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那是什么植物?测试自动化工厂识别应用程序

智能手机应用程序可以成功识别英国本地植物吗?

鉴定该领域的植物物种的能力对植物的研究非常重要,并且更多的普通观众也感兴趣,包括自然恋人,园丁和徒步旅行者。最近有一个繁荣的智能手机应用程序,有助于识别该领域的植物。许多这些应用程序依赖于人工智能,其中计算机算法用于将用户捕获的图像与在线数据库进行比较。增加可用于识别的图像数据库的大小是该领域快速进步的一个关键。图像识别技术在过去几年中甚至进一步发展,有一些应用程序现在使用深度学习算法进行识别,但它仍然尚不清楚智能手机应用是否具有用于现场植物学研究所需的一致性和准确性。

本研究最初测试的十种植物识别应用。图像信用:H.G. Jones。

在他的新观点文章中发表 Aobp. , Hamlyn Jones评论和比较了几种免费的智能手机应用程序,这些应用程序试图自然环境中拍摄的图像自动识别未知工厂。 使用在英国生长野生植物的图像,琼斯测试了九个免费的应用程序或网站,包括Plustrounnap和Google镜头。植物识别应用程序正在不断改进但琼斯’结果表明,最好的(在这种情况下.ID和Flora Inka Incognita)已经具有出色的成功率。这些应用程序能够在该研究中使用的大约一半的植物图像中识别正确的物种,并将其识别到最多四个季度的植物家庭。虽然这种准确性相对较高,但琼斯表明,对于任何定量生物多样性研究或生态调查,仍然需要由专家或对抗常规植物的验证,特别是对于罕见或难以区分的物种。他通过讨论选择要使用的应用可能最终取决于这种情况,因此可以依赖于这种情况,例如植物学家的需求可能与爱好者的需求不同。无论您选择哪个应用程序,他都觉得未来对于植物识别应用程序来说是光明的,并指出他们的“绩效预计迅速改善,特别是在人群中的数据”。

研究员突出

在澳大利亚国立大学的植物环境生理学博士后,哈米林琼斯的研究生涯一直是一种植物生理学家,特别集中在压力耐受性和环境物理学,以及最近的遥感,以及它们在农作物的应用。他的许多出版物中是两个广泛使用的文本(植物和微气候 (1983, 1992 & 2014) and 遥感植被:原则,技术和应用 (2010)).Throughout this career Hamlyn retained an interest in natural history and plant identification, so on retirement from the University of Dundee this led to his development of a novel internet/smartphone key for the visual identification of British plants (//visual-flora.org.uk) and a wider interest in the potential of artificial intelligence approaches to plant identification, especially in their use for rigorous studies of biodiversity.

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