирования RGB изображения извлекает сигналы зеленого, красного и синего на основании сигналов изображения, захваченных датчиком 31 пиксельной матрицы, как показано на изображении Р1 на фиг. 3, как показано соответственно посредством изображений с Р11 по Р13, и таким образом, генерирует компонент сигнала изображения зеленого, красного и синего, как показано посредством изображений с Р21 по Р23 с помощью демозаики сигналов. Кроме того, блок 32 генерирования RGB изображения генерирует изображение RGB, как показано на изображении Р31, путем формирования компонентов RGB сигнала изображений, как показано на изображениях с Р21 по Р23.

Блок 33 генерирования изображения Стандартизированного индекса различий растительного покрова (NDVI) генерирует NIR изображения из сигналов изображения, захваченного датчиком 31. Другими словами, блок 33 генерирования NDVI изображения извлекает NIR сигналы, как показано на изображении Р14 на основании сигналов изображения, захваченного датчиком 31, с пиксельной матрицы, как показано на изображении Р1 на фиг. 3, и, таким образом, генерирует компонент NIR сигнала изображения, как показано на изображении Р24. Более того, блок 33 генерирования NDVI изображения генерирует NDVI изображение на основании NIR компонента сигнала изображения и компонента красного цвета сигнала изображения, генерируемого блоком 32 генерирования RGB изображения, описанного выше. Следует отметить, что Стандартизированный индекс различий растительного покрова (NDVI) будет подробно описан ниже.

Блок 34 управления состоит из, например, микропроцессора, памяти и т.п., и выполняет различные процессы, посредством выполнения программ, хранящиеся в памяти и, соответственно, управляет всеми операциями датчика-видеокамеры 11.

Блок 35 хранения адреса интернет-протокола (IP) хранит IP-адреса, которые являются информацией для индивидуальной идентификации датчика-видеокамеры 11, и может поставлять информацию IP-адреса в блок 34 управления. Блок 36 глобальной системы позиционирования (GPS) принимает радиоволны от спутников, не показанных на чертежах, вычисляет позиционную информацию, такую как долготу и широту, на которых установлены датчики-видеокамеры 11, и поставляет информацию в блок 34 управления. Блок 37 измерения информации окружающей среды измеряет температуру, влажность и атмосферное давление, в частности, как информацию об окружающей среде, места, где установлены датчики-видеокамеры 11, и поставляет информацию в блок 34 управления. Блок включает в себя часы реального времени (RTC) и генерирует временную информацию постоянно и поставляет информацию в блок 34 управления. Следует отметить, что здесь описан пример, в котором IP-адреса используются в качестве информации для индивидуальной идентификации датчика-видеокамеры 11, однако, может использоваться иная информация, чем IP адреса в качестве информации, которая может идентифицировать каждый датчик-видеокамеру 11.

Когда датчик 31 захватывает изображение, блок 39 генерирования информации о ситуации роста генерирует информацию о ситуации роста, которая включает в себя IP-адреса, изображение RGB, NDVI изображение, позиционную информацию и информацию об окружающей среде вместе с временной информацией о времени захвата. Обратите внимание, что иная информация, чем IP-адреса, изображение RGB, NDVI изображение, позиционная информация и информация об окружающей среде, может быть включена в состав информации о ситуации роста, до тех пор, пока ситуация роста может быть проверена посредством информации.

Блок 40 связи является блоком, который выполняет проводную или беспроводную связь через сеть 13, такую как интернет, включающую в себя, например, Ethernet-плату, среди прочего, и управляется блоком 34 управления для передачи информации о ситуации роста в серверу 14. Блок 41 спецификации коммуникационного тракта определяет коммуникационный канал при передаче информации о ситуации роста посредством блока 40 связи. Другими словами, блок 41 спецификации коммуникационного тракта передает информацию о ситуации роста, которая должна поставляется на сервер 14 многочисленными датчиками-видеокамерами 11, на сервер 14 в виде последовательной ретрансляции между датчиками-видеокамерами 11. Другими словами, когда передается информация о ситуации роста каждого датчика-видеокамеры с 11-1 по 11-3, датчик-видеокамера 11-1 передает информацию ситуации роста в датчик-видеокамеру 11-2 и датчик-видеокамера 11-2 поставляет информацию ситуация роста, поставленную с датчика-видеокамеры 11-1, и собственную информацию ситуации роста в датчик-видеокамеру 11-3. Более того, датчик-видеокамера 11-3 поставляет информацию ситуации роста датчиков-видеокамер 11-1 и 11-2 и собственную информацию ситуации роста на сервер 14. Чтобы выполнить данную коммуникацию, блок 41 спецификации коммуникационного тракта определяет коммуникационный тракт посредством принятия решения о том, какие датчики-видеокамеры 11 должны использоваться для передачи информации ситуации роста. В одном иллюстративном конкретном примере, когда блок 41 спецификации коммуникационного тракта датчика-видеокамеры 11 взаимодействует с блоком 41 спецификации коммуникационного тракта ближней датчик-видеокамерой 11 через блок 40 связи и захватывает изображения вместе, что формирует пару для создания, например, стереоскопического изображения, как будет описано позже, или датчик-видеокамера устанавливает и определяет тракт так, чтобы передавать информацию о ситуации роста. С помощью этого процесса может быть уменьшена сложность в формировании коммуникационного тракта и скорость передачи данных может быть повышена. Эта форма коммуникации может быть такой же, как для коммуникации ближнего поля, представленной, например, Zigbee (зарегистрированный товарный знак). Следует отметить, что, коммуникационный тракт может быть полезен, если последовательно передаются элементы информации ситуации роста по коммуникационному тракту в сервер 14 с улучшенной эффективностью, в виде ретрансляции, как описано выше, для простоты описания примера, и элементы информации могут быть переданы в другой форме.

Пример конфигурации для реализации функции терминальных устройств

Со ссылкой на фиг. 4 будет представлено описание иллюстративного примера конфигурации для реализации функции терминальных устройств 12, каждое из которых управляется потребителем, розничным торговцем, дистрибьютором и фермером.

Каждое из терминальных устройств 12, управляемые потребителем, розничным торговцем, дистрибьютором и фермером, выполнено с возможностью включать в себя блок 61 управления, блок 62 запроса, операционный блок 63, блок 64 связи, блок 65 хранения IP-адреса и блок 66 отображения. Блок 61 управления может включать в себя микропроцессор и память, среди других компонентов, и управляет всей работой терминального устройства 12 с помощью микропроцессора, который выполняет программы, хранящиеся в памяти. Когда команды направления запроса на все или некоторые изображения, захваченные датчиками-видеокамерами 11, индекс роста и ожидаемое оптимальное время сбора урожая осуществляются посредством операционного блока 63, который включает в себя клавиатуру и мышь, среди прочего, блок 62 запроса управляет блоком 64 связи, который включает в себя Ethernet-плату, например, так что информация с запросом генерируется для направления запроса изображений, захваченных датчиком-видеокамерами 11, индекса роста и ожидаемого оптимального времени сбора урожая в сервер 14 вместе с информацией о IP-адреса для определения датчика-видеокамер 11, которые хранятся в блоке 65 хранения IP-адреса, и управляемые посредством блока запроса (или о котором блок запроса направляет запрос). Блок 62 запроса передает сгенерированную информацию запроса на сервер 14, используя блок 64 связи. Кроме того, блок 64 связи принимает информацию ответа, переданную из сервера 14 в ответ на информацию запроса, и передает информацию в блок 61 управления. Блок 61 управления предписывает блоку 66 отображения, который включает в себя жидкокристаллический дисплей (LCD) и органический EL (электролюминесцентный), среди других, отображать информацию ответа.

Пример конфигурации для реализации функции сервера

Со ссылкой на фиг. 5 будет описан иллюстративный пример конфигурации для реализации функции сервера 14.

Сервер 14 выполнен с возможностью включать в себя блок 81 управления, блок 82 накопления информации ситуации роста, блок 83 определения целевой области, блок 84 вычисления индекса роста посредством RGB изображения, блок 85 вычисления индекса роста посредством NDVI изображения, блок 86 вычисления индекса роста посредством стереоскопического изображения, блок 87 вычисления времени сбора урожая, блок 88 накопления информации управления, блок 89 вычисления индекса роста, блок 90 сопоставления, блок 91 мониторинга работы датчика-видеокамеры, блок 92 связи, блок 93 разработки плана сбора урожая, блок 94 разработки плана доставки, блок 95 формирования плана продаж, блок 96 разработки плана закупок, бло