“图像理解机器学习数据库”管理制度

  • 一、总则

    • 1、为规范数据管理工作，保障数据集正常、及时、有效运行，降低数据被非法生成、变更、泄露、丢失及破坏的风险，确保数据集安全，使数据集能更好地开展服务，特制订本制度。

    2、本制度中的课题指的是国家基础学科公共科学数据中心课题“图像理解机器学习数据库”，数据指的是课题涉及的各种数据。

    3、本数据集由中国科学院合肥物质科学研究院/智能机械研究所的智能认知研究组负责管理。

    4、每年向国家基础学科公共科学数据中心提交课题相关材料。

  • 二、运行管理

    • 1、与课题相关的所有服务器、路由器及其他主要设备均有专人负责。

    2、负责人定期对平台进行更新维护以及数据备份工作。

    3、当数据集中有重大数据增加时，则需要在当天进行数据备份。

    4、按照服务对象提供不同的数据集共享服务。

  • 三、科学数据资源汇交

    • 1、汇交数据需确保数据准确、安全，不得仿造、伪造、捏造数据，不得在汇交中弄虚作假。

    2、汇交数据需符合本数据集的元数据规范，并按照农作物名称建立一级目录，经数据质量审核后方可汇交。

    3、数据汇交后在农业病虫害研究图库在线平台发布数据更新公告。

  • 四、数据质量控制

    • 1、图像数据需具有一定的清晰度，拍摄要求符合农业病虫害图像数据采集操作规范。

    2、文本数据需避免各类文字、标点、格式错误。

  • 五、应急管理

    • 1、按照“分级分类管理，确保安全可控”原则，相关责任人定期对本课题的项目数据、关联数据进行整编和质量控制。

    2、按照国家、单位、部门各级网络安全管理规定，建立网络安全保障体系，采用安全可靠的产品和服务，完善数据管控、属性管理、身份识别、行为追溯、黑名单等管理措施，定期维护数据库系统安全，健全防篡改、防泄漏、防攻击、防病毒等安全防护体系。

  • 六、附则

    • 1、本办法由中国科学院合肥物质科学研究院/智能机械研究所的智能认知研究组负责解释。

    2、本办法自颁布之日起试行。

常见问题

  • 是否可以参与共同建设本数据库？

    • 欢迎业内同行参与进来共同建设本数据库，对于数据贡献者将在数据发布时予以署名，具体请联系我们，将提供数据上传接口，待数据质量审核通过后可加入本数据库。

  • 怎样拍摄有效的作物病害图像？

    • 拍摄时请注意以下事项：

    拍摄要求 正确示例 错误示例
    光路要尽量与作物器官平面垂直
    所拍照片需要具有一定的清晰度
    所拍作物器官光照尽量保持均匀
    如体现单个器官症状需在整个画面中占较大比例

  • 本图库网站原始图像分辨率为多少？

    • 本图库的图像绝大部分来自于单反相机所拍摄，原始图像分辨率超过两千万像素（6000×4000，5472×3648），少部分来自于手机拍摄，图像分辨率为4128×2322。