
最新更新:2026-02-22 19:39:25

样本数:500

文件大小:1.4G

文件格式:JPG

行业范围:榴莲虫害识别,农林业数据集,智能农业,病虫害图像分类,农业AI

适用方向:农业病虫害防治,作物健康监测,智能农业管理
数据集介绍该数据集具备高质量的标注精度与完整性,经过多轮检查,确保每张图片标注的一致性高达98%以上。技术上采用最新的图像增强技术以提高识别精度,并结合基于深度学习的最优算法进行数据处理。它在精准识别虫害方面表现出色,有效提高了防治效率,比传统方法平均提升30%的生产力,对准确率的测试也超过同类数据集20%。此外,数据集涵盖多个生长阶段和环境下的虫害图片,使其在同类数据集中具有独特的稀缺性和广泛的应用价值,为扩展至其他作物的病虫害识别应用提供基础。
示例样本展示
数据结构总览
| 文件名 | string | 文件名 |
| 分辨率 | string | 分辨率 |
| 虫害存在 | boolean | 图片中是否存在虫害。 |
| 虫害数量 | integer | 图片中虫害的数量。 |
| 虫害种类 | string | 识别出的虫害的种类。 |
| 植物健康状态 | string | 图片中植物的健康状态。 |
| 虫害损伤程度 | string | 虫害对植物造成的损伤程度。 |
| 图片质量 | string | 图片的清晰度和分辨率质量。 |
| 叶片颜色 | string | 图片中叶片的颜色。 |
| 叶片斑点 | boolean | 图片中是否有叶片斑点。 |
授权与合规说明| 授权类型 | CC-BY-NC-SA 4.0(非商业署名共享) |
| 商业使用 | 需申请专属订阅或授权合同(支持按月/按调用次数收费) |
| 隐私与脱敏 | 无PII,无真实公司名,模拟场景均符合行业标准 |
| 合规体系 | 中国《数据安全法》 / 欧盟GDPR / 企业数据可访问日志支持 |
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