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数据集 | 柑橘果目标检测数据集


文章目录

  • 一、数据集概述
    • 1.1 数据标注实例
    • 1.2 数据集技术规格
  • 二、样本类别详解
    • 2.1 树上柑橘样本
    • 2.2 树下柑橘样本
  • 三、标注工具
  • 四、数据下载地址


一、数据集概述

在农业智能化领域,柑橘果园的自动化监测与管理一直面临着几个关键挑战:

  1. 果实定位准确性不足:传统图像识别方法难以区分树上果实与掉落果实,影响产量估算准确性;
  2. 数据多样性缺乏:现有数据集往往只包含单一状态(仅树上或仅地上)的柑橘样本;
  3. 环境适应性差:大多数模型在复杂果园环境(多变光照、遮挡等)下表现不佳。

本数据集针对性地解决了这些问题:
● 双状态标注:同时标注树上柑橘和树下柑橘,为果实状态识别提供基础。
● 真实场景覆盖:包含580张不同光照条件、拍摄角度和成熟度的柑橘图像。
● 精准检测支持:高质量标注为开发鲁棒性强的柑橘检测模型提供数据保障。
数据集统计如下:

{"im_count": 579,  # 图片数量"label_count": {"on": 25319,   # 在树上的标签数量"under": 17334 # 在树下的标签数量},
}

该数据集特别适用于:
● 果园自动化收获系统开发;
● 柑橘成熟度与掉落率监测;
● 基于视觉的产量预估算法研究;
● 农业机器人视觉导航系统训练;

1.1 数据标注实例

示例如下:
在这里插入图片描述
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1.2 数据集技术规格

● 图像分辨率:1200×1600 像素
● 标注格式:Labelme JSON格式,包含对象类别和精确边界多边形
该数据集通过精心设计的采集和标注流程,方便为研究学习使用。
在这里插入图片描述

二、样本类别详解

本数据集共包含580张高质量柑橘图像,每张图像均经过专业标注:

  1. 类别分布:
    ○ 树上柑橘(On-tree):标注为健康挂果状态的柑橘
    ○ 树下柑橘(Under-tree):标注为已掉落或采摘后放置的柑橘

2.1 树上柑橘样本

○ 通常呈现自然生长状态
○ 可能被树叶部分遮挡
○ 颜色从青绿到橙黄不等(反映不同成熟度)
○ 具有典型的枝条连接特征
在这里插入图片描述

2.2 树下柑橘样本

○ 呈现自由散落状态;
○ 可能因接触地面而产生轻微瑕疵;
○ 常伴有阴影效果;
在这里插入图片描述

三、标注工具

工具:X-AnyLabeling-CPU-v2.5.0.exe
下载地址:https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases

四、数据下载地址

下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_21386397/90671166


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