PaddyVarietyBD:使用新型图像数据集对孟加拉国的米品种进行分类
Md Tahsin1, Muhammad Ibrahim2, Anika Tabassum Nafisa1
1Department of Computer Science and Engineering, East West University, Aftabnagar, Dhaka, Bangladesh.
Data in brief
|April 14, 2025
概括
这项研究引入了来自孟加拉国的14000张米图像的新开放数据集,这对推进农业人工智能应用至关重要. 这个资源有助于分类和分析各种米品种.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机科学 计算机科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 米是一种重要的全球主食作物,对全球经济至关重要.
- 开发改进的水品种对于应对环境挑战至关重要.
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在大米研究中的应用受到缺乏标准化数据集的限制.
研究的目的:
- 引入孟加拉国第一个开放和标准的米品种图像数据集.
- 为了促进人工智能驱动的类的分类,分析和评估.
- 支持农业,植物学和经济学方面的研究.
主要方法:
- 收集了14000张RGB显微镜图像的米粒.
- 来自孟加拉国核农业研究所 (BINA) 和孟加拉国大米研究所 (BRRI) 的样本.
- 策划了代表各种米品种的多样化数据集.
主要成果:
- 建立了一个包含14000张米核图像的综合数据集.
- 该数据集是孟加拉国大米品种的首个数据集.
- 该数据集适用于人工智能,农业和相关领域的全球研究.
结论:
- 拟议的米图像数据集解决了人工智能和农业研究中对可访问数据的关键需求.
- 预计这项资源将大大促进人工智能和机器学习应用在水分析和开发中.
- 该数据集是全球研究人员的宝贵工具,促进了作物科学和粮食安全方面的进步.


