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题名国内外7款常用植物识别软件应用效果评价
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作者
张星
侯梅芳
田代科
余月书
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机构
上海应用技术大学生态技术与工程学院
中国科学院分子植物科学卓越创新中心辰山科研中心上海辰山植物园
上海市资源植物功能基因组学重点实验室
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出处
《应用技术学报》
2025年第3期364-370,共7页
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文摘
植物识别软件在植物资源专业性调查、科普及教学等方面的应用越来越受到重视,同时也成为人们日常生活中可灵活便捷识别周边植物的有力工具。根据植物食用性、药用性、观赏性等特点,通过实地拍摄结合中国植物志图像资源,筛选含有多数科、属中代表性植物163科379属618种植物,建立测试图像数据库,选择形色、花伴侣、花伴侣专业版、PlantNet、LeafSnap等国内外7款常用植物识别软件进行应用效果分析评价。研究结果表明:植物识别得分最高的为花伴侣专业版,最低的为LeafSnap,同时也发现各软件植物识别效果之间差异并不显著;从植物不同器官等方面识别来看花伴侣专业版表现最好,LeafSnap识别准确率最低;7款软件对被子植物的识别准确率高于裸子植物和蕨类植物,对栽培植物的识别准确率高于对野生植物的;植物识别结果输出稳定性方面PlantNet最佳,形色次之。综合来看,形色作为识别花卉果蔬的常用植物识别软件可用于日常生活和常规的植物教学及科普等方面;其在野外专业性调查等方面结合花伴侣专业版或专家识别可提升识别效果。随着人工智能发展,各款植物识别软件的特色和识别能力还有很多提升空间,将有利于促进植物资源调查与保护、植物教学与科普教育等方面的发展。
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关键词
植物识别软件
形色
花伴侣
花伴侣专业版
植物识别
花卉识别
PlantNet
leafsnap
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Keywords
plant recognition software
PictureThis
FlowerMate
FlowerMate2.0
Plant recogni-tion
Flower recognition
PlantNet
leafsnap
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
Q944
[生物学—植物学]
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