在智慧农业浪潮下，AI视觉算法正深入作物生长监控、病虫害检测及成熟度评估。农业视觉因自然环境复杂、目标多变而更具挑战。为实现精准管理，真实、丰富的农业数据集是关键。本文精选了土豆、辣椒、水稻、香蕉、黄桃等多个作物的病虫害及成熟度识别数据集，涵盖了不同生长阶段、部位的病虫害表现及果实成熟度划分。这些数据集为AI模型提供了“实战靶场”，Coovally平台更以零代码方式加速AI技术在农业领域的应用，助力科研人员和企业实现作物保护与精细化管理。

💡 AI视觉算法在智慧农业中的应用日益广泛，特别是在作物生长监控、病虫害检测和成熟度评估等方面，但农业视觉环境的复杂性对模型提出了更高要求，真实且丰富的农业数据集成为关键。

🥔 针对土豆作物，存在一个包含295张图片、3种标签的数据集，专注于监测土豆在不同生长阶段的常见病害（如晚疫病、黑斑病）和害虫（如急虫、甲虫），图像清晰，适合小样本学习，可用于智慧农业管理平台和作物病害预警系统。

🌶️ 辣椒病虫害检测数据集包含1027张图像和5类标签，覆盖叶片、茎秆、果实三个部位，详细标注了炭疽病、疫病等多种病害表现，适用于多类别检测和目标定位任务，可支持农药精准喷洒控制系统和农业高校教学。

🌾 水稻虫害识别数据集拥有1997张图像和4种标签，捕捉了水稻不同成长时期的真实田间虫体，如稻飞虱、螟虫，并且一张图中可能出现多个虫害目标，可用于智慧田管平台的虫害预警和作物生长决策。

🍌 香蕉成熟识别数据集的数据量庞大，有13478张图片和4类标签，旨在识别香蕉的生熟度阶段，以判断是否可采摘或区分过熟/变质香蕉，其高背景复杂度适合模拟实际采摘场景训练，可适配智能分拣/仓储机器人系统。

🍑 黄桃病虫害检测数据集提供了2104张图像和12个细分类标签，覆盖叶片、果实、茎秆等多个器官，并细致区分了疮痂病、流胶病、虫蛀、斑点病等多种病虫害，同时包含从微小叶斑到大面积腐烂的多尺度目标，适用于果园智能诊断和无人机/机器人采摘辅助。

【导读】

在智慧农业的发展浪潮下，AI视觉算法正逐步渗透进作物生长监控、病虫害检测、采摘成熟评估等细分任务。相较于工业或城市场景，农业视觉更具挑战性：自然环境复杂、目标形态多变、时空尺度差异大。

为实现精准农业管理，一批真实采集、场景丰富的农业数据集正成为模型训练与落地验证的关键基础。本文精选了多个本土农业数据集，从病虫害检测到成熟度识别，全面呈现“AI+农业”在图像层面的应用潜力！

农业病虫害监测数据集精选

土豆病虫害检测数据集

定位：专为土豆作物健康监控打造的病虫害识别数据集。

数据量：295张图片，3种标签。

覆盖内容：

土豆不同生长阶段的常见病害（如晚疫病、黑斑病）害虫种类标注（急虫、甲虫等）图像中病斑分布与虫体可见性较强，适合小样本学习

应用场景：

智慧农业管理平台作物病害预警系统农户/企业病虫害图像诊断工具

辣椒病虫害检测数据集

数据量：1027张图像，5类标签。

标注粒度：覆盖叶片、茎秆、果实三个部位。

优势特征：

覆盖辣椒不同发育阶段的多种病害表现标签具体明确，适合多类别检测任务（如炭疽病、疫病等）病害与健康部位共存，适合目标检测模型定位识别

典型应用：

农药精准喷洒控制系统农业高校图像诊断教学辣椒产业病害图像识别App

水稻虫害识别数据集

数据量：1997张图像，4种标签。

覆盖内容：

覆盖水稻不同成长时期图像中存在大量真实田间虫体（如稻飞虱、螟虫）同一张图像中可能出现多个虫害目标

典型应用：

智慧田管平台虫害预警模块作物生长决策系统（虫情识别+动态提示）果蔬成熟度与病害识别数据集

香蕉成熟识别数据集

数据量：13478张图片，4类标签（生熟度阶段划分）

检测任务：

成熟香蕉识别（判断是否可采摘）过熟/变质香蕉识别（用于剔除与售卖分级）背景复杂度高，适合实际采摘场景模拟训练

技术应用点：

图像分类与目标检测联合建模适配智能分拣/仓储机器人系统

黄桃病虫害检测数据集

数据量：2104张图像，12种细分类标签

涵盖内容：

多器官检测：叶片、果实、茎秆病虫害种类全：包括疮痂病、流胶病、虫蛀、斑点病等多尺度目标（微小叶斑 vs 大面积腐烂）

典型应用：

果园病虫害智能诊断系统无人机/机器人图像识别采摘辅助系统

数据集获取方式：

点击链接访问：www.coovally.com，登录后可直接一键调用哦~

结语

农业场景下的视觉识别任务，正在从实验室走向田间地头。土豆、辣椒、水稻、黄桃、香蕉等多作物的视觉数据集为AI模型提供了精准“实战靶场”。

Coovally平台正帮助科研人员、农业企业与初创团队跨越技术门槛，以零代码的方式，将AI能力快速应用于农业管理与作物保护中。

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