数据集介绍

当前，榴莲种植产业面临着病害识别不及时导致的作物减产和经济损失。传统的病害管理依赖于人工经验，但因缺乏精确度和效率，亟需技术升级。本数据集旨在提供高质量的病害样本，以支持机器人视觉在农业病害检测中的应用。数据采集通过专业摄影设备在多种光线和天气条件下完成，确保样本多样性。在数据标注阶段，采用多轮专家审核和一致性检查来提升标注准确度，标注团队由植物病理学专家组成，具备丰富的行业经验。数据预处理过程包括图像去噪、标准化和数据增强，以提高模型训练的有效性。数据存储采用层级文件夹结构，便于管理和调用。