农业病虫害图像数据集现状及高质量构建综述

文献类型： 中文期刊

第一作者： 管博伦

作者： 管博伦;张立平;朱静波;李闰枚;孔娟娟;汪焱;董伟

作者机构：

关键词： 农业病虫害;数据集;深度学习;监测预警;数据采集;数据标注;数据集评价

期刊名称： 智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2023 年 003 期

页码： 17-34

摘要： [目的/意义]农业病虫害科学数据集是农业病虫害监测预警的基础，也是发展智慧农业重要的组成部分，对农业病虫害防治具有重要意义。随着深度学习技术在农业病虫害智能监测预警中应用效果的凸显，构建高质量的农业病虫害数据集逐步受到专家学者的重视。为了进一步构建高质量、分布均衡的农业病虫害图像数据集，提高检测模型的准确性和鲁棒性，本文以构建农业病虫害图像数据集面临的挑战为切入点，对农业病虫害数据集的构建进行了全面综述。[进展]分别从数据集层次、数据样本层次和使用层次总结构建农业病虫害图像数据集所面临的类间类内样本不均衡、选择偏差、目标多尺度、目标密集、数据分布不均、图像质量参差不齐、数据集规模不足以及数据集可用性等问题，从图像采集和标注方法两个方面，分析以上问题的主要成因，并归纳算法的改进策略和建议，最后总结了数据集相关评价方法。[结论/展望]结合农业病虫害图像识别实际需求，对构建高质量农业病虫害图像数据集提出了相关建议：（1）结合实际使用场景构建农业病虫害数据集。多视角、多环境下采集图像数据构建数据集，从算法提取特征的角度，科学、合理划分数据类别，构建样本数量分布和特征分布均衡的数据集；（2）平衡数据集与算法间的关系。研究数据集特征与算法性能之间的关系，需充分考虑数据集中的类别和分布，以及与模型匹配的数据集规模，以提高算法准确性、鲁棒性和实用性。深入研究农业病虫害图像数据规模与模型性能的关联关系、病虫害图像数据标注方法、模糊、密集、遮挡等目标的识别算法和高质量农业病虫害数据集评价指标，进一步提高农业病虫害智能化水平；（3）增强数据集的使用价值。构建多模态农业病虫害数据集，创新数据采集组织形式，开发数据中台，挖掘多模态数据间的关联性，提高数据使用便捷性，为应用落地、业务创新提供高效服务。

分类号： S43%TP391.41

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