eContaFruto MOrangeT:

eContaFruto MOrangeT: Base de dados para rastreamento de laranjas por imagem Base de dados para rastreamento de laranjas em campo, desenvolvida no projeto eContaFruto (parceria Embrapa Agricultural Digital e PES/Fundecitrus). Esta base utiliza o formato de arquivos proposto pelo MOT Challenge, descrito por Milan et al. (2016). A base é identificada pelo DOI 10.48432/OI7BFG. Banner - laranja rastreada Por que esta base foi criada? Esta base foi criada para a avaliação de sistemas de contagem de frutos (laranjas) em imagens. A detecção de frutos em imagens é uma etapa importante no processo de contagem de frutos. Para o treinamento de detectores de laranjas, outra base de dados foi criada, a eContaFruto OranDet. Porém, a detecção de frutos não é suficiente para o problema de contagem: devido às dimensões da laranjeira, ao espaçamento entre as plantas, à resolucão e à largura de campo das câmeras, um processo de varredura deve ser realizado. Nessa varredura, envolvendo diversas imagens (ou sequências de vídeo), os mesmos frutos são vistos repetidas vezes, alguns deles saindo e retornando ao campo de visão da câmera. Oclusões por galhos, folhas ou mesmo outros frutos são comuns, fazendo com que o fruto desapareça e retorne diversas vezes à cena. Um processo de contagem de frutos acurado deve ser capaz de identificar apropriadamente os frutos, evitando contabilizar a mesma laranja mais de uma vez. No projeto eContaFruto, abordamos esse problema como um problema de rastreamento múltiplo de objetos (multiple object tracking - MOT) com relocalização tridimensional. A presente base de dados permite a avaliação de algoritmos para detecção, rastreamento e localização de laranjas, a partir de ground-truth produzido para sequências de imagens obtidas em campo. Para uma descrição completa da base de dados, consulte o arquivo LEIAME.md.

eContaFruto MOrangeT：面向图像橙子追踪的数据集
本数据集为田间橙子追踪专用数据集，依托eContaFruto项目构建（由Embrapa Agricultural Digital与PES/Fundecitrus合作开展）。本数据集采用多目标跟踪挑战赛（MOT Challenge）提出的文件格式，相关规范由Milan等人于2016年提出。本数据集的DOI标识为10.48432/OI7BFG。数据集封面图——被追踪的橙子

数据集创建初衷
本数据集用于评估基于图像的水果（橙子）计数系统。图像中的水果检测是水果计数流程的关键环节。为训练橙子检测器，团队还构建了另一款数据集eContaFruto OranDet。

但仅依靠水果检测无法满足计数任务的需求：受橙树尺寸、植株间距、相机分辨率及视场角限制，需执行扫描流程。该扫描流程涉及多幅图像（或视频序列），同一水果会多次出现在画面中：部分水果会离开相机视野，之后又重新进入。枝条、叶片乃至其他水果造成的遮挡现象十分常见，这会导致目标水果多次消失并重新出现在场景中。精准的水果计数流程需能够准确识别目标水果，避免对同一橙子重复计数。

在eContaFruto项目中，我们将该问题视为带三维重定位的多目标跟踪（multiple object tracking, MOT）问题。本数据集基于田间采集的图像序列生成的真值标注（ground-truth），可用于评估橙子检测、跟踪与定位相关算法。如需了解本数据集的完整说明，请参阅LEIAME.md文件。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

eContaFruto MOrangeT是一个用于图像橙子追踪和计数的数据集，由Embrapa和PES/Fundecitrus合作开发，采用MOT Challenge格式。该数据集包含多个图像序列，旨在评估橙子检测、追踪和定位算法，解决农业中的果实计数问题。