虾病BD：孟加拉国利用人工智能检测虾病的新图像数据集
更新时间：2025-04-17 15:01:54 来源/作者：深蓝牧渔
虾类养殖是孟加拉国重要的经济支柱，为沿海地区数百万居民提供生计。然而，这一重要产业持续面临虾类疾病的威胁，例如白斑综合症病毒 (WSSV) 和黑鳃病 (BG)，这些疾病可能摧毁虾的生产、影响经济并损害环境。早期准确的检测至关重要，但传统的人工检测方法通常速度慢且容易出错。
为了满足这一关键需求，东西方大学的一组研究人员开发了 Shrimp DiseaseBD，这是一个公共图像数据集，专门用于促进使用计算机视觉和人工智能开发自动虾病检测系统。
挑战：毁灭性疾病和人工检测
该项目解决的两种最常见的疾病是：
黑鳃病（BG）：由真菌、细菌或环境因素引起，会导致鳃变黑，使虾变得虚弱，更容易受到其他感染。
白斑综合症病毒（WSSV）：这种病毒性疾病的特征是甲壳上出现可见的白色斑点，有时还会变红，传染性极强，死亡率高，影响着全世界的虾类养殖。
目前，孟加拉国的检测主要依靠农民的目视检查。未能及时发现和清除病虾可能引发大规模疫情，造成重大经济损失。此外，广谱抗生素治疗的常见反应引发了人们对其对环境造成负面影响的担忧。
技术解决方案：虾病BD数据集
虾病BD（Shrimp DiseaseBD）是克服这些局限性的一个基本工具。它是一个全面的虾图像集合，用于训练和验证机器学习模型。
数据集主要特点：
内容：1149张JPG格式的原始图片，分辨率为2048×2048像素。
来源：这些图像是在孟加拉国渔业研究所(BAFRI)专家和当地农民的监督下，使用高质量智能手机相机在当地虾场（主要在 Bagerhat和Satkhira）和市场（达卡）拍摄的。
分类：图像分为四个明确的类别：
健康：403张虾的图片，没有明显的疾病迹象，颜色和形状正常。
黑鳃 (BG)：198张鳃变黑的虾的图片。
白斑病 (WSSV)：328张显示虾类特征性白斑的图像。
组合（BG_WSSV）：220张同时表现出两种疾病症状的虾图像。
AI注释：至关重要的是，病虾图像已使用Roboflow工具进行了仔细注释。显示疾病症状的特定区域已使用YOLO格式的边界框进行标记。这种注释对于训练能够准确检测和定位疾病的 AI模型至关重要。
有组织的结构：数据集按逻辑结构分为文件夹（“原始图像”和“带注释的病虾图像”），便于与流行的机器学习框架集成。
价值和潜在应用
虾病BD的创建和公开提供有多种好处：
填补空白：解决虾病公共数据集的稀缺问题，特别是在孟加拉国。
支持行业：支持基于人工智能的早期检测系统的开发，帮助农民更有效地监测作物的健康状况，减少经济损失，减少对密集体力劳动的依赖。
促进可持续性：早期准确的检测可以实现更具体、更及时的干预，减少对广谱抗生素的需求并最大限度地减少对环境的影响。
促进研究：作为未来计算机视觉、机器学习和水产养殖研究的宝贵资源，也可用于创建教育工具和改善疾病管理策略。
数据集访问
Shrimp DiseaseBD通过Mendeley Data向科学和开发界公开：
存储库：Mendeley数据 DOI:10.17632/jhrtdj9txm.3
直接网址：https://data.mendeley.com/datasets/jhrtdj9txm/3
结论
Shrimp DiseaseBD数据集代表了孟加拉国乃至其他地区水产养殖业的重大进步。通过提供高质量、精选且带注释的数据，它为开发能够革新虾类健康监测的人工智能工具奠定了基础。这些技术的采用不仅有望通过早期疾病检测提高养殖户的盈利能力，还能促进该行业更具可持续性和韧性的实践。
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