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中科院植物所專(zhuān)家測(cè)評(píng)國(guó)內(nèi)8款常用植物識(shí)別軟件 – 技術(shù)(植物識(shí)別軟件排名)

來(lái)源 | 生物多樣性雜志

花事未了,春光尚在,園林、郊野中的花次第開(kāi)放,人們?cè)趹?hù)外踏青賞花的同時(shí)不免會(huì)好奇,身邊植物的名字是什么?有什么用途?背后有怎樣的故事?為了滿足這種需求,目前手機(jī)應(yīng)用市場(chǎng)已經(jīng)出現(xiàn)了不少植物識(shí)別App,可以實(shí)現(xiàn)拍照識(shí)別,相當(dāng)方便。但面對(duì)種類(lèi)繁多的植物識(shí)別App,怎樣挑選一款準(zhǔn)確率更高、參考價(jià)值更大的呢?

中國(guó)科學(xué)院植物研究所研究員、《生物多樣性》主編馬克平在中國(guó)科學(xué)院大學(xué)講授《保護(hù)生態(tài)學(xué)》課程時(shí),組織學(xué)生對(duì)國(guó)內(nèi)8款常用的植物識(shí)別app進(jìn)行了準(zhǔn)確率測(cè)試。

中科院植物所專(zhuān)家測(cè)評(píng)國(guó)內(nèi)8款常用植物識(shí)別軟件 - 技術(shù)(植物識(shí)別軟件排名)

▲用你的App識(shí)別下這是什么花吧

首先,將中國(guó)植被區(qū)劃的八個(gè)區(qū)域中植物區(qū)系相對(duì)相似的區(qū)域歸并,選擇溫帶區(qū)(包括寒溫帶針葉林區(qū)、溫帶針闊混交林區(qū)和暖溫帶落葉闊葉林區(qū))、亞熱帶區(qū)(亞熱帶常綠闊葉林區(qū))、熱帶區(qū)(熱帶雨林、季雨林區(qū))和干旱半干旱區(qū)(溫帶草原區(qū)和溫帶荒漠區(qū))四個(gè)區(qū)。其次,分別在中國(guó)自然標(biāo)本館(CFH)中每個(gè)區(qū)選擇100張圖片作為基本數(shù)據(jù)集,用以比較不同軟件的植物識(shí)別能力。再次,控制測(cè)試環(huán)境(網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、手機(jī)內(nèi)存足夠)的統(tǒng)一,記錄識(shí)別結(jié)果的中文名、拉丁名、科名和屬名。最后,種、屬、科準(zhǔn)確識(shí)別正確分別計(jì)4分、2分、1分,以此標(biāo)準(zhǔn)對(duì)軟件識(shí)別能力按總得分進(jìn)行排序。

正確率得分由高到低依次為:花幫主、百度識(shí)圖、花伴侶、形色、花卉識(shí)別、植物識(shí)別、發(fā)現(xiàn)識(shí)花、微軟識(shí)花。

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▲國(guó)內(nèi)8款常用植物識(shí)別軟件總得分排序

參與測(cè)試的照片共計(jì)有植物122科164屬340種。這些植物以野生種為主,栽培植物較少。在400張圖片中,分別包含喬木98張,灌木99張,草本180張,木質(zhì)藤本13張,草質(zhì)藤本10張;根據(jù)國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)野生植物名錄,這400張照片中包含23張國(guó)家一、二級(jí)保護(hù)植物的圖片。測(cè)試還包括各App對(duì)不同氣候區(qū)物種的識(shí)別能力、對(duì)不同生長(zhǎng)型植物的識(shí)別能力、對(duì)國(guó)家保護(hù)植物的識(shí)別能力。

各App的識(shí)別能力各有側(cè)重,但總體來(lái)說(shuō),花伴侶、形色、花幫主、百度識(shí)圖這4款A(yù)pp的準(zhǔn)確率更高,與微軟識(shí)花、植物識(shí)別、花卉識(shí)別、發(fā)現(xiàn)識(shí)花4款A(yù)pp明顯分成了兩大組。

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▲國(guó)內(nèi)8款常用植物識(shí)別軟件對(duì)于不同生長(zhǎng)型識(shí)別到種(a)、屬(b)、科(c)的比例

在植物識(shí)別App出現(xiàn)前,植物識(shí)別主要靠專(zhuān)家鑒定、查植物志、網(wǎng)絡(luò)論壇等。拍照識(shí)別的植物識(shí)別App的出現(xiàn),對(duì)園林、科研及科普工作者甚至普通民眾,都意義重大。許多植物識(shí)別App有多樣的功能模塊,獲取植物的葉、花、種子等特征后,就能生成結(jié)果,包括中文學(xué)名、拉丁名、俗名、用途、民俗故事、栽培技巧等,既有查詢(xún)功能,也可作為植物知識(shí)庫(kù)。如果自身有一定分類(lèi)學(xué)基礎(chǔ),能理解術(shù)語(yǔ)、甄別識(shí)別的結(jié)果,植物識(shí)別App能發(fā)揮很好的作用。

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隨著深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用,圖像分類(lèi)精度提高,軟件在部分?jǐn)?shù)據(jù)集上可以超越人眼的能力。但這并不代表軟件可以取代植物分類(lèi)學(xué)者。因?yàn)樽R(shí)別植物只是分類(lèi)學(xué)最基礎(chǔ)的一步,更深一步的分析,如種以下的鑒別、植物的進(jìn)化地位等,植物識(shí)別App都無(wú)法實(shí)現(xiàn)。而且,分類(lèi)學(xué)者的研究對(duì)象通常是植物識(shí)別App數(shù)據(jù)庫(kù)外的不常見(jiàn)植物,鑒定只能由專(zhuān)家完成。

各個(gè)植物識(shí)別App都在不斷更新和發(fā)展,在不同情況下每個(gè)App的準(zhǔn)確率有一定差異,可考慮交叉使用,相互彌補(bǔ),提高可信度。識(shí)別準(zhǔn)確率測(cè)試有太多不確定因素,本次結(jié)果只能代表部分事實(shí)。為了便于更多人可進(jìn)行重復(fù)測(cè)試,作者已將鑒定準(zhǔn)確的400張照片上傳至NSII服務(wù)器( http://www.nsii.org.cn/2017/testPhoto.php/ )。

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▲本文作者團(tuán)隊(duì)

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