国内8款常用植物识别软件的识别能力评价

	国内8款常用植物识别软件的识别能力评价
	许展慧 ; 刘诗尧 ; 赵莹 ; 涂文琴 ; 常诏峰 ; 张恩涛 ; 郭靖 ; 郑迪 ; 耿鋆 ; 顾高营 ; 郭淳鹏 ; 郭璐璐 ; 王静 ; 徐春阳 ; 彭钏 ; 杨腾 ; 崔梦琪 ; 孙伟成 ; 张剑坛 ; 刘皓天 ; 巴超群 ; 王鹤琪 ; 贾竞超 ; 武金洲 ; 肖翠 ; 马克平
	2020
发表期刊	生物多样性
ISSN	1005-0094
卷号	28 期号:04 页码:524-533
摘要	随着智能手机和人工智能技术的发展,以手机app为载体的植物识别软件慢慢走进公众生活、科普活动和科研活动的各个方面。植物识别app的识别正确率是决定其使用价值和用户体验的关键因素。目前,国内应用市场上有许多植物识别app,它们的开发目的和应用范围各异,软件本身的关注点、数据库来源、算法、硬件要求也存在很大差异。对于不同人群,植物识别app有不同的意义,如对于科研人员来说,识别能力强的app是提高效率的一大工具;对植物爱好者来说,具一定准确率的识别app可以作为入门的工具。因此,对各app的识别能力进行分析与评价显得尤为重要。本文选取了8款常用的app,分别对400张已准确鉴定的植物图片进行识别,其中干旱半干旱区、温带、热带和亚热带4个区各选取100张。这些图片共计122科164属340种,涵盖了乔木、灌木、草本、草质藤本和木质藤本5种生长型,包含23种国家级保护植物。种、属、科准确识别正确分别计4分、2分、1分,以此标准对软件识别能力按总得分进行排序,正确率得分由高到低依次为花帮主、百度识图、花伴侣、形色、花卉识别、植物识别、发现识花、微软识花。
关键词	植物识别软件花帮主百度识图花伴侣形色花卉识别植物识别发现识花微软识花
语种	中文
资助机构	中国科学院战略性先导科技专项(XDA19050404)
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.ibcas.ac.cn/handle/2S10CLM1/22488
专题	植被与环境变化国家重点实验室
作者单位	1.中国科学院大学 2.中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	许展慧,刘诗尧,赵莹,等. 国内8款常用植物识别软件的识别能力评价[J]. 生物多样性,2020,28(04):524-533.
APA	许展慧.,刘诗尧.,赵莹.,涂文琴.,常诏峰.,...&马克平.(2020).国内8款常用植物识别软件的识别能力评价.生物多样性,28(04),524-533.
MLA	许展慧,et al."国内8款常用植物识别软件的识别能力评价".生物多样性 28.04(2020):524-533.

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