摘要香蕉病害识别数据集包含 408 张实际田间拍摄的原始图像和 2,856 张数据增强图像7 个类别健康叶片、苞叶花叶病毒病、黑条叶斑病、虫害病、Moko 病、巴拿马病、黄条叶斑病专为基于机器视觉的病害识别和精准农业设计。数据集简介数据集概述香蕉病害识别数据集包含 408 张香蕉图像全部拍摄于实际田间。香蕉不仅营养丰富且美味生香蕉和熟香蕉都有益健康富含钾、维生素 C、维生素 B6 和膳食纤维对心血管健康、消化、血糖稳定、体重管理、情绪调节、视力健康、骨骼健康和肠道健康均有益处。然而香蕉相关疾病的普遍性凸显了需要采取适当措施来减轻其影响这可能导致大规模香蕉产量减少。因此一旦观察到疾病症状就采取预防措施至关重要。作物疾病对农业生产构成重大挑战影响作物的质量和生产力传统的作物病害识别和管理方法通常耗时、劳动密集、效率低且主观。计算机视觉在此类分类和识别任务中近年来成为一个有前景的领域。据集包含 7 个不同的香蕉类别(1) 健康叶片Healthy Leaf(2) 苞叶花叶病毒病Bract Mosaic Virus Disease(3) 黑条叶斑病Black Sigatoka(4) 虫害病Insect Pest Diseases(5) Moko 病Moko Disease细菌性萎蔫病(6) 巴拿马病Panama Disease镰刀菌枯萎病(7) 黄条叶斑病Yellow Sigatoka。数据集总共包含 408 张原始图像拍摄于实际田间。为了扩展数据点数量使用数据增强技术平移、翻转、缩放、剪切、亮度增强和旋转从原始图像创建总共 2,856 张增强图像。数据集专为创建基于机器视觉的算法而设计。支持香蕉病害识别与分类7 类、作物病害自动检测、精准农业、计算机视觉、深度学习模型训练CNN、ResNet、EfficientNet、植物病理学研究、早期病害诊断、产量损失预防、智能农业系统和农业决策支持。数据集来源由 Mafi, Md Mafiul Hasan Matin 等2023创建Mendeley Data, DOI: 10.17632/79w2n6b4kf.1408 张实际田间原始图像7 个类别健康/苞叶花叶病毒/黑条叶斑/虫害/Moko/巴拿马/黄条叶斑数据增强平移/翻转/缩放/剪切/亮度/旋转创建 2,856 张增强图像专为机器视觉病害识别和精准农业设计。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-144文件大小120M原创声明本数据集为整理作品