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摘要
串番茄果实的快速、高精度识别，是提升番茄采摘机器人采摘效率、可靠运行的关键技术之一。构建串番茄实时准确检测识别模型，需要有大量的串番茄图像数据进行深度的学习训练。2022年7–8月期间，在山西省晋中市太谷区范村镇格子头村山西农谷番茄小镇对玻璃温室中的串番茄进行数据采集，分别在晴天、阴天，在不同时间段，从不同光位，使用不同型号手机对串番茄进行了多角度、多方位拍摄，经过整理筛查共选出3665张图像，其大小为5.31 GB。使用Label Img工具对选出的图像标注了成熟（mature）、未成熟（raw）、成熟被遮挡（cover）三类标签，并存储为支持yolo格式的TXT文档，其大小为0.8 MB。按训练集:验证集:测试集为8:1:1的比例对所有图像随机分类，使用yolo工具训练并测试串番茄数据集，测试结果的各项性能指标均有不同程度的提升，保证了串番茄数据集的真实有效。本数据集还适用于构建串番茄不同成熟度的卷积神经网络模型，以进一步精准实现串番茄产量预测及成熟度采摘判定等研究。
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