数据集:农业病虫害问答数据集,可用于农业病虫害知识问答对话Ai的训练

农业病虫害知识问答数据集简介

本农业病虫害知识问答数据集是一份极具价值的知识资源,专注于为农业病虫害知识问答对话 AI 提供丰富且专业的训练素材。

一、数据规模

该数据集包含 3350 个不同种类的农业作物及其病虫害相关数据,涵盖了众多常见的农作物,如水稻、小麦、苹果、柑橘、香蕉、芒果、番茄、黄瓜、辣椒、茄子、西瓜、南瓜、豆类、花生、棉花、烟草、草莓、葡萄、桃、梨、樱桃、橄榄、菠菜、白菜、胡萝卜、土豆、甘蔗、玉米、芝麻、大豆、油菜、苜蓿、甜菜、向日葵、亚麻、大麦、燕麦、高粱等。总对话量高达三万多条,为模型训练提供了海量的数据支持。

二、数据内容

数据集中每个作物的病虫害信息都以问答的形式呈现,包含了病虫害的定义、病原体或害虫特征、病症表现、传播途径、对作物产量和质量的影响以及预防和防治方法等多个方面的内容。例如对于白菜白斑病,涵盖了从 “白菜白斑病是什么” 这一基础认知问题,到详细的 “白菜白斑病的病原体是什么”“白菜白斑病的症状有哪些”“白菜白斑病是如何传播的”“白菜白斑病对白菜产量和质量有什么影响” 以及 “如何预防白菜白斑病”“白菜白斑病的化学防治方法有哪些”“白菜白斑病的生物防治方法有哪些”“白菜白斑病的物理防治方法有哪些” 等全方位的问答内容。

三、数据价值

如此丰富且系统的数据集,能够帮助农业病虫害知识问答对话 AI 深入学习各类作物病虫害的相关知识,提升其在面对用户提问时的准确性和全面性,为农业从业者、研究人员以及相关爱好者提供专业、可靠的病虫害知识解答服务,助力农业的健康可持续发展。

数据集为.zip格式,其中包含主文件agriculture_species.json和json文件夹内三千多个json文件

数据集下载地址:

农业病虫害问答数据集,可用于农业病虫害知识问答对话Ai的训练-数据集详情|下载-集智数据集 - 集智数据集

数据集介绍:农业病虫害目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:农业病虫害目标检测数据集 图片数量: - 训练集:5,343张 - 验证集:777张 - 测试集:306张 - 总计:6,426张农业场景图片 分类类别: - ants(蚂蚁): 常见农业害虫,可能影响植物根系与土壤结构 - aphids(蚜虫): 吸食植物汁液的典型害虫,可导致叶片卷曲 - black-spot(黑斑病): 真菌性植物病害,常见于潮湿环境 - catterpillar(毛毛虫): 鳞翅目幼虫,造成叶片啃食损伤 - ladybug(瓢虫): 益虫类别,用于生物防治 - powdery-mildew(白粉病): 植物表面白粉状真菌感染 - thrips(蓟马): 微小刺吸式害虫,传播植物病毒 - whitefly(白蝇): 温室常见害虫,引发煤污病 标注格式: YOLO格式标注,含边界框坐标与类别标签,适配目标检测模型训练 数据特性: 包含田间环境、温室场景及近景特写,涵盖病虫害不同发育阶段表现 二、适用场景 智能农业监测系统开发: 支持构建病虫害实时检测模型,可集成至无人机巡检系统或固定式农田监控设备 精准施药决策支持: 通过病虫害识别定位,为变量施药设备提供空间分布数据 农业科研与教育: 适用于植物保护算法研究、生物防治效果评估等交叉领域课题 农业AI应用开发: 为移动端病虫害识别APP、农业物联网设备提供核心数据支撑 三、数据集优势 全面覆盖关键物种: 包含8类高发性病虫害及益虫,平衡正负样本比例,支持精细化识别需求 真实场景多样性: 覆盖不同光照条件、拍摄角度及植物生长阶段,增强模型环境适应能力 标注专业性强: 采用多级质检流程,确保边界框精准贴合虫体/病斑区域 实践价值突出: 特别包含瓢虫类益虫标注,支持生物防治与害虫识别的协同分析 技术兼容性好: YOLO格式可直接适配主流检测框架(Y
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