(57)【要約】【課題】農産物のより適切な収穫タイミングを予測すること。【解決手段】特定の農産物が栽培されている栽培所に設置され、前記栽培所における環境を示す環境情報を取得する環境情報センサーと、前記栽培所に設置され、前記農産物の画像を撮像する撮像装置と、前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報のうち前記農産物の成長時期に応じた画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定装置と、を備える判定システムである。【選択図】図１
2020028272.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の農産物が栽培されている栽培所に設置され、前記栽培所における環境を示す環境情報を取得する環境情報センサーと、
前記栽培所に設置され、前記農産物の画像を撮像する撮像装置と、
前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報のうち前記農産物の成長時期に応じた画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定装置と、
を備える判定システム。
【請求項２】
特定の農産物が栽培されている栽培所における環境を示す環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報のうち前記農産物の成長時期に応じた画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定部、を備える判定装置。
【請求項３】
さらに前記判定部は、実際に適切なタイミングで収穫された農産物について収穫前に取得されていた実環境情報と、実画像情報と、前記実環境情報又は前記実画像情報が取得されてから前記収穫のタイミングまでの残積算値の実績値と、に基づいて、同一の前記成長時期に属する前記農産物毎に行われる学習処理の結果を用いることによって前記残積算値を判定する、請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
特定の農産物が栽培されている栽培所に設置された環境情報センサーが、前記栽培所における環境を示す環境情報を取得するステップと、
前記栽培所に設置された撮像装置が、前記農産物の画像を撮像するステップと、
前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報のうち前記農産物の成長時期に応じた画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定するステップと、を有する判定方法。
【請求項５】
特定の農産物が栽培されている栽培所における環境を示す環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報のうち前記農産物の成長時期に応じた画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定ステップ、を有する判定方法。
【請求項６】
請求項１に記載の判定システムとしてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラム。
【請求項７】
請求項２又は３に記載の判定装置としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、農産物の成長状態を推定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
トマトをはじめとする果菜類は成長課程が複雑である。そのため、その成長状態を正確に予測することが難しい。このような問題は、果菜類に限った問題ではなく、農産物全般に共通する問題である。
【０００３】
このような問題を解決するための技術として、特許文献１〜３に示す技術が提案されている。特許文献１では、農作物の品質や終了のばらつきを抑制するシステムが提案されている。特許文献２では、衛星画像等を用いることによって、終了を高精度に推定する技術が提案されている。特許文献３では、生産者から納入された農産物の量に基づいて、出荷基準を満たす農産物の量を予測する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−０４９１０２号公報
【特許文献２】特開２０１５−００００４９号公報
【特許文献３】特開２０１６−１１８８９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、収穫時期の直前における天候の変化などの要因に起因して適切な収穫時期は前後してしまうことが多い。そのため、農産物の適切な収穫日を予測することは難しかった。
上記事情に鑑み、本発明は、農産物のより適切な収穫タイミングを予測することが可能となる技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、特定の農産物が栽培されている栽培所に設置され、前記栽培所における環境を示す環境情報を取得する環境情報センサーと、前記栽培所に設置され、前記農産物の画像を撮像する撮像装置と、前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報のうち前記農産物の成長時期に応じた画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定装置と、を備える判定システムである。
【０００７】
本発明の一態様は、特定の農産物が栽培されている栽培所における環境を示す環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報のうち前記農産物の成長時期に応じた画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定部、を備える判定装置である。
【０００８】
本発明の一態様は、上記の判定装置であって、さらに前記判定部は、実際に適切なタイミングで収穫された農産物について収穫前に取得されていた実環境情報と、実画像情報と、前記実環境情報又は前記実画像情報が取得されてから前記収穫のタイミングまでの残積算値の実績値と、に基づいて、同一の前記成長時期に属する前記農産物毎に行われる学習処理の結果を用いることによって前記残積算値を判定する。
【０００９】
本発明の一態様は、特定の農産物が栽培されている栽培所に設置された環境情報センサーが、前記栽培所における環境を示す環境情報を取得するステップと、前記栽培所に設置された撮像装置が、前記農産物の画像を撮像するステップと、前記環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報のうち前記農産物の成長時期に応じた画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定するステップと、を有する判定方法である。
【００１０】
本発明の一態様は、特定の農産物が栽培されている栽培所における環境を示す環境情報と、前記農産物の画像から得られる情報である画像情報のうち前記農産物の成長時期に応じた画像情報と、に基づいて、前記農産物の適切な収穫までの所定の環境値の積算値である残積算値を判定する判定ステップ、を有する判定方法である。
【００１１】
本発明の一態様は、上記の判定システムとしてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラムである。
【００１２】
本発明の一態様は、上記の判定装置としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、農産物のより適切な収穫タイミングを予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の判定システム２００のシステム構成を示す概略ブロック図である。
【図２】判定装置６０の機能構成例を示す概略ブロック図である。
【図３】残積算値の概念を示す図である。
【図４】分類情報の具体例を示す図である。
【図５】積算値の概略を示す図である。
【図６】判定装置６０の学習処理の流れの具体例を示すフローチャートである。
【図７】判定システム２００の判定処理の流れの具体例を示すシーケンスチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の具体的な構成例について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の判定システム２００のシステム構成を示す概略ブロック図である。判定システム２００は、判定の対象となる農産物の適切な収穫タイミングを判定するシステムである。
【００１６】
まず、判定システム２００に関するネットワーク構成に関して説明する。判定システム２００は、複数の環境情報センサー１０、複数の撮像装置２０、制御装置３０、ログデータ記憶装置４０、端末装置５０及び判定装置６０を備える。複数の環境情報センサー１０及び複数の撮像装置２０は、それぞれ制御装置３０と通信可能に接続される。複数の環境情報センサー１０及び複数の撮像装置２０と制御装置３０とが行う通信は、無線通信で実現されてもよいし、有線通信で実現されてもよい。制御装置３０とログデータ記憶装置４０とは通信可能に接続される。制御装置３０、端末装置５０及び判定装置６０は、ネットワーク８０を介して通信可能に接続される。ネットワーク８０は、例えばインターネットや公衆回線通信網などの通信網を用いて構成される。判定装置６０は、ネットワーク８０を介して天気予報情報提供装置７０と通信可能に接続される。
【００１７】
次に、判定システム２００に関する各装置について説明する。
複数の環境情報センサー１０及び複数の撮像装置２０は、判定の対象となる栽培所１００に設置される。栽培所１００では、１又は複数種類の特定の農産物が栽培される。例えば、栽培所１００では、トマトやなす等の果菜類が栽培される。この場合、判定システム２００の判定装置６０は、栽培所１００で栽培されているトマトやなす等の果菜類の適切な収穫タイミングを判定する。
【００１８】
環境情報センサー１０は、栽培所１００の環境に関する特定の情報（以下「環境情報」という。）を取得する。環境情報センサー１０は、例えば栽培所１００における気温、湿度、降水量、日照時間、風量等の値のいずれか１つ又は複数を取得する。環境情報センサー１０として、１種類のセンサーが栽培所１００に設置されてもよいし、複数種類のセンサーが栽培所１００に設置されてもよい。環境情報センサー１０は、所定の位置に固定的に設置されてもよいし、移動可能に設置されてもよい。各環境情報センサー１０は、取得された環境情報を示すデータを制御装置３０に送信する。環境情報センサー１０から送信された環境情報を示すデータは、無線通信又は有線通信によって直接制御装置３０に送信されてもよいし、不図示の中継装置を経由して制御装置３０に送信されてもよい。
【００１９】
撮像装置２０は、栽培所１００において栽培されている判定対象の農産物を撮影する。撮像装置２０は、所定の撮像位置から、所定の撮像方向で、所定の撮影パラメーター（画角、倍率など）で農産物を撮影するように構成されてもよい。撮像装置２０は、所定の位置及び所定の方向に固定的に設置されてもよいし、所定の位置に撮影方向を変更可能な形で設置されてもよいし、移動可能に設置されてもよい。撮像装置２０は、例えば所定のガイドに沿って移動する移動体に固定されることによって栽培所１００内を移動するように構成されてもよいし、ドローン等の飛行体に固定されることによって栽培所１００内を移動するように構成されてもよい。撮像装置２０は、撮影によって得られた画像（以下「撮影画像」という。）のデータを制御装置３０に送信する。撮像装置２０は、自装置の識別情報を撮影画像のデータと対応づけて送信してもよい。撮像装置２０から送信された撮影画像のデータは、無線通信又は有線通信によって直接制御装置３０に送信されてもよいし、不図示の中継装置を経由して制御装置３０に送信されてもよい。
【００２０】
制御装置３０は、パーソナルコンピューターやＰＬＣ（Programmable Logic Controller）等の情報処理装置を用いて構成される。制御装置３０は、環境情報センサー１０から環境情報のデータを受信する。制御装置３０は、受信された環境情報のデータをログデータ記憶装置４０に日時情報と対応づけて記録する。記録される日時情報は、環境情報センサー１０において環境情報データが取得された日時情報であってもよいし、制御装置３０において環境情報データが受信された日時情報であってもよいし、ログデータ記憶装置４０に記録された日時情報であってもよい。制御装置３０は、撮像装置２０から撮影画像のデータを受信する。制御装置３０は、受信された撮影画像のデータをログデータ記憶装置４０に日時情報と対応づけて記録する。記録される日時情報は、撮像装置２０において撮影画像データが取得された日時情報であってもよいし、制御装置３０において撮影画像データが受信された日時情報であってもよいし、ログデータ記憶装置４０に記録された日時情報であってもよい。
【００２１】
ログデータ記憶装置４０は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。ログデータ記憶装置４０は、栽培所１００に設置された環境情報センサー１０及び撮像装置２０によって得られたデータのログを記憶する。
【００２２】
端末装置５０は、パーソナルコンピューターやサーバーやスマートフォンやタブレットやスマートスピーカーやテレビ受像器等の情報処理機能を有した装置である。端末装置５０は、例えば栽培所１００の管理者や経営者などのユーザーによって使用される。端末装置５０は、ネットワーク８０を介して判定装置６０から農産物の収穫時期に関する情報を受信する。端末装置５０は、受信された情報を所定の態様でユーザーに対して出力する。例えば、端末装置５０は、ディスプレイにおいて画像を表示することによって農産物の収穫時期に関する情報を出力してもよいし、音声によって農産物の収穫時期に関する情報を出力してもよい。
【００２３】
判定装置６０は、パーソナルコンピューターやサーバー装置等の情報処理装置を用いて構成される。図２は、判定装置６０の機能構成例を示す概略ブロック図である。判定装置６０は、通信部６１、ログ記憶部６２、学習用情報記憶部６３、分類情報記憶部６４、学習結果記憶部６５及び制御部６６を備える。
【００２４】
通信部６１は、通信インターフェースを用いて構成される。通信部６１は、ネットワーク８０を介して他の機器とデータ通信する。例えば、通信部６１は、制御装置３０からデータを受信する。例えば、通信部６１は、端末装置５０に対し判定結果を示すデータを送信する。
【００２５】
ログ記憶部６２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。ログ記憶部６２は、環境情報及び撮影画像のログを記憶する。ログ記憶部６２は、例えば日時情報及び環境情報を対応づけたレコードを記憶する。ログ記憶部６２は、さらに、例えば日時情報及び撮影画像を対応づけたレコードを記憶する。
【００２６】
学習用情報記憶部６３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。学習用情報記憶部６３は、学習用情報を記憶する。学習用情報とは、制御部６６の学習部６６３が学習処理を行う際に用いられるデータである。学習用情報は、例えば栽培所１００において既に収穫がなされた農産物について、収穫がなされたタイミングが適切であったか否かを示す評価情報と、収穫前に撮影された個々の農産物の撮影画像（以下「実個別画像」という。）から得られる情報である実画像情報と、収穫前に取得された環境情報を示す実環境情報と、実個別画像又は実環境情報のデータが取得されたタイミングにおける残積算値の実績値を示す情報と、が対応づけられた情報であってもよい。実画像情報は、例えば実個別画像に写っている農産物の色を示す情報であってもよいし、実個別画像上における農産物の大きさを示す情報であってもよい。
【００２７】
学習用情報は、例えば栽培所１００において既に適切なタイミングで収穫がなされた農産物について、収穫前に撮影された実個別画像から得られる実画像情報と、収穫前に取得された実環境情報と、実個別画像又は実環境情報のデータが取得されたタイミングにおける残積算値の実績値を示す情報と、が対応づけられた情報であってもよい。残積算値とは、その日から最適な収穫タイミングまでの間の特定の環境情報の値の積算値を示す。学習用情報には、各実環境情報又は実個別画像が取得された時点における天気予報情報がさらに対応づけられてもよい。天気予報情報とは、栽培所１００が含まれる地域の天気予報を示す情報である。天気予報情報は、対象となっている日以降の天候、気温、湿度、気圧、などの予報値を示す情報である。
【００２８】
図３は、残積算値の概念を示す図である。図３の例では、残積算値が表す環境情報は温度の値である。１日毎にその日の温度（例えば最高気温、平均気温、最低気温など）を積算していったときに、ある判断基準日から最適な収穫タイミングまでの間に積算される値を残積算値という。図３の例では、最適なタイミングである収穫当日は、残積算値が０度となっている。残積算値が０度となっていることが収穫に最適なタイミングであることを示す。残積算値が４０度である場合には、その日から日毎に温度を積算していったときに４０度になったタイミングが最適な収穫タイミングであることを示す。そのため、残積算値が４０度であって当日の気温が４０度である場合には、その翌日が最適な収穫タイミングであることを示す。残積算値が４０度であって、当日及び翌日（１日後）の気温がそれぞれ２０度である場合には、２日後が最適な収穫タイミングであることを示す。図３では、このような例を示している。残積算値が４０度であっても、その日以降毎日気温が１０度であった場合には、４日後が最適な収穫タイミングであることを示す。なお、残積算値の値に基づいて、収穫を行うものが適宜収穫のタイミングをより適したものに変更してもよい。例えば、収穫後にすぐに販売が行われるのか、その後に遠隔地に運送されてから販売されるのか、などの事情に応じて収穫タイミングが変更されてもよい。
【００２９】
図３に示される各残積算値と収穫までの日数との対応関係は一具体例にすぎない。同じ残積算値であったとしても、その日以降の気温がどのような値であるかによって、最適な収穫までの日数は変化する。
【００３０】
図２の説明に戻る。学習用情報記憶部６３に記憶される学習用情報は、予め所定の手段で判定装置６０に対して与えられる。例えば、ＵＳＢメモリやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記録されている学習用情報が学習用情報記憶部６３に記録されることによって学習用情報が与えられてもよい。例えば、他の情報処理装置から学習用情報が判定装置６０に対して送信されることによって、判定装置６０の学習用情報記憶部６３に学習用情報が与えられてもよい。例えば、ログ記憶部６２に記憶されているログ情報に対して、ユーザーが収穫のタイミングが適切であったか否かを示す評価情報と、ログ情報として記録されている撮影画像から抽出された実個別画像と、実際に収穫されたタイミングに基づいて算出された各実環境情報又は実個別画像に対応する残積算値の実績値と、を付与することによって学習用情報が生成され、学習用情報記憶部６３に与えられてもよい。
【００３１】
分類情報記憶部６４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。分類情報記憶部６４は、分類情報を記憶する。分類情報とは、各撮影画像を、開花時期から収穫に適切な日までの間のどの時期（以下「成長時期」という。）における画像であるか分類するために用いられる情報である。また、分類情報は、さらに各分類結果の時期における撮影画像を用いて判定処理を行う際に、いずれの学習結果が用いられるかを示す情報を含んでもよい。
【００３２】
図４は、分類情報の具体例を示す図である。図４に示される分類情報は、分類識別子、分類条件及び使用モデルの３つの値を有するレコードを複数含む。分類識別子は、その分類結果におけるグループの識別子を示す。分類条件は、その分類識別子が示すグループに分類される際の条件を示す。使用モデルは、その分類識別子が示すグループに分類された画像の学習処理及び判定処理に用いられる特徴量の種別を示す。
【００３３】
例えば、１段目に記載されたレコードは、分類識別子、分類条件、使用モデルとして、それぞれ“Ａ”、“Ｈ＞２５”、“Ｒ／Ｇ”の値を有する。Ｈは、撮影画像の色相の平均値を示す。Ｒは、画像のＲ成分の平均値を示す。Ｇは、画像のＧ成分の平均値を示す。このレコードは、撮影画像の全画素の色相の平均値が２５よりも大きい場合に、Ａという識別子のグループに分類されることと、Ａという識別子のグループに分類された撮影画像について判定処理が行われる場合には、実個別画像のＲ／Ｇの値を特徴量として使用した学習処理によって得られた学習結果が用いられることと、を示す。なお、Ａという識別子のグループは、収穫直前〜収穫４日前までの間の農作物であることを意図して分類されている。
【００３４】
例えば、２段目に記載されたレコードは、分類識別子、分類条件、使用モデルとして、それぞれ“Ｂ”、“Ｈ≦２５”、“Ｒ／Ｇ＋積算値”の値を有する。積算値は、開花してから撮影が行われた日までの間の特定の環境情報の値の積算値を示す。積算値は、例えば開花してから撮影が行われた日までの間の気温の積算値であってもよい。図５は、積算値の概略を示す図である。図５は、積算値が気温の積算値であった場合を例に示している。開花当日は、積算値は０℃である。その後、日が経過するにつれて積算値が高くなる。図４の２段目のレコードは、撮影画像の全画素の色相の平均値が２５以下である場合に、Ｂという識別子のグループに分類されることと、Ｂという識別子のグループに分類された撮影画像について判定処理が行われる場合には、実個別画像のＲ／Ｇの値と実個別画像が撮影された時点の積算値の値との組み合わせを特徴量として使用した学習処理によって得られた学習結果が用いられることと、を示す。なお、Ｂという識別子のグループは、収穫５日前よりも以前の農作物であることを意図して分類されている。
【００３５】
分類条件の具体例として色相の平均値が示されたが、開花時期から収穫に適切な日までの間のどの時期における画像であるか分類することが可能な条件であれば、他の条件が用いられてもよい。
使用モデルの特徴量として、Ｒ／ＧのみとＲ／Ｇ及び積算値とが用いられたが、他の特徴量を用いて学習処理が行われてもよい。例えば、色相の平均値（上記Ｈ）が特徴量として用いられてもよいし、Ｈ及び積算値の組み合わせが特徴量として用いられてもよい。
【００３６】
学習結果記憶部６５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。学習結果記憶部６５は、制御部６６の学習部６６３の学習処理によって得られた学習結果を示す情報を記憶する。後述するように、学習部６６３は、分類部６６２による分類結果であるグループ毎に学習処理を行う。そのため、学習結果記憶部６５は、グループ毎に学習結果を示す情報を記憶する。例えば、学習結果記憶部６５は、グループＡに属する学習結果と、グループＢに属する学習結果と、をそれぞれ記憶する。学習結果記憶部６５によって記憶される学習結果は、判定部６６５によって使用される。
【００３７】
制御部６６は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサとメモリとを用いて構成される。制御部６６は、プロセッサがプログラムを実行することによって、ログ制御部６６１、分類部６６２、学習部６６３、検出部６６４、判定部６６５及び情報提供部６６６として機能する。
【００３８】
なお、プロセッサがプログラムを実行することによって実現されるログ制御部６６１、分類部６６２、学習部６６３、検出部６６４、判定部６６５及び情報提供部６６６の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されても良い。プログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体記憶装置（例えばＳＳＤ：Solid State Drive）等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されても良い。
【００３９】
ログ制御部６６１は、制御装置３０から各環境情報及び撮影画像のデータを受信する。ログ制御部６６１は、受信されたデータをログとして日時情報と対応づけてログ記憶部６２に記録する。
【００４０】
分類部６６２は、学習処理に用いられる実個別画像と、判定処理に用いられる個別画像と、を、開花時期から収穫に適切な日までの間のどの時期における画像であるか分類する。分類部６６２は、分類情報記憶部６４に記憶されている分類情報の分類条件に基づいて分類処理を行う。分類部６６２は、例えば分類識別子Ａのグループと、分類識別子Ｂのグループと、のいずれかのグループに上記画像を分類する。
【００４１】
学習部６６３は、学習用情報記憶部６３に記憶されている学習用情報のうち、分類されたグループ毎に、そのグループに属している学習用情報の使用モデルに定義された特徴量のみを用いて機械学習を行う。学習部６６３は、学習用情報に含まれる複数の値のうち、最適な収穫までの残積算値の値を得るための学習結果を取得する。学習部６６３には、例えば教師付き学習によって識別器を生成又は更新するための機械学習技術が適用される。機械学習技術の具体例として、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＬ（Deep Learning）がある。学習部６６３は、例えばグループＡに属する実個別画像を用いて学習処理を行う場合には、各実個別画像のＲ／Ｇを特徴量として用いる。学習部６６３は、例えばグループＢに属する実個別画像を用いて学習処理を行う場合には、各実個別画像のＲ／Ｇ及び積算値の組み合わせを特徴量として用いる。
【００４２】
検出部６６４は、撮影画像から、処理の対象となる農産物の個体の画像を検出する。例えば、処理の対象となる農産物がトマトであって、撮影画像に１０個の栽培中のトマトが写っている場合には、検出部６６４は１０個のトマト一つ一つを検出する。検出部６６４は、検出された個々のトマトの画像（以下「個別画像」という。）を抽出する。検出部６６４は、撮影画像に対応づけられている撮像装置の識別情報に基づいて、抽出された個別画像に写っている農産物の栽培所１００における位置を判定する。検出部６６４は、抽出された個別画像一つ一つを処理対象の画像として分類部６６２及び判定部６６５に出力する。
【００４３】
判定部６６５は、ログ制御部６６１から現在の環境情報を取得する。また、判定部６６５は、検出部６６４から判定処理の対象となる個々の農産物が撮影された個別画像と、その個別画像に対する分類部６６２による分類結果とを取得する。判定部６６５は、個別画像から、分類結果に応じた使用モデルとして定義された特徴量を、画像情報として取得する。判定部６６５は、取得された環境情報及び画像情報と、学習結果記憶部６５に記憶される学習結果のうち分類結果のグループに応じた学習結果と、に基づいて、個別画像に撮影されている農産物の残積算値を判定する。判定部６６５は、環境情報及び画像情報に加えてさらに天気予報情報を判定処理に用いてもよい。この場合、天気予報情報に基づいて判定処理を行うように学習処理が行われる必要がある。天気予報情報は、例えばネットワーク８０を介して天気予報情報提供装置７０から取得されてもよい。天気予報情報提供装置７０は、例えば気象庁や特定の法人又は個人によって設置されるサーバーであって、天気予報情報を提供する装置である。
【００４４】
情報提供部６６６は、判定部６６５による判定結果を示す情報を含む提供情報を生成する。例えば、提供情報は、判定処理の対象となった個別画像と、個別画像について判定部６６５が行った判定処理の結果を示す残積算値と、個別画像に撮影されている農産物の栽培所１００における場所を示す情報と、を含んでもよい。
【００４５】
図６は、判定装置６０の学習処理の流れの具体例を示すシーケンスチャートである。まず、分類部６６２は、学習用情報記憶部６３に記憶されている学習用情報を、分類情報の分類条件に基づいて各グループに分類する（ステップＳ１０１）。学習部６６３は、グループ毎に、分類情報の使用モデルに定義された特徴量を取得し、学習処理を行う（ステップＳ１０２）。学習部６６３は、グループ毎に得られた学習結果を、学習結果記憶部６５に記録する（ステップＳ１０３）。以上の処理によって、判定装置６０による学習処理が終了する。
【００４６】
図７は、判定システム２００の判定処理の流れの具体例を示すシーケンスチャートである。各環境情報センサー１０は、所定のタイミングで環境情報を取得し制御装置３０へ送信する（ステップＳ２０１）。各撮像装置２０は、所定のタイミングで撮像を行い、撮影画像を制御装置３０に送信する（ステップＳ２０２）。
【００４７】
制御装置３０は、環境情報センサー１０から受信された環境情報と、撮像装置２０から受信された撮影画像と、をログデータ記憶装置４０に記録する（ステップＳ２０３）。そして、制御装置３０は、環境情報センサー１０から受信された環境情報と、撮像装置２０から受信された撮影画像と、を判定装置６０に送信する（ステップＳ２０４）。
【００４８】
判定装置６０のログ制御部６６１は、環境情報及び撮影画像を制御装置３０から受信する。ログ制御部６６１は、受信された環境情報及び撮影画像を時刻情報と対応づけてログとしてログ記憶部６２に記録する（ステップＳ２０５）。検出部６６４は、新たに取得された撮影画像において被写体として写っている農産物を検出する（ステップＳ２０６）。検出部６６４は、検出された個々の農産物の画像（個別画像）に対してラベルを付与する（ステップＳ２０７）。分類部６６２は、ラベルが付与された個別画像をグループに分類する（ステップＳ２０８）。判定部６６５は、受信された環境情報と、判定対象となっている農産物の画像情報に関して分類結果のグループに応じて得られる画像情報（特徴量）と、学習用情報記憶部６３に記憶される学習結果のうち分類結果のグループに応じた学習結果と、に基づいて、判定対象となっている農産物の残積算値を判定する（ステップＳ２０９）。情報提供部６６６は、判定処理の結果を含む提供情報を生成する（ステップＳ２１０）。情報提供部６６６は、判定処理の対象となった栽培所１００に対応づけられた端末装置５０に対し、提供情報を送信する（ステップＳ２１１）。端末装置５０は、受信された提供情報をユーザーに対して出力する。
【００４９】
このように構成された判定システム２００によれば、栽培所１００において栽培されている農産物について、収穫の適切なタイミングを示す情報として残積算値が判定される。残積算値そのものの値は、判定が行われたタイミング以降の天候の変化などの影響を受けにくい。すなわち、判定が行われたタイミング以降における実際の気温等に応じて、収穫に適したタイミングである日付は変わるものの、判定が行われたタイミングにおける残積算値自体は一意に定まる。このような残積算値が収穫の適切なタイミングを示す情報としてユーザーに提供されることにより、ユーザーにおいてより適した収穫のタイミングをより正確に判断することが可能となる。
【００５０】
このような判定システム２００は、農産物における所定のイベント（例えば開花）から最適な収穫タイミングまでの環境情報の積算値が一定である種類の農産物に特に有効である。このような農産物には、例えばトマト等の果菜類がある。上述した図３では、残積算値として気温を具体例に説明したが、残積算値は必ずしも気温に関する積算値である必要は無い。例えば、日照時間の積算値であってもよい。
【００５１】
特に、判定システム２００では、残積算値を得るための判定処理において、その時に得られている個別画像の分類結果に応じた画像情報（特徴量）と、その画像情報を用いて行われた学習処理の学習結果と、が用いられる。分類結果は、開花時期から収穫に適切な日までの間のどの時期における画像であるかを示す情報である。そのため、判定対象となっている農作物が開花時期から収穫に適切な日までの間のどの時期のものであるかに応じて、異なる特徴量を用いて判定がなされる。すなわち、判定対象となっている農作物が開花時期から収穫に適切な日までの間のどの時期のものであるかに応じて、その時期に適した特徴量や学習結果を用いてより精度よく残積算値を判定することが可能となる。
【００５２】
判定システム２００では、環境情報のみではなく、さらに個別画像の画像情報に基づいて残積算値が判定される。そのため、環境情報のみに基づいて残積算値が判定される場合に比べて、より正確に残積算値を判定することが可能となる。
【００５３】
（変形例）
各環境情報センサー１０から判定装置６０へ環境情報を到達させる手段には、どのような手段が採用されてもよい。上述した説明では、各環境情報センサー１０から制御装置３０を経由して判定装置６０へ環境情報が送信されているが、例えば制御装置３０を介すること無く各環境情報センサー１０から判定装置６０へ送信されてもよい。また、例えば環境情報センサー１０のうちいずれか１台又は複数台が他の環境情報センサー１０から環境情報を収集し、１又は複数の環境情報をまとめて制御装置３０又は判定装置６０に送信してもよい。撮像装置２０に関しても同様である。
【００５４】
判定装置６０は必ずしも１台の装置として構成される必要は無い。例えば、判定装置６０が複数台の情報処理装置を用いて構成されてもよい。判定装置６０を構成する複数台の情報処理装置は、ネットワーク８０等の通信路を介して通信可能に接続され、クラスタマシンやクラウドなどのシステムとして構成されてもよい。
【００５５】
判定装置６０は、学習部６６３を備えない装置又はシステムとして構成されてもよい。この場合、上述した学習部６６３が行う処理は、学習装置として別の装置又はシステムによって実行されてもよい。この場合、判定部６６５を備える判定装置は、学習装置から学習結果のデータを取得し判定処理を行う。
【００５６】
環境情報センサー１０には、蓄電池又は充電器が接続されてもよい。このように構成されることによって、環境情報センサー１０の設置場所の制限を減らすことが可能となる。例えば、電気が通っていない場所にも環境情報センサー１０を設置することが可能となる。また、環境情報センサー１０には、自然エネルギーによって発電を行う装置が接続されてもよい。例えば、ソーラーパネルや、風力発電機等の発電機が接続されてもよい。このような発電を行う装置によって生成された電力に基づいて環境情報センサー１０が動作してもよい。
【００５７】
判定部６６５及び学習結果記憶部６５は、制御装置３０に備えられてもよい。このように構成されることによって、より迅速に各個別画像における農産物の残積算値を判定することが可能となる。
【００５８】
学習部６６３は、複数の学習用情報のセット毎に学習処理を行ってもよい。例えば、学習部６６３は、農産物の種別や品種毎に予め用意されたそれぞれの学習用情報に基づいて学習処理を行ってもよい。この場合、学習結果記憶部６５は、種別毎又は品種毎に得られた学習結果を、分類結果のグループ毎に記憶する。判定部６６５は、処理の対象となっている個別画像に写っている農産物の種別や品種に応じて、使用される最適な学習結果を選択し、選択された最適な学習結果を用いて残積算値を判定する。このように構成されることによって、より高い精度で残積算値を判定することが可能となる。複数の学習用情報のセットは、上述したパターン（種別毎、品種毎）に限定されない。例えば、栽培方法（ハウス水耕、ハウス土耕、路地など）や、季節（春夏秋冬）等の違いに応じて複数の学習用情報のセットが用いられてもよい。
【００５９】
上述した実施形態では、分類結果のグループ毎に、適した特徴量（使用モデル）が既知である場合の例が示された。しかしながら、分類結果のグループ毎に、どの特徴量が適しているか未知であってもよい。この場合、学習処理が行われる前は、分類情報の使用モデルの値は記録されていなくてもよい。この場合、学習部６６３は、以下のように学習処理を行ってもよい。学習部６６３は、グループ毎に、予め規定された複数の使用モデルの候補それぞれについて学習処理を実行する。すなわち、グループと、使用モデルと、の組み合わせ毎に学習結果が得られる。判定部６６５は、学習用情報と各学習結果とを用いて判定処理を実行する。このとき、学習処理に用いられた学習用情報が判定処理に用いられてもよいし、学習処理には用いられなかった（判定処理用に予め用意された）学習用情報が判定処理に用いられてもよい。学習部６６３は、グループ毎に、得られた判定結果と、学習用情報の残積算値の実績値とを比較し、その差が最も小さい学習結果を選択する。学習部６６３は、選択された学習結果に用いられた使用モデルを、分類情報記憶部６４の使用モデルの値として記録し、選択された学習結果を学習結果記憶部６５に記録する。このように構成されることによって、各グループについてどの使用モデルが最適であるか未知の状態であっても、適した使用モデルが自動的に選択される。
【００６０】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００６１】
１００…栽培所，  ２００…判定システム，  １０…環境情報センサー，  ２０…撮像装置，  ３０…制御装置，  ４０…ログデータ記憶装置，  ５０…端末装置，  ６０…判定装置，  ６１…通信部，  ６２…ログ記憶部，  ６３…学習用情報記憶部，  ６４…分類情報記憶部，  ６５…学習結果記憶部，  ６６…制御部，  ６６１…ログ制御部，  ６６２…分類部，  ６６３…学習部，  ６６４…検出部，  ６６５…判定部，  ６６６…情報提供部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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