Как распознать растение по фотографии программа

Ведущий редактор, пишет на темы, которые актуальные для мам: мода, красота, питание, здоровье, беременность, роды, воспитание, обучение, хобби.

Узнайте про наш редакционный процесс
ведущий редактор | Обновлено 27 дек 2022
Выпускающий редактор, Editor

Выпускающий редактор, автор статей о красоте, кулинарии, ведении дома и лайфхаках, которые способны быстро улучшить жизнь родителей.

Узнайте про наш экспертный совет
выпускающий редактор

Умение определить растение необходимо не только родителям любознательных малышей, которые часто задают вопросы во время прогулок. Вопрос, как узнать название цветка по фото, часто интересует и младшеклассников, а также школьников среднего звена. В этот период учителя часто задают проекты, которая предполагают проведение исследовательской работы.

И если предстоит задание по таким предметам, как окружающий мир или биология, умение определить растение по фото пригодится. Приложения стоит загрузить на телефон и поклонникам травяных чаев – чтобы собирать, а затем перерабатывать и сушить исключительное полезные растения. В целом они идеально подходят для туристов и натуралистов, которые хотят знать больше об окружающей их растительности. Изучайте, выбирайте и загружайте мобильные сервисы на смартфон, чтобы определять домашние и дикорастущие растения.

Как найти название растения по фото

Преимущество использования сервисов по определению растения по фото

1. Откройте приложение для определения растения по фото.
2. Нажмите на значок камеры.
3. Наведите камеру на интересующее вас растение.
4. Изучите доступные после идентификации варианты.

Приложения, чтобы определить растение по фото

PlantSnap

Приложение можно бесплатно загрузить на устройства Android и IOS. Существует платная премиум-версия этого приложения. Однако пользователи отмечают, что и бесплатные возможности сервиса позволяют им определять цветок и любое растение.

Разработчики приложения уведомляют о возможности идентифицировать более 600 000 растений на 37 языках. Получив изображение, через несколько секунд приложение определит растение. Оно способно распознавать 90% всех известных видов растений и деревьев.

Пользуясь PlantSnap, можно начать собирать и собственную базу растений – оно сохраняет фото, создавая персонализированный каталог исследований владельца смартфона.

Google Lens

Приложение находит похожие на ваше фото в течение нескольких секунд. Однако Google не всегда делает это правильно. Он может перепутать сорняк с полезным растением, так как они иногда визуально похожи. Поэтому доверять этому сервису на 100 % все же не стоит, когда дело касается, к примеру, сбора лекарственных трав. Но в целом с попыткой определения растение оно справляется.

Приложение можно бесплатно загрузить на устройства Android и IOS.

Лучшее приложение по определению растений PlantNet

Planta

Сервис позволяет бесплатно получать информацию по описанию растений онлайн. И не только это. Приложение предлагает многое, что может понравиться растениеводам. К примеру, если отметите все виды растений, которые есть у вас дома, затем сможете вручную отслеживать интенсивность света в комнате, в которой они размещены.

Более того, начнете получать push-уведомления о том, когда должны поливать их в зависимости от погоды в вашем районе. Также найдете инструкции о различных способах полива растений.

Больше полезной информации будет в платной версии:

• инструкции и напоминания об удобрении, опрыскивании, пересадке и обрезке;
• функции, которые используют камеру телефона для автоматического определения видов растений;
• оценку уровня освещенности в комнатах, где стоят растения;
• инструкции по зимовке, чтобы цветы перенесли похолодание без риска погибнуть;
• руководства по уходу и статьи;
• персональные рекомендации по растениям, основанные на условиях вашего дома.

Приложение доступно как для iOS, так и для Android.

Leafsnap

Работает как справочник по всему, что связано с растениями. Приложение, разработанное экспертами из Колумбийского университета, Университета Мэриленда и Смитсоновского института, использует высокотехнологичный искусственный интеллект для идентификации растений даже на основе только фотографий их листьев.

Разработчики отмечают, что с помощью Leafsnap уже идентифицированы более 27 млн фотографий растений.

Приложение можно установить бесплатно на iOS.

Помимо использования этого приложения для идентификации растений, пользователи получают возможность использовать его, чтобы узнать больше о различных обнаруженных видах. Приложение предоставляет доступ к большой базе данных растений, которая постоянно пополняется новой информацией.

И здесь также есть возможность собирать все сделанные фото растений в персональную коллекцию.

GardenAnswers

Приложение можно загрузить бесплатно на смартфоны с операционной системой iOS и Android. Разработчики собрали в нем более 20 000 растений, чтобы пользователь получил и достоверную и подробную информацию о них.

Garden Answers умеет не только распознавать изображение, чтобы определить растение по фото онлайн, но и делится подробной информацией, есть ли у него признаки болезни, это вредитель или заражение. Помимо идентификационных признаков, пользователь в премиум-версии может получить совет от экспертов по садоводству, чтобы лучше ухаживать за растениями.

Приложению уже доверяют более 3 000 000 пользователей.

iNaturalist

Одно из самых популярных в мире приложений о природе, которое помогает онлайн определять растение и узнавать больше информации о нем. Доступно бесплатно на iOS и Android.

iNaturalist – часть проекта, который начинался как магистерская работа выпускников Школы информации Калифорнийского университета в Беркли в 2008 году. В 2011 году это был сайт с многочисленными совместными проектами. А в 2014-ом iNaturalist был одобрен Калифорнийской академией наук. В 2017 году и Национальным географическим обществом.

Сейчас это приложение, которое является частью крупного проекта, объединяет любителей растениеводства и ученых. Когда пользователь загружает фотографии растений в сервис, которые хотел бы идентифицировать, работает не только искусственный интеллект. И другие пользователи могут присоединиться к обсуждению того, чем, по их мнению, является это растение.

PictureThis

Приложение использует искусственный интеллект, чтобы узнавать название цветка по фото. И не только… – сервис выполняет функцию энциклопедий растений.

После фотографирования растения для определения вида используется технология искусственного интеллекта, которая диагностирует заболевания, если они есть у растения, а также предлагает варианты лечения. PictureThis можно использовать как руководства по уходу за цветами, кустарниками и деревьями.

Это приложение уже помогает более 70 млн пользователей.

What’s That Flower

Приложение доступно на iOS и Android. Удобно в использовании как с бесплатными, так и с платными опциями. Сервис можно использовать как инструмент для распознавания фотографий, чтобы упростить идентификацию, так и определять, является ли растение безопасным или ядовитым.

Есть и другая интересная опция, которая позволяет выбирать оттенок цветка, географию и количество лепестков. С этими вводными приложение самостоятельно сузит варианты выбора растения из более чем тысячи возможных вариантов.

FlowerChecker

Это приложение помогает по фото определять растения. Разработчики усилили функцию идентификации, добавив туда возможность узнавать названия мхов, лишайников и грибов.

Приложение доступно на iOS и Android.

Источник: www.baby.ru

Как узнать название комнатного растения по фото?

Если вы не знаете, какое растение находится перед вами, то можно воспользоваться специальными программами и сервисами, о которых мы далее и поговорим. Они помогут моментально определить растение по фото и положат конец спорам о том, что за странный цветок находится в горшке.

Как определить название комнатного растения по фото? — подборка программ, которые помогут справиться с задачей

Google Lens — приложение, которому под силу распознать все, что угодно

Определить вид комнатного растения по фото будет несложно, если вы воспользуетесь Google Lens. В основе утилиты лежит технология компьютерного зрения, позволяющая распознавать огромное количество предметов, в том числе и растений. Программе под силу назвать породу животного, вид растения, любой девайс и многое другое. В некоторых случаях даже предоставляется ссылка, перейдя по которой можно приобрести такой же предмет.

PlantNet

Программа определяющая растение по фото была разработана сообществом французских ботанических организаций. Создатели уверяют, что софт лучше всего справляется с опознаванием диких растений, но и домашние даются ему очень хорошо. Приложение определяющее растение по фото работает следующим образом:

• Нажмите на клавишу, расположенную в правом нижнем углу;
• Выберите картинку из галереи или сделайте новое фото;
• Обозначьте, какая именно часть растения видна на снимке — лист, ствол, плод или цветок;
• Перед вами моментально появится список похожих растений с названием и справка о них из Википедии.

Пользователи сами пополняют базу приложения, что можете сделать и вы, создав свой профиль и начав правильно называть цветы. Софт абсолютно бесплатен и не имеет платных функций.

PlantSnap

Определить название комнатного растения по фото поможет программа PlantSnap, которая точно обозначает вид цветка перед объективом. Приложение распознает большое количество грибов, цветов, деревьев и кактусов с любого уголка нашей планеты. Достаточно сделать фото, подождать несколько секунд и результат будет на экране телефона.

Утилита функционирует на основании искусственного интеллекта с машинным обучением, хорошо распознавая как комнатные, так и дикие растения. Вместе с названием вида отображается небольшое описание с его особенностями и ареалом обитания. Для Android софт доступен бесплатно, а вот пользователям iOS придется оплатить платную подписку, стоимостью в 2,99$ в месяц.

Теперь вы знаете, как определить название растения по фото онлайн и с помощью специализированных программ, которые можно бесплатно установить на свой смартфон.

✅Скидка в 10%, но не более 10 000 рублей сейчас доступна на тысячи товаров на Яндекс Маркете — не упускайте свою выгоду, предложение действует только до 9 июля 2023 года. Переходите по ссылке и не упускайте свой шанс сэкономить на покупках ✅

Источник: mobilegadjet.ru

Агроном в смартфоне: умная онлайн-платформа распознает болезни растений по фото

По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН, каждый год на планете до трети урожая погибает от вредителей и болезней. Поэтому над решением этой острой проблемы бьются лучшие умы мира.

Современные устройства и технологии искусственного интеллекта (ИИ) стали постоянными спутниками ученых в их изысканиях. Дроны с гиперспектральными камерами над полями, роботы с датчиками в теплицах, умные приложения для садоводов в смартфоне помогают увеличить урожайность и уменьшить потери в сельском хозяйстве.

В Лаборатории информационных технологий Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) разработали онлайн-платформу, которая буквально с одного «взгляда» на фото может определить, что не так с вашими домашними орхидеями и драценами, или чем больны розы, огурцы, яблони и другие растения на дачном участке.

Виртуальный ботаник

Архитектура платформы pdd.jinr.ru способна с точностью более 95 % распознавать различные болезни и вредителей. На начало 2023 года количество классов общей модели платформы увеличили до 60. Появились новые специализированные модели для таких популярных домашних растений, как драцена и спатифиллум, сообщает пресс-служба института.

В 2017 году группа сотрудников лаборатории выиграла грант Российского Фонда Фундаментальных Исследований (РФФИ) на разработку комплексной системы диагностирования болезней представителей флоры по изображениям и текстовому описанию.

Ученым удалось создать платформу, которая продолжает развиваться до сих пор и имеет несколько точек входа пользователей. Обрабатывая запрос, алгоритм сначала использует общую модель по болезням и вредителям. Затем нейросеть определяет вид растения. Если для этой культуры уже имеется своя модель, пользователь получит, кроме общего, еще и частный прогноз.

«При выдаче результата показываются три наиболее близких класса к загруженному изображению. В большинстве случаев все это позволяет правильно определить болезнь и получить рекомендации по ее лечению», — рассказал соавтор исследования, ведущий программист ЛИТ ОИЯИ Александр Ужинский.

Ученье — свет

«Пользователи должны иметь разные инструменты взаимодействия с платформой. Задачи распознавания могут быть запущены через веб-портал, но основной точкой входа пользователей стало мобильное приложение DoctorP для операционной системы Android», — пояснил Александр Ужинский. С момента запуска приложения им воспользовались более 10 тысяч человек. Сейчас ученые разрабатывают приложение и для ОС iOS.

При классификации изображений нередко используют хорошо зарекомендовавшую себя свёрточную нейронную сеть, уже обученную на большом количестве изображений. Ее последний слой, отвечающий за классификацию, заменяют на новый с последующим дообучением на фотографиях из предметной области. Как правило, для использования метода нужны сотни изображений. Здесь исследователи столкнулись с серьезным вызовом — набрать достаточное количество фотографий растений, чтобы нейросети было на чем учиться. В имевшихся на тот момент открытых базах хранились синтетические изображения, сильно отличающиеся от того, что мы видим в реальной жизни: каждый листок отрезан, расправлен и одинаково освещен.

«Эти изображения удобно использовать для научных целей, и мы получили хороший результат — 99 % распознавания, но затем на фотографии, сделанной пользователями в реальной жизни, модель в 50 % случаев ошибалась. Перед нами встала задача самим собирать базу изображений», — уточнил ученый.

В полевых условиях

Исследователи должны были собрать как можно больше снимков в полевых условиях: при разном освещении, положении, различном масштабе съемки и пр. Обычно в таких случаях требуются сотни, а лучше — тысячи изображений.

В открытых источниках на каждый класс болезней имелось лишь от 20 до 50 изображений, и разработчикам пришлось применять особые методы, чтобы в условиях малой обучающей выборки все равно получить хороший результат. Здесь им помогла сиамская (двойная) нейронная сеть, которая не применялась до этого для классификации болезней растений, но лица людей различала хорошо.

«В данной технологии используются одинаковые сети, на вход которым подаются пары изображений одинакового или разных классов, и в результате обучения сеть должна научиться хорошо разносить многомерные вектора изображений различных классов в пространстве свойств. В итоге при определении болезней растений удалось добиться точности в 98 %», — отметил Александр Ужинский.

Новым шагом по улучшению архитектуры и процесса обучения стало использование алгоритмов поиска оптимальных настроек аугментации (AutoAugment) — искусственного изменения изображений, на которых учится нейросеть, если этих изображений мало (меняются, например, угол наклона объекта, яркость, часть объекта отрезается, и т. п.). Кроме того, базовой нейронной сетью в платформе стала сеть, специально обученная на множестве изображений растений. В результате в системе поддерживается точность моделей свыше 95 %.

Урожай в кармане

Сейчас в pdd.jinr.ru есть модели для 19 сельскохозяйственных и декоративных культур: барбариса, винограда, вишни, голубики, клубники, кукурузы, огурцов, перца, пшеницы, смородины, томатов, хлопка, яблок, орхидей, роз и т. д. Для всей изученной флоры распознается больше полусотни различных болезней и вредителей. В базе собрано более четырех тысяч изображений, а на платформу пришло более 40 тысяч запросов от пользователей. Использовать ее интерфейс могут все, начиная от агрохолдингов и заканчивая начинающими садоводами, для которых важно получить рекомендации по лечению растений, верифицированные профессиональными агрономами.

Авторы разработали программный интерфейс, который предоставляет стороннему пользователю возможность использовать ресурсы платформы, например, в своем мобильном приложении. В частности, в рамках совместного проекта с НЦМУ «Агротехнологии будущего» на базе Тимирязевской академии нейросетевые модели pdd.jinr.ru использовали для отслеживания влияния освещения на развитие растений. Это позволяло подбирать оптимальные схемы выращивания сельскохозяйственных культур.

Платформа продолжает развиваться. База данных пополняется снимками пользователей, это улучшает точность моделей. Летом в нее чаще всего попадают изображения сельскохозяйственных культур: огурцов, помидоров, клубники и других, зимой — по большей части фотографии комнатных растений.

В перспективе в базу платформы добавят возможность обработки видеопотока, модели для определения нехватки основных элементов — азота, фосфора, кальция, железа и других, а еще платформа сможет давать рекомендации по выращиванию наиболее востребованных сельскохозяйственных культур.

Источник: xn--80aa3ak5a.xn--p1ai