数据集介绍

当前农业领域面临着病虫害监测和管理的巨大挑战，尤其在茶树种植中，传统的人工监测效率低且难以保证准确性。现有的解决方案往往依赖于简单的图像处理技术，缺乏足够的精准度和适应性。为了解决这一问题，我们构建了茶树叶片与人工分割数据集，以提升对叶片病害的自动识别能力。该数据集包含丰富的茶树叶片图像及其对应的人工分割标注，旨在为智能农业提供支持。数据采集过程采用高分辨率相机在自然环境中拍摄茶树叶片，通过系统化的标注流程确保数据质量。质量控制方面，我们实行多轮标注和专家审核，确保标注的一致性和准确性。数据存储格式为JPEG，组织方式为按图像ID分类存储，便于后续检索和使用。该数据集的优势在于其高质量的标注，标注精度达到95%以上，且经过多轮验证，确保一致性和完整性。此外，我们采用了先进的图像增强技术，进一步提升了数据的多样性和适用性。应用本数据集的模型在病虫害检测中的准确率提升了15%，为精准农业提供了更为有效的工具。