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害虫数据集YOLOv8标注 9771张图片，涵盖稻秆蝇、亚洲稻螟、棕色飞虱等识别对象

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简介：
本项目提供一个包含9771张图像的数据集，使用YOLOv8对包括稻秆蝇、亚洲稻螟和棕色飞虱在内的多种农业害虫进行精确标注。 害虫数据集使用YOLOv8标记了9771张图片，可以识别稻秆蝇、亚洲稻螟、棕色飞虱、谷物传播蓟马、蛴螬、蝼蛄、稻蛆、稻瘿蚊、稻叶毛虫、稻纵卷叶螟、稻叶蝉、稻壳虫、米水象鼻虫、小褐飞虱和白背飞虱等害虫，以及水稻三化螟。

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  • 害虫数据集YOLOv8标注 9771张图片，涵盖稻秆蝇、亚洲稻螟、棕色飞虱等识别对象
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    本项目提供一个包含9771张图像的数据集，使用YOLOv8对包括稻秆蝇、亚洲稻螟和棕色飞虱在内的多种农业害虫进行精确标注。 害虫数据集使用YOLOv8标记了9771张图片，可以识别稻秆蝇、亚洲稻螟、棕色飞虱、谷物传播蓟马、蛴螬、蝼蛄、稻蛆、稻瘿蚊、稻叶毛虫、稻纵卷叶螟、稻叶蝉、稻壳虫、米水象鼻虫、小褐飞虱和白背飞虱等害虫，以及水稻三化螟。
     
  • 害虫识别数据集，涵盖穿果蛾、瘿蝇、蝗虫及螟虫
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    本数据集专注于多种农业害虫识别，包括穿果蛾、瘿蝇、蝗虫和螟虫等，旨在为害虫防治提供精准的数据支持。 害虫鉴定数据集包含穿果蛾、瘿蝇、蝗虫和螟虫的图像。所有图片均来源于2021年2月28日的谷歌搜索结果。每种类别有300到400张不等，总计1669张图片。
     
  • 基于Yolov5的水稻病虫害目标检测数据集（含图片和标签）
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    本数据集为基于Yolov5的水稻病虫害设计，包含大量标注图像与对应标签，适用于训练高效准确的目标检测模型。 本数据集包含5932张照片，并分为四类：Bacterial blight（白叶枯病）1584张、Blast（稻瘟病）1440张、Brownspot（褐斑病）1600张和Tungro（水稻东格鲁病）1308张。其中，训练集包含4948张照片，测试集包含984张。 所有图片的标签均已手动标注完毕，并可以直接用于YOLOV模型进行训练。
     
  • 高分辨率水稻害虫图片采集技术
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    本项目致力于开发高分辨率图像采集技术，专注于捕捉水稻生长环境中各种害虫的细节特征，旨在为农业病虫害预警系统提供精准数据支持。 高分辨率图像的获取是实现图像模式自动识别的关键前提。本研究以稻田害虫为对象，探讨了立体害虫多聚焦成像的问题。通过采用Harris角点数及图像熵作为图像质量检测的标准，并利用基于小波变换的图像融合算法，分析不同倍率下的稻田害虫图像在采集过程中步进量对图像分辨率的影响。实验对比结果显示，该方法能有效提升立体害虫采样的景深扩展能力，有助于建立高质量的稻田害虫样本数据库。
     
  • 《数据集》水稻叶片病害的目标检测数据集
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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。
     
  • 水稻作物病害的图像数据集及识别方法
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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。
     
  • 水稻叶穗病害的分类数据集（含4078张图片，4种类别）.7z
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    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
     
  • 【目标检测数据集】11960张水稻病害检测图片（VOC+YOLO格式）.zip
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    本资源提供一套用于水稻病害识别的目标检测数据集，包含11960张标注清晰的图像，并以VOC和YOLO两种格式呈现，适用于深度学习模型训练。 数据集采用了Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 该数据集中共有11963张图片，每一张都有相应的标注信息： - Pascal VOC xml 文件数量：11963个 - YOLO txt 标注文件数量：11963个 这些图像被分为十二类进行标记： 标注类别数为 12 种，具体包括以下几种类型及其对应的框的数量: - BLBD: 框数 = 1030 - BLSD: 框数 = 1067 - BSD: 框数 = 1064 - DPD: 框数 = 1465 - FSD: 框数 = 2154 - Healty: 框数 = 1266 - NBD: 框数 = 1412 - NBSD: 框数 = 975 - Non-Rice: 框数 = 1298 - RBD: 框数 = 1070 - RRSD: 框数 = 972 - SBD: 框数 = 1303 总计标注框数量为：15,076个。 使用了labelImg工具进行标记，遵循对类别画矩形框的规则。
     
  • 农业病虫害人工智能识别：基于计算机视觉的水稻病害检测（涵盖4种病害）
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    本研究致力于开发一种利用计算机视觉技术的人工智能系统，专门用于识别和分类四种常见的水稻病害。通过深度学习算法训练模型，实现对图像中病害的有效检测与精准定位，助力农业智能化管理，提高作物产量及质量。 人工智能AI：农业病虫害计算机视觉-水稻病害识别（4种病害） 关键词：农业病虫害、图像分类、计算机视觉、人工智能、水稻病害识别 植物作物病害识别应用场景广泛，以下列举典型的场景： - 实时监测：使用无人机或摄像头定期监测稻田，自动识别病害迹象。 - 预测分析：基于气候和土壤数据预测未来可能发生的病害概率，并提前采取措施。 - 精准施药：根据病害类型和位置推荐农药及施药策略，减少化学农药的使用量。 - 育种研究：评估水稻品种的抗病性，筛选出具有较强抗性的新品种。 - 病害诊断：通过图像分析快速识别并提供有效的治疗方案。 - 决策支持：集成病害数据为水稻种植管理提供科学决策依据。 - 培训与教育：利用案例教学提高农民对病害的识别和管理水平。 - 质量追溯：记录从播种到收获全过程，通过病害记录确保产品质量可追溯性。 ### 知识点一：农业病虫害识别技术背景 在现代农业中，利用人工智能技术进行病虫害识别已成为一个重要研究方向。尤其是对水稻这类重要粮食作物而言，病害的发生不仅影响产量和质量，还会给农民带来经济损失。因此开发高效的病虫害识别系统具有重要意义。 ### 知识点二：图像分类与计算机视觉在农业中的应用 图像分类技术是计算机视觉领域的一个分支，在农业中主要应用于病虫害的自动识别。通过对水稻叶片或其他部位进行分析，可以准确地识别出不同类型的病害及其严重程度。这一过程通常包括以下几个步骤： 1. **图像采集**：通过无人机或摄像头获取农田中的图像资料。 2. **预处理**：对原始图片进行去噪和增强等操作以提高后续分析的准确性。 3. **特征提取**：从图中提取能够表征病害的关键特性。 4. **模型训练**：利用机器学习或者深度学习算法训练识别不同类型的病虫害模型。 5. **结果输出**：将识别结果显示给用户，帮助其做出相应的防治决策。 ### 知识点三：水稻病害识别的具体应用场景 1. **实时监测**：通过安装在农田中的摄像头或无人机定期巡检，自动检测并报告任何可能的病虫害迹象。 2. **预测分析**：结合环境因素如气候和土壤数据来预测未来可能出现的问题，并提前采取预防措施。 3. **精准施药**：根据病虫害类型及其分布情况推荐最合适的农药种类及使用方法，减少化学农药用量以降低环境污染风险。 4. **育种研究**：评估不同水稻品种的抗性表现，选择出具有较强抵抗力的新品种进行培育。 5. **病害诊断**：利用图像分析技术快速识别并提供有效的治疗建议。 6. **管理决策支持**：收集和整合有关数据为种植管理和决策制定提供科学依据。 7. **培训与教育**：通过案例教学方式提高农民对病虫害的辨识能力和管理水平。 8. **质量追溯**：记录从播种到收获全过程，确保产品质量可追踪性。 ### 知识点四：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）、API即服务（AaaS）和模型即服务（MaaS）在农业病害识别中的应用 - **软件即服务(SaaS)**: 提供在线的病虫害识别工具，用户无需安装任何额外软件即可使用。 - **平台即服务(PaaS)**：为开发者提供包含数据存储、处理等功能在内的云服务平台以方便开发和部署应用程序。 - **API即服务(AaaS)**：通过标准接口让其他应用能够调用这些功能实现特定任务如病虫害识别等操作。 - **模型即服务(MaaS)**: 将训练好的模型作为服务形式提供给用户，使他们可以直接使用而无需关心具体实现细节。 ### 知识点五：水稻常见病害类型 本次研究重点在于以下四种主要的水稻疾病： 1. **稻瘟病**（由真菌引起），严重影响产量。 2. **白叶枯病**（病毒导致叶片变白、干枯）。 3. **纹枯病**（影响茎秆形成褐色斑块）。 4. **稻曲病**（在穗上产生黑色或棕色小球状物）。