Íme, miért lehetnek pontatlanok a növényazonosító alkalmazások

Kulcs elvitelek

• A növényazonosító alkalmazások felismerő szoftvert és mesterséges intelligenciát használnak a növényfajok fotók alapján történő azonosítására. Neveket és további információkat közölnek.
• Ezek az alkalmazások azonban pontatlanok lehetnek, néhányuk sikeressége akár 4% is lehet. Az alkalmazás kódjának hibái, a korlátozott üzemi adatbázisok és a felhasználói hibák hozzájárulhatnak a pontatlanságokhoz.
• A pontatlan eredmények elkerülése érdekében válasszon jó hírű alkalmazásokat, készítsen tiszta fényképeket, és fontolja meg több alkalmazás használatát összehasonlítás céljából. Ne hagyatkozzon kizárólag az alkalmazás eredményeire a növénygondozási döntések meghozatalakor.

Olyan sok növényfaj létezik, hogy szinte lehetetlen megtanulni, hogyan néznek ki az egyes fajták. Ezért lettek olyan népszerűek a növényazonosító alkalmazások. A növényazonosítók azonban nem mindig pontosak, és ismert, hogy néha helytelen eredményeket adnak. Tehát mi okozza ezt, és el lehet kerülni?

Hogyan működnek a növényazonosító alkalmazások?

A növényazonosító alkalmazások a növények képeire támaszkodnak a fajok azonosításához. Az alkalmazáson keresztül okostelefonod kamerájával fényképet készíthetsz egy növényről, vagy feltölthetsz egy fotót a képgalériádból. Az alkalmazás ezután egy felismerő szoftver segítségével határozza meg, hogy melyik növényt nézi.

A levél szerkezete, mintázata és mérete egyaránt figyelembe vehető, valamint a növény virágai és kérge (ha van ilyen). Ezeket a tényezőket ezután összehasonlítja az alkalmazás növényfotókat tartalmazó adatbázisával, lehetővé téve az összehasonlítások és azonosítások elvégzését.

Ez a folyamat gyakran magában foglalja a mesterséges intelligencia használatát. A mesterséges intelligencia képes új ismeretek átvételére, adathalmazok közötti kapcsolatok létrehozására és alaposabban átgondolt eredmények elérésére. Ezek az alkalmazások gyakran megadják a növények hivatalos latin nevét, valamint köznyelvi nevüket.

A nevek mellett a növényazonosító alkalmazások további háttérinformációkat is adnak a felhasználóknak egy adott növényről, például az élettartamról, az átlagos magasságról és a szülőföldről vagy kontinensről. Ha szilárd öntözési rutint szeretne bevezetni házi vagy kerti növényeihez, sok növényazonosító Az alkalmazások növénygondozási tanácsokat kínálnak, valamint öntözési menetrendek és emlékeztetők.

De mindenekelőtt ezek az alkalmazások a növényazonosítási képességeik szempontjából a leghasznosabbak. Sokan közülünk nem tudjuk eltárolni az összes növény nevét a fejünkben, ezért nagyszerű, ha van egy remek alkalmazás, amely azonnal elvégzi helyettünk.

Számos növényazonosító alkalmazás ingyenesen használható, bár a legtöbbnek prémium verziója van, amely havi vagy éves díj ellenében kapható. Ezen alkalmazások prémium verziói általában több növényinformációt adnak a felhasználóknak, és lehetővé teszik számukra, hogy minden nap több növényt azonosítsanak mindenféle sapka nélkül.

A növényazonosító alkalmazások azonban nem tökéletesek. Ezek az eszközök pontatlan eredményeket adhatnak, ami frusztráló és félrevezető lehet a felhasználó számára. Szóval, mi van ennek a hátterében?

Pontatlanok a növényazonosító alkalmazások?

2023 áprilisában – jelentette a New Scientist hogy egyes növényazonosító alkalmazások mindössze négy százalékos pontossággal rendelkeznek. Ennek perspektívájába helyezéséhez képzelje el, hogy 50 növényt helyezett át egy azonosító alkalmazáson keresztül. Négy százalékos pontossággal az Ön által feltöltött növények közül csak kettő lenne helyesen azonosítva.

Míg ez a statisztikát illetően csak néhány tesztelt alkalmazásra vonatkozott, jó néhánynak még mindig eléggé elhanyagolható pontossági aránya volt. Például arról számoltak be, hogy a Plant Snap sikeressége mindössze 35,7 százalék volt. Másrészt néhány tesztelt alkalmazás nagy pontossággal rendelkezett, például a Pl@ntNet, amely lenyűgöző 88,2 százalékot ért el.

Több mint egy évvel a New Scientist cikke előtt a A Rutgers Egyetem tanulmánya azt találta, hogy a levélfotók alapján a fajok azonosításának pontossága 40,9 és 83,9 százalék között változott. A tanulmány arra a következtetésre jutott, hogy a két legpontosabb azonosítási alkalmazás a PictureThis és az iNaturalist volt, 83,9 százalékos, illetve 63,6 százalékos fajmeghatározási aránnyal.

A magasabb pontszámot elérő alkalmazásoktól függetlenül nyilvánvalónak tűnik, hogy egyes növényazonosító szoftverek nem megbízhatóak. Ez számos problémához vezethet, többek között:

• Az emberek túl gyakran/ritkán öntözik a növényeket.
• A takarmányszerzők helytelenül azonosítják a mérgező növényeket biztonságosan fogyaszthatóként.
• A növényeket olyan területekre ültetik, amelyek túl világosak vagy sötétek a túléléshez.

A növényazonosító alkalmazás felhasználói azt is megjegyezték, hogy a szoftver jó állapotúnak ítéli a küszködő növényeiket.

Természetesen ez a téves információ a felhasználó növényének (növényeinek) halálához vezethet.

Mi okozza a növényazonosító alkalmazás pontatlanságát?

Fontos megjegyezni, hogy a legtöbb azonosító szoftvernek van valamilyen hibahatára. Ennek az az oka, hogy mindig fennáll annak a lehetősége, hogy valami megzavarja vagy akadályozza az azonosítási folyamatot.

Előfordulhat például, hogy homályos vagy homályos képet készített a növényről, aminek következtében a felismerő szoftver vagy nem produkál eredményt, vagy nem ad megfelelő eredményt. A lefényképezett növények mögötti színes, bonyolult hátterek szintén megzavarhatják az alkalmazás felismerő szoftverét.

De az biztosan nem mindig a felhasználó hibája, ha egy azonosító alkalmazás helytelen eredményt ad. Az alkalmazás kódjában lévő hibák vagy az azonosító mutatók hiánya befolyásolja a sikerességi arányt. Ezenkívül, ha egy alkalmazás növényadatbázisa korlátozott, akkor nehézségekbe ütközhet a megfelelő eredmény biztosítása. Ez különösen igaz, ha ritkább növényeket szeretne gyűjteni.

Ne feledje, hogy egy azonosító alkalmazás, amely azt állítja, hogy nincs eredménye, nem jelenti azt, hogy pontatlan. Sokkal jobb, ha egy alkalmazás elismeri, hogy nincs egy bizonyos növény az adatbázisában, mint hogy helytelen eredményt adjon.

Meg is próbálhatod növények azonosítása a telefonon külön alkalmazás nélkül. Használhat például webhelyeket mobilböngészőjén keresztül.

Hogyan kerüljük el a pontatlan növényazonosító eredményeket

Az első lépés, amelyet meg kell tennie, hogy elkerülje a következetesen pontatlan növényfelismerési eredményeket, az a jó hírű növényazonosító alkalmazás. Az alkalmazásbolt-értékelések ellenőrzése egy dolog, de ha egy kis további kutatást végez egy alkalmazással kapcsolatban, az mindent megváltoztathat. Az alkalmazás pontosságát tesztelték? Vannak kirívó hibák a szoftverben? Néhány gyors böngészőkeresés gyakran választ ad ezekre a kérdésekre.

Másodszor, győződjön meg arról, hogy a kiválasztott azonosítóalkalmazásba feltöltött fényképeket megfelelően készítik el. Kerülje a zsúfolt háttereket, a gyenge megvilágítást és a kép elmosódását, hogy a lehető legtisztább képet készítse az azonosítani kívánt növényről.

Az is segíthet, ha két vagy több alkalmazást használ egy növény azonosítására. Ez lehetővé teszi annak meghatározását, hogy az egyik alkalmazás eredménye összhangban van-e más alkalmazások eredményeivel, így könnyebben észlelheti a pontatlanságokat.

Vegye figyelembe a növényazonosító eredményeket egy szem sóval

Még ha jó hírű növényazonosító alkalmazást használ is, mindig fennáll annak a veszélye, hogy pontatlan eredményt kap. Tehát, ha a lehető legpontosabb eredményeket szeretné elérni, vegye figyelembe a fenti tippeket, hogy növényei boldogok és egészségesek legyenek.