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文章目录
- 一、数据集概述
- 1.1 数据标注实例
- 1.2 数据集技术规格
- 二、样本类别详解
- 2.1 树上柑橘样本
- 2.2 树下柑橘样本
- 三、标注工具
- 四、数据下载地址
一、数据集概述
在农业智能化领域，柑橘果园的自动化监测与管理一直面临着几个关键挑战：
- 果实定位准确性不足：传统图像识别方法难以区分树上果实与掉落果实，影响产量估算准确性；
- 数据多样性缺乏：现有数据集往往只包含单一状态(仅树上或仅地上)的柑橘样本；
- 环境适应性差：大多数模型在复杂果园环境(多变光照、遮挡等)下表现不佳。
本数据集针对性地解决了这些问题：
● 双状态标注：同时标注树上柑橘和树下柑橘，为果实状态识别提供基础。
● 真实场景覆盖：包含580张不同光照条件、拍摄角度和成熟度的柑橘图像。
● 精准检测支持：高质量标注为开发鲁棒性强的柑橘检测模型提供数据保障。
数据集统计如下：
{"im_count": 579, # 图片数量"label_count": {"on": 25319, # 在树上的标签数量"under": 17334 # 在树下的标签数量},
}
该数据集特别适用于：
● 果园自动化收获系统开发；
● 柑橘成熟度与掉落率监测；
● 基于视觉的产量预估算法研究；
● 农业机器人视觉导航系统训练；
1.1 数据标注实例
示例如下：
1.2 数据集技术规格
● 图像分辨率：1200×1600 像素
● 标注格式：Labelme JSON格式，包含对象类别和精确边界多边形
该数据集通过精心设计的采集和标注流程，方便为研究学习使用。
二、样本类别详解
本数据集共包含580张高质量柑橘图像，每张图像均经过专业标注：
- 类别分布：
○ 树上柑橘(On-tree)：标注为健康挂果状态的柑橘
○ 树下柑橘(Under-tree)：标注为已掉落或采摘后放置的柑橘
2.1 树上柑橘样本
○ 通常呈现自然生长状态
○ 可能被树叶部分遮挡
○ 颜色从青绿到橙黄不等(反映不同成熟度)
○ 具有典型的枝条连接特征
2.2 树下柑橘样本
○ 呈现自由散落状态；
○ 可能因接触地面而产生轻微瑕疵；
○ 常伴有阴影效果；
三、标注工具
工具：X-AnyLabeling-CPU-v2.5.0.exe
下载地址：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases
四、数据下载地址
下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_21386397/90671166
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