高质量数据集典型案例 | 农作物芽期、幼苗期高质量数据集构建及应用

　　推荐单位：内蒙古自治区政务服务与数据管理局
　　申报单位：内蒙古八爪智能科技有限公司
　　一、背景
　　针对农业生产中作物芽期、幼苗期高质量生长数据稀缺、化学除草环境污染等核心痛点，我司构建覆盖多种农作物的早期植株级三维生长数据集，赋能激光除草机器人实现毫秒级识别与毫米级物理除草作业，打通“数据采集－标注训练－模型部署－远程反馈”全流程，有效解决农业数据获取难、数据质量差等难题，支撑精准农业领域农作物生长态势分析、病虫害早期预防、农作物育种等需求，持续推动农业向数智化升级。
　　二、方案和成效
　　一是构建农作物早期生长高质量数据集。聚焦农作物芽期、苗期等关键生长期，系统性采集并标注玉米、白菜、大豆、牛膝、棉七等20余种常见农作物在芽期、幼苗期的植株级三维生长数据，包含超1000万张高分辨率图像样本，标注精准度超99%，数据集体量达2TB。
　　二是驱动高精度激光物理除草技术落地应用。基于构建的高质量数据集训练AI模型，赋能激光除草机器人实现农作物与杂草的毫秒级精准识别以及毫米级精度的激光灼烧清除杂草，除草作业效率达到人工近40倍，单亩除草成本降低50%，验证了激光精准除草模式的巨大经济与生态效益。
　　三是验证数据驱动精准农业闭环模式。以实际除草应用需求牵引数据采集与标注，形成的高质量数据集并反哺提升除草机器人的识别精度与作业效率，识别准确率提升至95%以上，实现“数据、模型、应用”的正向闭环迭代，可为农作物生长态势分析、病虫害早期预防等精准农业管理提供可复制的技术路径和数据基础。
　　四是交叉融合创新打造作物数据管理方案。聚焦低延时感知与识别、多源感知融合导航、高精度激光发射和凝视控制、数据治理、标注、模型训练等多项关键技术开展体系化、工程化颠覆性集成创新，完成1200亩农田的作业实践，相关技术成果经鉴定达到国内领先水平。
　　三、创新点
　　一是关键生长期植株级三维数据集构建。构建国内首个聚焦农作物芽期、幼苗期的植株级三维生长高质量数据集，覆盖不同区域、不同时期的20余种作物的高质量图像，填补了我国农业早期生长数据空白。
　　二是数据集驱动高精度物理除草技术突破。将高质量数据集深度应用于激光除草机器人的感知与决策系统，实现毫秒级识别与毫米级作业精度的重大突破，为彻底解决化学除草污染提供了创新性技术方案。
　　三是“数据－智能”双向驱动赋能精准农业。以激光除草实际应用牵引数据采集与标注，形成的数据集反哺应用性能提升，验证了“数据驱动智能装备，智能装备迭代优化数据”的闭环发展模式，降低AI农业应用门槛，具备规模化推广潜力。