Lychee检测与机器人采收的成熟度分类的RGB-D图像数据集
计算机视觉与模式识别
2025-10-21 v1 机器人学
摘要
Lychee是一种高价热带水果。采用基于视觉的采收机器人可显著提高生产率，同时减少对劳动力的依赖。高质量的数据对于开发此类采收机器人至关重要。然而，目前没有一致且全面的开源荔枝数据集，涵盖自然生长环境中的水果。为此，我们构建了一个数据集以促进Lychee检测和成熟度分类。获取了在不同天气条件下、不同时间、以及不同Lychee品种（如Nuomici、Feizixiao、Heiye和Huaizhi）下的彩色（RGB）图像。该数据集涵盖三种不同的成熟阶段，包含11,414张图像，包括878张原始RGB图像、8,780张增强RGB图像和1,756张深度图像。图像标注了9,658对标签，用于Lychee检测和成熟度分类。为提高标注一致性，三个独立者独立标注数据，然后由第四位审阅者聚合和验证。对数据集进行详细统计分析。最后，我们使用三个具有代表性的深度学习模型进行实验，以评估该数据集。该数据集公开供学术使用。
引用
@article{arxiv.2510.16800,
title = {An RGB-D Image Dataset for Lychee Detection and Maturity Classification for Robotic Harvesting},
author = {Zhenpeng Zhang and Yi Wang and Shanglei Chai and Yingying Liu and Zekai Xie and Wenhao Huang and Pengyu Li and Zipei Luo and Dajiang Lu and Yibin Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16800},
year = {2025}
}