JP2019004772A - 収穫機 - Google Patents
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Images
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Abstract
Description
(1)上述した実施形態では、画像認識モジュール5は、深層学習タイプのニューラルネットワーク技術を用いて構築されている。これに代えて、その他の機械学習技術を用いて構築された画像認識モジュール5が採用されてもよい。
(2)上述した実施形態では、画像認識モジュール5やデータ処理モジュール50は、コンバインの制御ユニット6に組み込まれていたが、その一部または全部は、コンバインから独立した制御ユニット、例えば、携帯通信端末200などに構築可能である。
(3)図2で示された各機能部は、主に説明目的で区分けされている。実際には、各機能部は他の機能部と統合してもよいし、またはさらに複数の機能部に分けてもよい。
2 :刈取部
5 :画像認識モジュール
50 :データ処理モジュール
51 :認識対象物位置情報生成部
52 :統計処理部
53 :データ記憶部
54 :データ判定部
55 :データ補正部
6 :制御ユニット
60 :作業走行制御モジュール
61 :走行制御部
62 :作業制御部
66 :機***置算出部
70 :撮影部
80 :衛星測位モジュール
Claims (5)
- 圃場を走行しながら農作物を収穫する収穫機であって、
衛星測位モジュールからの測位データに基づいて機体の地図座標である機***置を算出する機***置算出部と、
前記機体に設けられ、収穫作業時に圃場を撮影する撮影部と、
前記撮影部によって継時的に遂次取得された撮影画像の画像データが入力され、前記撮影画像における認識対象物が存在する存在領域を推定し、前記存在領域及び前記存在領域が推定された際の推定確率を含む認識出力データを出力する画像認識モジュールと、
前記撮影画像が取得された時点の前記機***置と前記認識出力データとから前記認識対象物の地図上の位置を示す認識対象物位置情報を生成する認識対象物位置情報生成部と、
を備えた収穫機。 - 前記撮影画像において前記認識対象物が前記撮影部から遠くに位置するほど、当該認識対象物の前記推定確率は低減される請求項1に記載の収穫機。
- 複数の前記認識対象物位置情報が記憶され、記憶された複数の前記認識対象物位置情報が、対応する前記認識出力データに含まれている前記推定確率の統計的演算の結果に基づいて補正される請求項1または2に記載の収穫機。
- 前記画像認識モジュールから遂次出力された前記認識出力データを認識出力データ列として一時的かつ経時的に記憶するデータ記憶部と、データ判定部とが備えられ、
前記データ判定部は、前記認識出力データ列において継時的に前後関係となる前記認識出力データの前記推定確率と比べて、所定レベル以上に低い前記推定確率を有する前記認識出力データを不適認識出力データとして判定する請求項1から3のいずれか一項に記載の収穫機。 - 前記認識対象物は、人物、倒伏穀稈、雑草、畦のうちの少なくとも1つである請求項1から4のいずれか一項に記載の収穫機。
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