数据集分享 | 蓝莓成熟度数据集

【导读】

在传统农业生产中，果农往往依赖经验判断蓝莓的成熟度，进行采摘或市场分级。然而，这种方式不仅效率低、易受人为主观影响，还可能因识别偏差导致蓝莓采摘不及时、品质参差，甚至影响收益。如今，随着人工智能与计算机视觉技术的不断发展，“视觉识果”成为智能农业升级的关键突破口。

今天为大家分享一个非常实用的蓝莓视觉数据集 —— 聚焦蓝莓不同成熟阶段的识别检测任务，可广泛应用于智能采摘、成熟度评估、供应链管理、农业机器人等多个领域，是智慧农业从业者与研究人员不可错过的好素材！>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~

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一、数据集基本信息

本数据集专注于蓝莓果实在不同成熟期的视觉识别任务，通过图像数据帮助模型精准判断蓝莓属于哪个成熟阶段，为果农或智能采摘系统提供科学依据。

图像总数：583 张

标签类别：

•  INMADURO （未成熟）：蓝莓果实呈绿色或淡紫，糖度低，不宜采摘。

•  MADURO （成熟）：色泽紫黑、果肉饱满，适合采摘与上市。

•  SOBREMADURO （过熟）：果皮软塌，有轻微脱落迹象，不适合长途运输或延迟采摘。

标注信息：所有图像均配有清晰类别标签，可用于分类训练，也适合拓展到分割或检测任务。

🔗获取方式：

点击链接：www.coovally.com

添加官方客服，发送关键词【蓝莓成熟度数据集】即可获取下载链接！

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二、数据集亮点

• 高贴近真实采摘场景

涵盖蓝莓田间不同光照条件（晴天、阴天、逆光）与多种自然背景（枝叶遮挡、杂草背景、果实堆叠），反映真实田间工作环境中的采摘识别挑战。

• 多样性强，模型泛化能力提升

蓝莓果实在图像中呈现出多角度、多距离（远景、特写）、多成熟状态混杂的情况，数据训练后更易迁移到实际应用。

• 高价值应用场景

适合训练用于农业机器人、采摘辅助系统、蓝莓分拣流水线等的视觉识别模块。也可服务于数字农业、精准农业、智慧果园等现代农业场景。

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三、Coovally平台一键训练，轻松上手！

该蓝莓成熟度数据集已上传至 Coovally平台，您可一键调用模型如YOLO11、RCNN等，快速完成训练与测试。

平台提供：

• 自动数据预处理：无需手动清洗，支持图像增强、归一化等常规步骤。

• 训练过程可视化：支持实时查看准确率、混淆矩阵等指标，模型优化清晰可控。

• 模型性能对比：同一数据集多模型横向对比，轻松选出最优解。 

• 一键部署上线：训练完成即支持API部署，无需繁琐部署流程。

• 千款模型+海量数据，一站式搞定！

Coovally已集成 1000+开源模型 和 300+真实数据集，包含水果分级、病虫害识别、农作物检测等农业相关视觉任务，真正做到“数据+模型”全流程加速。

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结语

这个蓝莓成熟度数据集，是人工智能推动精准农业的又一典范应用。无论你是关注智慧果园管理，还是探索农业视觉识别算法的科研人员，亦或是想将AI技术用于农业生产提效降本的企业工程师，这个数据集都能为你的项目注入坚实的数据支持。

如果你也对用AI赋能农业这一愿景感兴趣，不妨下载试试吧！

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