草莓叶片病害识别与分类数据集

草莓是全球重要经济作物，但生产中常受病害困扰，叶片病害尤为突出。为有效识别、检测和分类草莓叶片病害，构建高质量数据集十分关键。

引言

草莓富含营养，深受消费者喜爱，可生产中病害频发致产量与品质下滑。叶片健康关乎草莓生长，及时准确识别其病害意义重大。近年来，计算机视觉和深度学习技术推动图像识别在农业领域广泛应用，构建高质量草莓叶片病害数据集对技术发展意义非凡。

1. 背景

草莓叶片病害多样，症状复杂，传统人工识别依赖经验，主观性强且效率低。基于图像识别的病害识别方法渐成热点，但依赖高质量、多数量的训练数据，构建涵盖多种病害类型、标注准确的数据集迫在眉睫。

2. 数据集构建目标

构建涵盖多种草莓叶片病害类型的数据集，用于病害识别、检测和分类，具体目标为：

  • 收集多种病害图像，确保多样全面；
  • 高质量标注病害类型、位置和程度；
  • 预处理数据，提升质量与可用性；
  • 提供易用扩展的数据集平台。

3. 数据集构建方法

3.1 图像采集

采用田间实地拍摄、实验室拍摄和网络收集多种方式：

  • 田间实地拍摄：草莓生长季前往种植基地，调整参数获取不同病害、程度和生长阶段的叶片图像。
  • 实验室拍摄：带回样本在恒定光照下拍摄，调整参数和背景获取高质量图像。
  • 网络收集：利用搜索引擎和图像数据库收集公开数据，注意版权和合法性。

3.2 图像标注

采用手动、半自动和自动标注方式，并多轮审核校验，以统一格式存储：

  • 手动标注：专业人员标注病害信息，准确可靠但耗时。
  • 半自动标注：借助软件和工具，设定规则实现部分自动化，提高效率。
  • 自动标注：用深度学习算法和模型自动识别标注，但结果受模型和数据质量影响，需结合手动和半自动标注验证修正。

3.3 数据预处理

进行图像增强、去噪、裁剪和归一化等操作，并采用数据增强技术：

  • 图像增强：调整参数增强视觉效果和特征信息，提高识别能力。
  • 图像去噪：利用算法和技术去除噪声干扰，改善识别效果。
  • 图像裁剪：根据标注信息去除无关背景，减少计算量和复杂度。
  • 图像归一化：处理像素值，消除光照和尺度差异，提高泛化能力。
  • 数据增强：进行旋转、翻转等操作，增加数据多样性和丰富性。

4. 数据集内容

4.1 数据集结构

以文件夹组织管理，每种病害对应一个文件夹，含图像（JPEG格式）和标注（XML格式）信息，提供说明文档和代码示例。

4.2 数据集规模

共 2500 张图像，每种病害至少 200 张，规模适中且可扩展。

4.3 数据集质量

图像清晰、特征明显、标注准确，具有多样性和丰富性，应用价值高。

5. 数据集分析

5.1 数据分布

各病害类型图像数量分布均匀，利于模型学习特征。

5.2 标注质量

标注准确一致，可扩展灵活。

5.3 数据集性能

初步实验表明，基于深度学习模型的识别检测与分类准确率超 90%，泛化能力强。

6. 数据集应用

  • 智能农业：应用于智能系统，实现病害智能识别和预警，减少损失，提高产量品质。
  • 植物保护：用于研究和开发，推动产业发展，提升创新能力。
  • 教育培训：为农业教育和培训提供案例和资源，提高质量和水平。