金钱植物叶子 (Epipremnum aureum):对手工分类的原始数据集进行了全面的研究
Jameer Kotwal1, Aarju Jain1, Ramgopal Kashyap2
1Dr. D. Y. Patil Institute of Technology, Pune 411018, India.
Data in brief
|October 23, 2025
概括
这项研究引入了通过智能手机捕获的大量资金植物图像数据集. 该资源支持农业研究和用于植物健康分析的AI模型开发.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 金钱植物以其精神和空气净化特性而闻名.
- 植物相互作用可以减少压力和焦虑.
- 需要为农业研究提供高质量,多样化的数据集.
研究的目的:
- 引入一套全面的货币植物图像数据集.
- 促进植物卫生监测和农业应用方面的研究.
- 为了使人工智能模型用于植物分析的培训.
主要方法:
- 收集了4302张金钱植物图像的数据集.
- 在受控条件下使用智能手机捕获的图像.
- 数据集包括各种角度和背景的健康,不健康,组合,真实和大学场所图像.
主要成果:
- 现在可以获得一个强大的数据集,包括4302张货币植物图像.
- 该数据集提供了植物条件和捕获环境的多样性.
- 通过可控移动设备捕获,确保一致性和质量.
结论:
- 该数据集是农业研究的宝贵资源.
- 促进植物科学人工智能模型的进一步研究和开发.
- 支持了解和管理金钱植物健康的进步.
