葡萄园数据集用于基于主要部分本地化的自动修剪
Elia Pacioni1, Eugenio Abengózar2, Miguel Macías Macías1,3
1Universidad de Extremadura, Centro Universitario de Mérida, Avda. Santa Teresa de Jornet, 38. 06800 Mérida, Spain.
这个数据集为智能农业提供标记葡萄园图像,帮助开发物体检测模型. 它支持精准农业,使植物部位如树干和树枝的精确定位成为可能.
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:
- 精准农业需要详细的作物监测.
- 对象检测模型对于自动化农业任务至关重要.
- 葡萄园管理受益于精确识别植物结构.
研究的目的:
- 为了介绍一个标记葡萄园图像的新型数据集.
- 促进农业计算机视觉模型的开发.
- 支持智能农业和精密葡萄种植的研究.
主要方法:
- 在西班牙巴达霍斯的图像收集 (2021-2022).
- 使用VGG图像标注器 (VIA) 标注葡萄园部分 (树干,树枝,修剪的树枝).
- 用于训练Mask R-CNN模型的数据集.
主要成果:
- 创建了一个包含注释葡萄园图像的综合数据集.
- 该数据集被证明对训练物体检测模型非常有效.
- 面具R-CNN模型实现了葡萄园植物部分的精确定位.
结论:
- 该数据集是智能农业和精密葡萄种植的宝贵资源.
- 它可以在葡萄园的自动视觉检查方面取得进展.
- 促进开发人工智能驱动的作物管理解决方案.
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