基于手机影像的龙眼枯树枝识别数据

龙眼树枯枝会影响果树生长和产量，同时可能加剧病虫害传播。传统人工巡查枯枝效率低、成本高，且容易遗漏早期枯枝，无法及时采取修剪和防治措施。本模型通过关联融合手机拍摄的龙眼树图像特征与枯枝状态信息，学习二者之间的映射关系，解决了龙眼树枯枝识别问题，可实现对龙眼树枯枝的精准检测，帮助果农合理安排修剪、防治及管理措施，提高果园管理效率，降低病虫害风险，促进果树健康生长及产量提升。一、加工前的数据说明 利用智能手机拍摄龙眼果园中的树枝影像。 二、处理规则 （一）枯枝特征选择 对人工标注的枯枝数据进行清洗，提取枯枝的关键特征，并进行数据标准化和增强处理，提高模型在不同环境下的识别鲁棒性。 （二）模型建立 将枯枝特征数据与图像特征数据进行关联融合，形成训练数据集；建立枯枝识别模型，学习图像特征与枯枝状态之间的映射关系，训练完成后生成最终模型。其中，模型训练及测试参数如下： 标签种类：龙眼树枯树枝；识别结果数：枯树枝数250、漏识别数55、枯树枝识别率81.9%；识别用时：0.12s；模型名称：yolov8；学习率：0.0008；权重衰减：0.0002；批量大小：16；定位损失：0.015；分类损失：0.006；训练精度：0.985；召回率：0.965；F1值：0.975。 （三）模型应用 将新采集的龙眼树图像输入到训练完成的模型，模型自动识别并标注枯枝位置及数量，输出枯枝标识信息，辅助果农制定科学修剪、防治和管理决策。 三、数据内容描述 最终形成的数据集合包含：手机拍摄的龙眼树影像数据、枯枝标注标签数据等。该数据集可用于模型迭代、枯枝监测和果园管理优化等应用场景。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含手机拍摄的龙眼树影像及枯枝标注标签数据，旨在通过YOLOv8模型实现枯枝精准识别。模型训练精度达0.985，召回率0.965，F1值0.975，识别率81.9%，可辅助果农优化修剪、防治等管理决策。