检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:宣晶[1,2] 付其迪 谢淦 薛凯 雒海瑞 魏泽 赵明月 智亮 万华伟 高吉喜 李敏 Jing Xuan;Qidi Fu;Gan Xie;Kai Xue;Hairui Luo;Ze Wei;Mingyue Zhao;Liang Zhi;Huawei Wan;Jixi Gao;Min Li(Big Data and AI Biodiversity Conservation Research Center,Institute of Botany,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100093,China;China National Botanical Garden,Beijing 100093,China;Satellite Application Center for Ecology and Environment,Ministry of Ecology and Environment,Beijing 100094,China)
机构地区:[1]中国科学院植物研究所,大数据与AI生物多样性保护研究中心,北京100093 [2]国家植物园,北京100093 [3]生态环境部卫星环境应用中心,北京100094
出 处:《植物学报》2025年第1期74-80,共7页Chinese Bulletin of Botany
基 金:国家重点研发计划(No.2021YFB3901102)。
摘 要:近年来,大量植物图像智能识别相关应用软件被开发出来,然而这些智能识别软件大多针对全国范围内的常见物种,无法满足特定区域和特定植被类型的物种识别需求。该研究借助中国植物图像库中的图像数据集,开发了一个人工智能模型,用于识别内蒙古呼伦贝尔湿润草原和锡林浩特典型草原的优势和建群植物,在实际野外测试中种级TOP5识别准确率达94.6%,为实现特定区域植物物种智能识别提供了一种新方法。A large number of software applications for plant identification based on plant images have been developed in recent years.However,those applications are mostly used for identifying the common species countrywide,and thus cannot meet the needs of identifying region-specific vegetation types.In this study,we developed an artificial intelligence model for identifying the dominant plants in Hulunbeier and Xilinhot grassland in Inner Mongolia,based on the image datasets in the Plant Photo Bank of China.The Top5 accuracy of this model reaches 94.6%in the actual field identifica-tion tests.Our model provides a new method for the intelligent identification of the major plant species in a specific area.
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