一个全面的龙果图像数据集,用于检测龙果的成熟度和质量分级
Tania Khatun1, Md Asraful Sharker Nirob1, Prayma Bishshash1
1Department of Computer Science and Engineering, Daffodil International University, Dhaka, Bangladesh.
Data in brief
|December 21, 2023
概括
这项研究引入了一个新的龙果数据集,以改善自动化质量检测和收获. 这个资源有助于机器学习优化龙果的生产并确保水果的新鲜度.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 龙果 (pitaya) 是一种热带水果,具有显著的健康益处和经济重要性.
- 全球对龙果的需求需要改进农业实践,包括自动化质量控制和收获.
- 孟加拉国等发展中国家在优化龙果产量方面面临挑战,因为需要精确的质量评估.
研究的目的:
- 为机器学习应用开发一个广泛的,高分辨率的龙果数据集.
- 促进创建用于识别最佳收获时间和检测缺陷水果的自动化系统.
- 为农业行业支持计算机视觉和深度学习方面的进步.
主要方法:
- 在孟加拉国三个地点收集了四个月的高分辨率龙果图像的大数据集.
- 在数据收集过程中涉及领域专家,以确保准确性和相关性.
- 专注于创建适用于训练机器学习模型的数据集,用于果实检测和质量评估.
主要成果:
- 一个广泛的数据集的高分辨率龙果图像被成功编制.
- 该数据集为开发各种农业应用的机器学习模型提供了基础.
- 数据收集过程以领域专业知识为指导,以确保质量和实用性.
结论:
- 开发的龙果数据集是研究人员和农业行业的宝贵资源.
- 这一数据集可以显著提高龙果生产中的自动化系统的有效性.
- 它可以应用计算机视觉和深度学习来提高质量评估,机器人收获和包装.
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