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水稻作物病害的图像数据集及识别方法

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简介:
本研究构建了一个全面的水稻作物病害图像数据库,并提出了一种高效的识别方法,旨在提高对水稻疾病的早期诊断和防治效率。 水稻作物病害 许多疾病会对水稻的产量与质量造成严重影响。比如细菌性叶枯病是由水稻黄单胞菌(Xanthomonas oryzae pv. oryzae)引起的,它会在叶片上形成水渍状条纹,并使叶子变色和干枯。稻瘟病则由稻瘟病菌引起,在稻穗、茎节以及叶片上出现菱形斑块,这会导致灌浆不足及植物组织损失。褐斑病是由根腐病菌导致的疾病,会在叶片上产生微小圆形褐色病变,影响光合作用效率并降低水稻质量和产量。假黑穗病由一种特定真菌引起,在稻粒内部形成黄绿色孢子团块,并最终变为橙色或黑色,同样会对稻谷的质量和数量造成负面影响。 为了有效控制这些疾病的发生与传播,可以采取一系列措施:选择抗性品种、实施轮作制度、合理施肥以及使用合适的杀菌剂等方法。此外,该数据集包含200张水稻叶片病害图片,并根据病症类型将其分为四类(细菌性叶枯病、爆破型病变、褐斑病及假黑穗病),每种类型的样本数量均为50幅图像。

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    本研究构建了一个全面的水稻作物病害图像数据库,并提出了一种高效的识别方法,旨在提高对水稻疾病的早期诊断和防治效率。 水稻作物病害 许多疾病会对水稻的产量与质量造成严重影响。比如细菌性叶枯病是由水稻黄单胞菌(Xanthomonas oryzae pv. oryzae)引起的,它会在叶片上形成水渍状条纹,并使叶子变色和干枯。稻瘟病则由稻瘟病菌引起,在稻穗、茎节以及叶片上出现菱形斑块,这会导致灌浆不足及植物组织损失。褐斑病是由根腐病菌导致的疾病,会在叶片上产生微小圆形褐色病变,影响光合作用效率并降低水稻质量和产量。假黑穗病由一种特定真菌引起,在稻粒内部形成黄绿色孢子团块,并最终变为橙色或黑色,同样会对稻谷的质量和数量造成负面影响。 为了有效控制这些疾病的发生与传播,可以采取一系列措施:选择抗性品种、实施轮作制度、合理施肥以及使用合适的杀菌剂等方法。此外,该数据集包含200张水稻叶片病害图片,并根据病症类型将其分为四类(细菌性叶枯病、爆破型病变、褐斑病及假黑穗病),每种类型的样本数量均为50幅图像。
  • 感染影响下叶片
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    本数据集包含了多种病害条件下水稻叶片的图像,旨在为研究植物病害识别提供全面的数据支持。 该数据集包含120张水稻染病叶片的jpg图像,根据疾病类型分为三类,每类有40张图片。
  • Vue-Rice:系统前端部分
    优质
    Vue-Rice是专为水稻病害图像识别设计的前端系统,采用Vue框架构建,提供高效、友好的用户界面,便于研究人员和农民快速准确地识别水稻疾病。 Vue-rice水稻疾病识别系统构建设置 1. 安装依赖:`npm install` 2. 在本地服务器启动并启用热更新(Hot Reload):`npm run dev` 3. 构建生产环境版本,并进行代码压缩:`npm run build` 4. 构建生产环境版本,同时生成包分析报告:`npm run build --report` 有关工作原理的详细说明,请参考相关文档。
  • 茶叶.zip
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    《茶叶病害识别图像数据集》包含大量标注清晰的茶叶病害图片,旨在为研究人员提供一个全面、准确的数据资源库,用于训练机器学习模型以实现自动化病害检测和分类。 想预览计算机视觉数据集的内容,请私信作者。
  • 叶片目标检测
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    本数据集专注于水稻叶片病害目标检测,汇集了大量标注清晰的图像样本,旨在促进农业领域机器学习模型的研发与优化。 该数据集包含YOLO和VOC格式的水稻叶片病害识别内容,共包括四类:BrownSpot、RiceBlast、BacterialBlight,总图片数量为1448张。文件中包含了图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件,并且有xml标签。已经将数据划分为训练集、验证集和测试集,可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本(如YOLOv10)等系列算法的训练。
  • 叶穗分类(含4078张片,4种类).7z
    优质
    本数据集包含4078张图片,涵盖了水稻生长过程中可能遇到的四种不同类型的叶穗病害,为研究和分析提供了详实的数据支持。 数据集类型:用于图像分类的数据集,不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式:仅包含jpg图片,每个类别对应一个文件夹,并在该文件夹内存放相应的图片。 图片总数(jpg 文件个数):4078 分类的类别数量:4 具体类别的名称及对应的图片数目如下: - Brown_Spot 图片数:613 - Healthy 图片数:1488 - Leaf_Blast 图片数:977 - Neck_Blast 图片数:1000
  • 基于Android平台系统开发与应用
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    本项目聚焦于开发一款基于Android平台的水稻病害图像识别系统,旨在利用人工智能技术辅助农民和农业专家快速准确地诊断水稻病害。该系统通过移动设备摄像头采集水稻叶片图片,并运用深度学习算法进行实时分析,提供精准的病害类型及防治建议。 为解决现有水稻病害图像识别系统依赖于数码相机和计算机导致的便携性差、实时性不足的问题,设计了一款基于Android手机的水稻病害图像辨认系统。该系统能够区分稻瘟病、胡麻斑病、干尖线虫病及白叶枯病四种常见疾病,并通过分析这些疾病的颜色、形状与纹理特征进行识别。 具体而言,系统采用了一系列处理步骤:包括图像预处理以去除噪声和改善质量;然后是图像增强技术来提高对比度或突出特定区域的细节;接着应用了分割算法将感兴趣的物体从背景中分离出来。最后,通过提取关键特征并利用机器学习方法实现对水稻病害类型的准确识别。 实验结果显示,在测试集中该系统的准确性达到了93.78%,正检率为96.22%,误检率则为6.22%;虚警率达到10.56%,而平均诊断时间仅为约20秒左右。这表明,基于图像处理技术的水稻病害识别方法在确保高精度的同时也具备了较快的速度。 综上所述,该系统不仅能够有效拍摄并准确地辨识出多种类型的水稻疾病,还能迅速提供相应的防治建议措施。
  • 包含三类叶片,每类约含350张
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    本数据集收录了三种主要水稻叶片病害的高分辨率图像,每种类别均涵盖约350幅照片,为农业病理研究与智能识别提供了宝贵资源。 该数据集包含水稻叶片病害的近距离背景处理图片,共分为3类,每类约有350张图片。
  • 大豆.zip
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    本数据集包含多种大豆病害图像,旨在为研究者和开发者提供一个全面的资源库,用于训练机器学习模型以准确识别不同种类的大豆疾病。 大豆病害检测数据集包含三种类型的叶子图像:健康类、角叶斑病类和豆锈病类。这些数据旨在帮助建立一个模型,能够以高精度区分这三类叶片状态。在非洲,特别是东非地区,豆类作物是许多小农的重要粮食来源,并且对学龄儿童来说是一个重要的蛋白质来源。