MangoImageBD:一个广泛的果图像数据集,用于识别和分类孟加拉国的各种果品种
Md Hasanul Ferdaus1, Rizvee Hassan Prito1, Masud Ahmed2
1Department of Computer Science and Engineering, East West University, Dhaka, Bangladesh.
Data in brief
|August 12, 2025
概括
一个新的果图像数据集包括15个孟加拉国品种,有助于计算机视觉和农业应用. 该系列支持自动化果识别,质量评估和生物多样性研究,以改善粮食安全.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 农业 农业 农业 农业
- 生物多样性研究 生物多样性研究
背景情况:
- 果 (Mangifera indica) 是孟加拉国的一个重要作物,有各种各样的流行品种.
- 准确识别和评估果品种对于农业,食品加工和生物多样性研究至关重要.
- 现有的数据集可能缺乏对区域果品种的全面覆盖,以及对机器学习的足够增强.
研究的目的:
- 创建一个全面和多样化的15种孟加拉国常见的果品种的图像数据集.
- 促进机器学习和深度学习模型的开发和培训,用于与果相关的计算机视觉任务.
- 支持精准农业,食品供应链管理和生物多样性保护方面的应用.
主要方法:
- 收集了孟加拉国六个主要水果生产区的果图像.
- 使用智能手机相机在标准化条件下捕获高清图像.
- 处理并增强图像数据集 (共28515张图像) 用各种转换来增强模型的稳定性.
主要成果:
- 一个包含28515张图像的数据集,包括15种果品种的原始,加工和增强图像.
- 该数据集包括5703张原始图像和17109张增强图像.
- 图像来源于不同的地理位置,以确保广泛的代表性.
结论:
- 创建的果图像数据集对农业的计算机视觉应用非常有价值,例如自动品种识别,分类和质量评估.
- 这种资源可以帮助培育适应气候变化的果品种,增强粮食安全和可持续农业实践.
- 该数据集有助于表型多样性研究,可追溯性和独特果品种的保护.
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