TWI720842B - 智慧型竹筍栽培採收監控系統及方法 - Google Patents
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Abstract
一種智慧型竹筍栽培採收監控系統，執行一種智慧型竹筍栽培採收監控方法，包含：在一移動裝置上設置一攝影模組以取得一竹筍的一影像資料；該移動裝置的一影像擷取模組擷取該影像資料送至該移動裝置的一影像判斷模組；該影像判斷模組在該移動裝置上根據一影像深度學習模型即時判斷該影像資料的一判斷結果為待處理或無需處理，該影像判斷模組再由一生長時間與一預設週期時間判斷該判斷結果為待採收處理或待覆土處理。藉此，在該移動裝置上就可以直接得到該影像資料的判斷結果，無需每一次都要將該影像資料傳回該伺服器端才能進行判斷。
Description
本發明係關於一種竹筍栽培採收監控系統及方法，特別是指一種智慧型的竹筍栽培採收監控系統及方法。
種植農作物時，農夫往往都需要頻繁前往巡視，但隨著農夫的高齡化、工資高漲導致的人事成本提升、青年從農意願低落等等勞動力不足的問題，使得農夫逐漸使用電子監控系統取代傳統的人力巡視。
例如有中華民國專利公告號I662505提供了一種菌類生長影像監控系統，適用於室內菌類培養場，室內菌類培養場至少包括培養架及承載於培養架上的菌類，菌類生長影像監控系統包括空拍機與管理主機。空拍機具有定位模組與影像擷取模組，定位模組具有多個超音波感測元件以進行定位，影像擷取模組用於拍攝菌類以產生影像資料。管理主機與空拍機互相通訊，並適於根據排程軌跡資料庫及這些超音波感測元件的定位資料以驅動空拍機沿預設路徑移動。
然而，前述專利案中，空拍機產生影像資料後，仍須將影像資料傳送至管理主機，才能在管理主機中產生判斷資料，無法在空拍機上就產生判斷資料。除此之外，使用者無法從判斷資料中直接得知應該採取什麼行動、是否可以採收，使用上仍有諸多不便。
爰此，本發明人提出一種智慧型竹筍栽培採收監控系統，用於拍攝一竹筍，該智慧型竹筍栽培採收監控系統包含：一伺服器端；一移動裝置，包含一單板電腦，該單板電腦訊號連接該伺服器端，該單板電腦有一影像擷取模組、一影像判斷模組及一GPS模組，該影像判斷模組為圖形處理器，該影像判斷模組儲存有一資料庫，該資料庫為一影像深度學習模型；以及一攝影模組，設置在該移動裝置上並訊號連接該影像擷取模組；當該攝影模組取得該竹筍的一影像資料後，該影像判斷模組在該移動裝置上根據該資料庫即時判斷該影像資料的一判斷結果為待處理或無需處理，並將該判斷結果回傳至該伺服器端；當該影像資料符合該資料庫的一冒頭影像時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待處理，當該影像資料符合該資料庫的一未冒頭影像時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為無需處理；該冒頭影像為該竹筍有冒頭，該未冒頭影像為該竹筍沒有冒頭；當該影像資料符合該資料庫的該冒頭影像時，該影像判斷模組比較該GPS模組的一生長時間與一預設週期時間；當該生長時間與該預設週期時間相符合時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待採收處理；當該生長時間與該預設週期時間不符合時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待覆土處理。在本發明之實施方式中，該移動裝置為一自走車。
進一步，該伺服器端包含有一影像儲存模組。
進一步，有一使用者端訊號連接該伺服器端，該使用者端包含一影像觀看模組。
進一步，該單板電腦包含有一電池檢測模組。
進一步，該攝影模組包含一紅外光攝影機及一可見光攝影機。
本發明人再提出一種智慧型竹筍栽培採收監控方法，包含：在一移動裝置上設置一攝影模組以取得一竹筍的一影像資料；該移動裝置的一影像擷取模組擷取該影像資料送至該移動裝置的一影像判斷模組；該影像判斷模組在該移動裝置上根據一資料庫即時判斷該影像資料的一判斷結果為待處理或無需處理，當該影像資料符合該資料庫的一冒頭影像時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待處理，當該影像資料符合該資料庫的一未冒頭影像時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為無需處理；該冒頭影像為該竹筍有冒頭，該未冒頭影像為該竹筍沒有冒頭；當該影像資料符合該資料庫的該冒頭影像時，該影像判斷模組比較一GPS模組的一生長時間與一預設週期時間；當該生長時間與該預設週期時間相符合時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待採收處理；當該生長時間與該預設週期時間不符合時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待覆土處理。
進一步，在該影像判斷模組即時判斷該判斷結果之前，一伺服器端依據該竹筍的複數照片建立該資料庫，該伺服器端並將該資料庫傳送至該影像判斷模組。
進一步，該資料庫為一影像深度學習模型，當該影像資料不符合該冒頭影像且不符合該未冒頭影像時，該影像判斷模組將該影像資料傳送至該伺服器端，該影像資料被標記後，該伺服器端再依據該影像資料更新該影像深度學習模型。
根據上述技術特徵可達成以下功效：
1.在移動裝置上就可以直接得到影像資料的判斷結果，無需每一次都要將影像資料傳回伺服器端才能進行判斷，且藉由竹筍有無冒頭判斷是否
要處理，再藉由GPS模組的生長時間判斷要做什麼處理，大幅減少使用者的負擔。
2.紅外光攝影機與可見光攝影機共同拍攝影像資料，無需擔心夜晚或天氣不佳影響準確性。
3.電池檢測模組在電量低於設定閾值時就可以先提示使用者，避免移動裝置在使用過程中突然沒電，造成使用者的困擾。
4.當在移動裝置上無法直接得到判斷結果時，影像判斷模組會將影像資料回傳至伺服器端，可以更新影像深度學習模型。
1:自走車
11:攝影模組
111:紅外光攝影機
112:可見光攝影機
12:超音波模組
13:鋰電池
14:單板電腦
141:影像擷取模組
142:影像判斷模組
143:電池檢測模組
144:GPS模組
2:伺服器端
21:網路模組
22:影像儲存模組
23:報告圖表模組
24:訊息通報模組
3:使用者端
31:影像觀看模組
32:自走車控制模組
33:訊息接收模組
[第一圖]係本發明實施例之實施示意圖。
[第二圖]係本發明實施例之系統方塊圖。
[第三圖]係本發明實施例之流程圖一。
[第四圖]係本發明實施例之流程圖二。
綜合上述技術特徵，本發明智慧型竹筍栽培採收監控系統及方法的主要功效將可於下述實施例清楚呈現。
請參閱第一圖及第二圖，係揭示本發明智慧型竹筍栽培採收監控系統的實施例，包含：一自走車(1)、一伺服器端(2)及一使用者端(3)。
該自走車(1)上設置有一攝影模組(11)、一超音波模組(12)、一鋰電池(13)及一單板電腦(14)。該單板電腦(14)訊號連接該伺服器端(2)，該單板電腦(14)具有5T的運算能力，該單板電腦(14)包含一影像擷取模組(141)、一影像判斷模組(142)、一電池檢測模組(143)及一GPS模組(144)，該影像判斷模組(142)
為圖形處理器。該攝影模組(11)包含一紅外光攝影機(111)及一可見光攝影機(112)，該攝影模組(11)訊號連接該影像擷取模組(141)。藉由該紅外光攝影機(111)及該可見光攝影機(112)，無需擔心夜晚或天氣不佳會使得該影像資料的準確率降低，該紅外光攝影機(111)及該可見光攝影機(112)可以再藉由USB影片類別(USB Video Class,UVC)連接電腦，以將該紅外光攝影機(111)及該可見光攝影機(112)的影像傳輸至電腦。
該伺服器端(2)以無線網路的方式訊號連接該單板電腦(14)，該伺服器端(2)包含一網路模組(21)、一影像儲存模組(22)、一報告圖表模組(23)及一訊息通報模組(24)。
該使用者端(3)訊號連接該伺服器端(2)，該使用者端(3)包含一影像觀看模組(31)、一自走車控制模組(32)及一訊息接收模組(33)。
請參閱第三圖，並請搭配第二圖，該伺服器端(2)依據一竹筍的複數照片建立一資料庫，該資料庫在本發明之實施方式中為一影像深度學習模型。所述照片事先由人工拍攝，並逐一標記所述照片的一冒頭影像或一未冒頭影像。該冒頭影像為該竹筍有冒頭，該未冒頭影像為該竹筍沒有冒頭，更明確的說，是依據所述照片中有無該竹筍的筍尖以判斷為該冒頭影像或該未冒頭影像。該伺服器端(2)接著將該影像深度學習模型傳送至該影像判斷模組(142)。
請參閱第四圖，並請搭配第二圖，將該攝影模組(11)設置在該自走車(1)上後，該自走車(1)可以藉由該單板電腦(14)的該GPS模組(144)規劃路線、藉由該使用者端(3)的該自走車控制模組(32)操作路線、或是藉由該超音波模組(12)自動避開障礙物而移動。該自走車(1)移動後，該攝影模組(11)拍攝該竹筍的所在位置以取得該竹筍的一影像資料，該影像資料為影片格式，該竹筍的
所在位置可以事先儲存在該GPS模組(144)中。該影像擷取模組(141)藉由邊緣檢測擷取該影像資料，並將該影像資料送至該影像判斷模組(142)，該影像判斷模組(142)在該自走車(1)上直接根據該影像深度學習模型即時判斷該影像資料的一判斷結果，無需每一次都要將該影像資料回傳至該伺服器端(2)才能取得該判斷結果。當該影像資料符合該影像深度學習模型的該冒頭影像時，該影像判斷模組(142)判斷該判斷結果為待處理，當該影像資料符合該影像深度學習模型的該未冒頭影像時，該影像判斷模組(142)判斷該判斷結果為無需處理。
當該影像資料符合該影像深度學習模型的該冒頭影像時，該影像判斷模組(142)比較該GPS模組(144)儲存的一生長時間與一預設週期時間，該生長時間為該竹筍實際生長的時間，可以藉由同樣儲存在該GPS模組(144)之該竹筍的種植時間與該攝影模組(11)取得該影像資料的時間計算得到該生長時間；當該生長時間與該預設週期時間相符合時，該影像判斷模組(142)判斷該判斷結果為待採收處理；當該生長時間與該預設週期時間不符合時，該影像判斷模組(142)判斷該判斷結果為待覆土處理。舉例來說，若該竹筍的該預設週期時間介於N-3天至N+3天之間，當該GPS模組(144)的該生長時間為N-1天時，符合該預設週期時間，該影像判斷模組(142)會判斷該判斷結果為待採收處理；而當該GPS模組(144)的該生長時間為N-5天時，不符合該預設週期時間，該影像判斷模組(142)則會判斷該判斷結果為待覆土處理。藉由該冒頭影像及該未冒頭影像判斷為待處理或無需處理，再藉由該生長時間判斷是待採收處理還是待覆土處理，可以快速判斷該竹筍的適當處理方式，大大減輕該使用者的負擔。
除了該竹筍的該冒頭影像及該未冒頭影像辨別，該影像判斷模組(142)也可以根據土壤顏色判斷土壤的濕度。更詳細的說，可以先選擇一種肥料，
以該攝影模組(11)拍攝使用這種肥料下不同濕度的土壤，以在該伺服器端(2)建立土壤濕度的該影像深度學習模型，並傳送至該影像判斷模組(142)，之後該影像判斷模組(142)便可以比對土壤濕度的該影像深度學習模型及該影像資料，得到該土壤的濕度。
該影像判斷模組(142)判斷該判斷結果之後，該影像判斷模組(142)會將該影像資料壓縮至H.264標準，經由虛擬私人網路(Virtual Private Network,VPN)傳送至該伺服器端(2)，以將該影像資料儲存至該影像儲存模組(22)，該伺服器端(2)並同樣經由VPN將該影像資料傳送至該使用者端(3)的該影像觀看模組(31)供一使用者觀看，藉由VPN，可以避免該影像資料的串流受到他人的干擾。同時，該影像判斷模組(142)將該判斷結果經由該伺服器端(2)的該訊息通報模組(24)傳送至該使用者端(3)的該訊息接收模組(33)供該使用者觀看。
當該影像資料不符合該冒頭影像且不符合該未冒頭影像時，該影像判斷模組(142)將該影像資料傳送至該伺服器端(2)，並在該使用者標記該影像資料為該冒頭影像或該未冒頭影像後，該伺服器端(2)依據該影像資料更新該影像深度學習模型，並將該影像資料儲存至該影像儲存模組(22)。
當該使用者對該竹筍進行處理後，該影像資料會發生變化，例如該使用者出現在該影像資料中、該自走車(1)的位置改變或落葉位置變化等等，該影像判斷模組(142)藉此判斷該使用者是否有去對該竹筍進行處理。該伺服器端(2)的該報告圖表模組(23)再依據該影像資料建立該判斷結果與實際處理情形的一報告圖表，以對該影像深度學習模型進行修正。舉例來說，該判斷結果為
無需處理時，該使用者卻對該竹筍進行處理，即代表要對該影像深度學習模型進行修正，以提高該影像深度學習模型的準確率。
該自走車(1)的電力是依靠該鋰電池(13)供給，當該鋰電池(13)的電量低於一設定閾值後，該電池檢測模組(143)會經由該伺服器端(2)的該訊息通報模組(24)，傳送一提示訊息給該使用者端(3)的該訊息接收模組(33)，以通知該使用者需更換該鋰電池(13)或對該鋰電池(13)進行充電，避免該自走車(1)在使用過程中突然沒電，反而造成該使用者的困擾。
綜合上述實施例之說明，當可充分瞭解本發明之操作、使用及本發明產生之功效，惟以上所述實施例僅係為本發明之較佳實施例，當不能以此限定本發明實施之範圍，即依本發明申請專利範圍及發明說明內容所作簡單的等效變化與修飾，皆屬本發明涵蓋之範圍內。
1:自走車
11:攝影模組
111:紅外光攝影機
112:可見光攝影機
12:超音波模組
Claims (8)
- 一種智慧型竹筍栽培採收監控系統，用於拍攝一竹筍，該智慧型竹筍栽培採收監控系統包含：一伺服器端；一移動裝置，包含一單板電腦，該單板電腦訊號連接該伺服器端，該單板電腦有一影像擷取模組、一影像判斷模組及一GPS模組，該影像判斷模組為圖形處理器，該影像判斷模組儲存有一資料庫，該資料庫為一影像深度學習模型；以及一攝影模組，設置在該移動裝置上並訊號連接該影像擷取模組；當該攝影模組取得該竹筍的一影像資料後，該影像判斷模組在該移動裝置上根據該資料庫即時判斷該影像資料的一判斷結果為待處理或無需處理，並將該判斷結果回傳至該伺服器端；當該影像資料符合該資料庫的一冒頭影像時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待處理，當該影像資料符合該資料庫的一未冒頭影像時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為無需處理；該冒頭影像為該竹筍有冒頭，該未冒頭影像為該竹筍沒有冒頭；當該影像資料符合該資料庫的該冒頭影像時，該影像判斷模組比較該GPS模組的一生長時間與一預設週期時間；當該生長時間與該預設週期時間相符合時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待採收處理；當該生長時間與該預設週期時間不符合時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待覆土處理。
- 如請求項1所述之智慧型竹筍栽培採收監控系統，進一步，該伺服器端包含有一影像儲存模組。
- 如請求項1所述之智慧型竹筍栽培採收監控系統，進一步，有一使用者端訊號連接該伺服器端，該使用者端包含一影像觀看模組。
- 如請求項1所述之智慧型竹筍栽培採收監控系統，進一步，該單板電腦包含有一電池檢測模組。
- 如請求項1所述之智慧型竹筍栽培採收監控系統，進一步，該攝影模組包含一紅外光攝影機及一可見光攝影機。
- 一種智慧型竹筍栽培採收監控方法，包含：在一移動裝置上設置一攝影模組以取得一竹筍的一影像資料；該移動裝置的一影像擷取模組擷取該影像資料送至該移動裝置的一影像判斷模組；該影像判斷模組在該移動裝置上根據一資料庫即時判斷該影像資料的一判斷結果為待處理或無需處理，當該影像資料符合該資料庫的一冒頭影像時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待處理，當該影像資料符合該資料庫的一未冒頭影像時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為無需處理；該冒頭影像為該竹筍有冒頭，該未冒頭影像為該竹筍沒有冒頭；當該影像資料符合該資料庫的該冒頭影像時，該影像判斷模組比較一GPS模組的一生長時間與一預設週期時間；當該生長時間與該預設週期時間相符合時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待採收處理；當該生長時間與該預設週期時間不符合時，該影像判斷模組判斷該判斷結果為待覆土處理。
- 如請求項6所述之智慧型竹筍栽培採收監控方法，進一步，在該影像判斷模組即時判斷該判斷結果之前，一伺服器端依據該竹筍的複數照片建立該資料庫，該伺服器端並將該資料庫傳送至該影像判斷模組。
- 如請求項7所述之智慧型竹筍栽培採收監控方法，進一步，該資料庫為一影像深度學習模型，當該影像資料不符合該冒頭影像且不符合該未冒頭影像時，該影像判斷模組將該影像資料傳送至該伺服器端，該影像資料被標記後，該伺服器端再依據該影像資料更新該影像深度學習模型。
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