数据集概述
该数据集是论文《基于开源系统与计算机视觉的温室工业大麻物联网自动监测》的配套数据，包含两个核心目录：记录工业大麻移植后二十天内生长过程的每小时图像数据，以及用于水分胁迫检测的训练、测试数据和模型文件，为工业大麻生长监测与胁迫识别研究提供支持。
文件详解
该数据集由两个主要目录和一个模型文件组成，具体说明如下：
- Hemp_growth 目录：
- 包含C1、C2、C3、C4、C5五个子目录，每个子目录存储对应植株从移植到移植后二十天的每小时图像
- 文件格式：JPG
- 示例文件：ryb_C1_20241213_12_00.jpg（包含日期和时间信息）
- Hemp_water_stress 目录：
- train子目录：按健康、缺水三天、缺水六天、缺水九天四类存储训练图像，分布约为百分之八十
- test子目录：按相同四类存储测试图像，分布约为百分之二十
- model子目录：包含训练好的模型文件yolo11x-cls.pt
- 模型文件：
- 文件名称：yolo11x-cls.pt
- 文件格式：PT（PyTorch模型格式）
- 用途：用于工业大麻水分胁迫检测的分类模型
适用场景
- 农业物联网研究：分析基于开源系统的温室作物自动监测技术应用效果
- 计算机视觉应用：开发和验证工业大麻生长状态与水分胁迫的图像识别算法
- 智能农业研究：探索物联网与计算机视觉融合的精准农业管理方案
- 作物生理研究：通过图像数据研究工业大麻生长规律及水分胁迫响应机制
- 机器学习模型训练：为植物表型分析领域提供标注好的图像数据集和预训练模型
