作为全国辣椒种植规模领先、产业链条最完备的省份之一，辣椒产业是贵州山地特色高效农业的核心支柱，近年全省辣椒种植面积稳定在500万亩以上，产业产值突破700亿元，而病害精准识别、及时防控一直是辣椒种植端稳产增收的核心痛点。随着我国数据要素市场化配置改革持续推进，数据知识产权登记作为保障数据研发主体合法权益、推动科研数据合规流通复用的基础制度，已成为农业数字化领域的重要基础设施。本次贵州大学提交的辣椒作物病害多任务数据集完成省级登记，是科研类公共数据确权流通的典型实践。
本次登记的数据集来源覆盖公开农业数据库、科研合作机构田间采集的一手图像资料，涵盖辣椒全生长周期内的常见病害类型、不同发病阶段的叶片状态、高原山地不同温湿度与光照条件下的生长环境样本，地域适配性突出。研发团队对所有原始样本完成了多轮清洗、交叉标注与质量审核，确保病害类型判定、受害面积测算、严重程度分级三类核心标签的准确率；同时通过旋转、翻转、色彩扰动等数据增强技术拓展样本多样性，大幅提升了数据集对不同应用场景的适配能力。
经过标准化处理后的数据集可直接用于多任务AI模型训练，覆盖病害类型智能分类、病害严重程度量化评估、叶片受害面积自动估算三大核心方向，还可与Grounding SAM、DINO等主流视觉大模型技术结合，有效降低少标注、小样本场景下的模型训练成本，提升识别精度。
从落地价值来看，该数据集可广泛应用于多个智慧农业场景：面向基层种植户，可集成到移动端AI应用，实现拍照秒级识别病害、自动推送针对性防控方案；面向农技推广部门，可作为区域病害巡检系统的底层数据支撑，实现大范围病害发生情况的动态监测、批量统计与提前预警；面向农业保险机构，可辅助实现受灾面积、减产程度的自动化定损，降低线下核验成本；此外还可搭载到智能农机的视觉识别模块，支撑精准施药、变量施肥等无人化管护作业，助力辣椒种植降本增效。本次登记也为地方特色作物科研数据的知识产权保护、合规流通提供了可参考的样本，对推动农业领域数据要素价值释放、加快数字农业落地具有积极示范意义。
登记内容：
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