Определить растение по фотографии

Плантариум
Открытый онлайн атлас-определитель растений и лишайников России и сопредельных стран

Сервисы

О проекте

«Плантариум» — атлас видов и иллюстрированный online определитель растений, предназначенный для широкого круга пользователей — как для любителей, так и для профессионалов — ботаников, геоботаников и экологов.

Основная задача нашего сайта — помощь в определении дикорастущих растений и лишайников, найденных на территории стран, ранее входивших в состав СССР. Цель проекта — собрать фотографии и включить в определитель как можно больше видов не только из всех регионов России, но и из сопредельных стран.

Определитель растений рассчитан на пользователей с разным уровнем ботанических знаний. В отличие от “бумажных” определителей и их электронных клонов, определитель растений «Плантариум» не использует дихотомический ключ. Вместо этого Вы можете указать произвольное число ключевых признаков и получить в результате набор видов, чьи описания удовлетворяют условиям запроса.

Благодаря возможности найти описание вида по названию или его фрагменту, «Плантариум» является удобным иллюстрированным справочником растений и лишайников. Поиск информации может производиться как по латинскому (научному), так и по русскоязычному названию.

«Плантариум» предоставляет участникам проекта возможность создавать произвольные подборки изображений, куда могут быть включены любые опубликованные на сайте снимки растений и лишайников. Эти подборки могут быть использованы в учебных и других некоммерческих целях в виде презентаций или слайд-шоу.

Сайт проекта работает при поддержке компании «ТетраСофт».

Данные

«Плантариум» — некоммерческий проект, открытый для свободного дополнения и внесения исправлений. Участники проекта постепенно обрабатывают информацию о видах, пополняя списки русских названий видов и наборы ключевых признаков (которые обеспечивают поиск и определение таксонов), а также коллекции фотографий, позволяющие визуально проверить определение растений. Мы рады любой помощи ботаников и фотографов, профессионалов и любителей.

Стержень проекта — база данных по латинским названиям и синонимам таксонов, основанная на

• сводке названий сосудистых растений С.К. Черепанова «Сосудистые растения России и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР)» (1995);
• данных проекта «Флора мхов России», осуществляемого под руководством М.С. Игнатова;
• книге А.Д. Потёмкина и Е.В. Софроновой «Печёночники и антоцеротовые России» (т. 1, 2009);
• книге Г.П. Урбанавичюса «Список лихенофлоры России» (2010)

и других источниках. Вы можете ознакомиться с базой данных, просматривая иллюстрированную галерею или иерархический каталог таксонов растений России и сопредельных государств.

Проект не ставит перед собой задачу дать полные словесные описания всех видов — многие из них можно найти в Интернете. Мы собираем и публикуем ботанические описания таксонов лишь в тех случаях, когда они отсутствуют на других русскоязычных веб-ресурсах — в противном случае мы даём ссылки на такие страницы. Кроме того, мы собираем ссылки на источники, которые содержат существенную дополнительную информацию о видах — данные о медицинских, гастрономических, технических и прочих свойствах растений.

В дополнение к фотографиям мы стараемся указывать характерные черты растений и лишайников, которые пригодны для их опознания в полевых условиях. Если Вы хорошо разбираетесь в растениях или лишайниках, Вы можете помочь проекту в создании таких описаний.

Сведения о растениях и лишайниках представлены в следующих разделах сайта:

«Плантариум» также содержит снимки ландшафтов и растительных сообществ из тех мест, где были сделаны фотографии растений и лишайников. Все пейзажные фото относятся к географическим точкам, добавленным участниками проекта. На карте ниже показана лишь сотня недавно созданных географических точек — на самом деле их гораздо больше.

Благодаря системе описания положения географические точки автоматически группируются по административным и физико-географическим регионам. Возможности автоматической группировки расширяют географические выборки — объединения точек и регионов, формируемые пользователями. Для любой географической точки, региона или выборки вы можете просмотреть галерею пейзажей, фото растений/лишайников и списки сфотографированных таксонов. Просмотр можно начать с этих страниц:

Участие

Мы можем помочь друг другу. Каждая опубликованная Вами фотография — вклад в общую копилку знаний, который позволит кому-нибудь определить найденное растение или лишайник. Точно так же, если Вы столкнётесь с неизвестным видом, своими фотографиями и описаниями Вам помогут любители растений и грибов из других краёв и областей России и сопредельных стран.

• желаете принять участие в создании сетевого определителя растений России;
• хотите с пользой опубликовать фотографии растений/лишайников, растущих в Вашем регионе или встреченных в поездках и экспедициях;
• умеете различать виды в полевых условиях и можете научить этому других;
• просто любите фотографировать растения и лишайники —

Права

Все права на опубликованные на сайте изображения принадлежат их авторам. Иное, нежели просмотр, использование фотографий и их фрагментов без разрешения авторов запрещено. Если Вам нужно такое разрешение и/или оригиналы фотографий — связывайтесь с их авторами по электронной почте, указывая ссылки на страницы с интересующими Вас изображениями.

Опубликованные на сайте текстовые материалы могут свободно копироваться и распространяться. При копировании текстов обязательна ссылка на сайт www.plantarium.ru.

Значок проекта «Плантариум» с изображением зелёного листа распространяется по лицензии GNU GPL версии 2 или более поздней. Исходное изображение значка доступно в векторном виде. Автором изменений, внесённых в оригинальное изображение, является Иван Фомичев.

Отказ от ответственности

Вся опубликованная на сайте информация предоставляется “как есть”. Участники проекта «Плантариум», а также администраторы, модераторы и владелец сайта не несут ответственности за ее достоверность и точность.

Как ссылаться

Для ссылки на «Плантариум» в печатных изданиях можно использовать следующую формулировку:

How to cite «Plantarium» in print publications:

5 мобильных приложений, способных распознавать комнатные растения

Они помогут положить конец спорам о том, что за странное создание в горшке обитает у вас на подоконнике.

1. Google Объектив

Самый очевидный способ искать неизвестные растения — воспользоваться Google. В принципе, вы можете просто сфотографировать цветок и залить снимок на сервис Google Images, и посмотреть, что удастся найти поисковику.

Но гораздо быстрее будет искать по фото через «Google Объектив». У этого приложения есть специальный режим для распознавания растений и пород животных — вот он-то нам и пригодится.

Наведите камеру смартфона на объект и, когда на экране появится цветной кружок, нажмите на него. Google найдёт похожие варианты в Сети, и, если вам повезёт, вы выясните название.

«Google Объектив» не всегда корректно узнаёт редкие растения, но для поиска распространённых видов его возможностей будет достаточно.

2. PlantNet

Это популярное приложение для угадывания растений создано сообществом французских ботанических организаций. По утверждению разработчиков, PlantNet лучше всего справляется с дикими видами. Но, как показали эксперименты, и домашние растения оно распознаёт неплохо.

Нажмите на кнопку в правом нижнем углу экрана, выберите изображение из галереи или сделайте снимок с камеры, а затем укажите, какую именно часть растения вы фотографировали — цветок, лист, плод или ствол. PlantNet выведет список похожих объектов, поможет найти латинское название вашего питомца и предложит поискать его в Google или «Википедии».

База PlantNet пополняется за счёт пользователей. Участие в проекте необязательно, но при желании вы можете создать аккаунт и помечать правильно угаданные цветы, чтобы повысить точность распознавания. Отдельный плюс этого приложения в том, что оно полностью бесплатно и не имеет премиум-функций.

3. iNaturalist

Ещё одно приложение, аналогичное PlantNet. Разработано учёными Калифорнийского университета в Беркли. Оно может распознавать растения, насекомых, животных и птиц. В основном рассчитано на работу «в поле», но справляется и с домашними растениями.

Сделайте снимок комнатного цветка, затем нажмите на кнопку «Просмотреть предложения». Программа отобразит наиболее вероятные варианты его названия. Если растение определено правильно, можете загрузить его в базу и снабдить описанием, чтобы помочь другим пользователям.

Приложение бесплатно и не имеет никаких ограничений. Правда, оно не очень хорошо распознаёт редкие виды, но попробовать его всё же стоит.

4. PlantSnap

Чуть более продвинутая программа с большой базой, содержащей цветы, деревья, грибы, суккуленты и кактусы со всего земного шара. Делаем снимок, ждём секунду — и объект распознан.

Используя технологию машинного обучения и ИИ, PlantSnap одинаково хорошо определяет как растения на природе, так и те, что живут на подоконнике. Узнав цветок, PlantSnap выводит его краткое описание.

PlantSnap можно попробовать без дополнительных вложений на Android, а вот на iOS придётся заплатить. Во free-версии вы не сможете загружать больше 10 снимков в день — и это довольно мало, учитывая, что программа не всегда распознаёт растения с первого раза. За 2,99 доллара в месяц ограничения будут сняты.

Лучшие мобильные приложения для идентификации растений

Распознать любое растение вам может помочь приложение на смартфоне. В этой статье мы расскажем о лучших мобильных программах и инструментах.

Первое место: приложение PlantNet

PlantNet — лучшее бесплатное приложение для определения растений, доступное как для смартфонов на базе iOS, так и для Android.

Перед просмотром видео, зайдите в настройки плеера, выберите «Субтитры | Перевести | Русский». После этого в ролике появятся русифицированные субтитры.

1. Вы можете определить растение по фотографии.
2. База данных приложения содержит более 4100 обычных растений и постоянно расширяется за счет использования данных пользователей.
3. Просто сфотографируйте растение, и после короткого времени поиска на экране будет отображен результат с подробной информацией.
4. Приложение не позволяет распознавать декоративные растения.
5. Используйте нейтральный фон для фотографий.
6. После определения отправьте результат распознавания разработчикам, нажав на кнопку «Вклад». Результат будет проверен и внесен в общую базу.

Второе место: Find & log animals and plants

Справочник Find & log animals and plants бесплатно доступен для пользователей Android. Для устройств Apple приложение пока еще не создано.

1. Приложение использует GPS-трекинг и сообщает о том, какие животные и растения находятся вокруг вас.
2. Вы можете добавлять растения или животных, которых еще нет в приложении, чтобы расширить базу данных. Профессиональные натуралисты могут добавлять описательную информацию и собственные наблюдения.
3. В приложении вы можете создать список ваших любимых видов растений или животных.
4. Вы можете просматривать списки других пользователей.
5. Минусом приложения может считаться отсутствие проверки добавляемой информации.

Третье место: Leafsnap и Birdsnap

С помощью бесплатного приложения Leafsnap, разработанного исследователями из «Колумбийского университета», «Университета штата Мэриленд», «Смитсоновского института» и «Музеея естественной истории в Лондоне», вы можете исследовать многочисленные виды деревьев.

1. Приложение использует визуальное распознавание и позволяет идентифицировать разные виды деревьев.
2. База приложения содержит изображения с высоким разрешением листьев, цветов, плодов, семян и коры деревьев для распознавания.
3. Приложение включает в себя обширную базу деревьев, которые растут в Канаде, США и Великобритании. Многие из них встречаются по всему миру, в том числе и на территории России.
4. Для полноты картины приложение Leafsnap лучше всего использовать в связке с содружественным ПО Birdsnap, которое позволяет идентифицировать птиц. Такой симбиоз пригодится любителям лесных походов.
5. База знаний Birdsnap содержит более 500 птиц, позволяя идентифицировать их по фотографии (благодаря алгоритму, который используется в ПО для распознавания лиц), основываясь на данных о вашем местоположении и текущего времени года.

iNaturalist: приложение, которое распознает объекты живой природы

Ранее казалась невероятной даже сама идея определить растение по фото или таким же образом определить животное. Теперь это возможно, искусственный интеллект Вам в помощь, как говорится.

p, blockquote 1,0,0,0,0 –>

p, blockquote 2,0,0,0,0 –>

p, blockquote 3,0,0,0,0 –>

p, blockquote 4,0,0,0,0 –>

Прогуливаясь по парку, Вы заметили, что Вам на рукав присело милое хрупкое насекомое. Совершенно очевидно, что это бабочка. Но какая именно бабочка? Может, это крайне редкий в ваших краях вид? Все возможно.

p, blockquote 5,0,0,0,0 –>

Каждый день мы наблюдаем различные формы жизни, но не знаем, как они называются. Природа окружает нас, и большая ее часть остается безымянной. Мы не обязаны знать наизусть все биологические классы и подвиды, и все же иногда бывает так любопытно узнать, что за живое существо оказалось перед нами.

p, blockquote 6,0,0,0,0 –>

iNaturalist: история создания искусственного интеллекта

Сообщество iNaturalist началось с небольшой группы энтузиастов, которые помогали людям опознавать растения и животных по загруженным на сайт фотографиям. Позднее возникла идея создать для этой цели приложение, и теперь основную работу проделывает искусственный интеллект.

p, blockquote 7,0,1,0,0 –>

p, blockquote 8,0,0,0,0 –>

За все время деятельности было обработано более 5 миллионов фотографий, представляющих около 120 тысяч различных видов. Помечая изображения геотегами, пользователи самостоятельно проводят нечто вроде всеобщей переписи животных и тем самым позволяют специалистам узнать больше об ареалах обитания, миграции и приблизительной численности.

p, blockquote 9,0,0,0,0 –>

В ходе разработки приложения все фотографии были загружены в нейросеть, целью которой было изучать отличительные особенности живых существ. Все началось с 13 тысяч разных видов, каждый из которых был представлен минимум 20 фотографиями.

p, blockquote 10,0,0,0,0 –>

Приложение iNaturalist для смартфонов

Первая версия приложения iNaturalist, выпущенная летом 2017-года, показала удивительно высокую точность распознавания: она смогла правильно определить несколько редких особей насекомых, снятых с разных ракурсов.

p, blockquote 11,0,0,0,0 –>

Однако пока приложение испытывает курьезные проблемы с распознаванием человеческих детей, принимая их то за леопардовых лягушек, то за кольчатых змей.

p, blockquote 12,0,0,0,0 –>

Подобные приложения-идентификаторы создавались и раньше, но все они были ограничены определенными группами существ: птицами, растениями и т.д.

p, blockquote 13,0,0,0,0 –>

p, blockquote 14,1,0,0,0 –>

iNaturalist способен распознавать даже грибы по окрасу шляпки, однако сами разработчики предостерегают пользователей, что не стоит всецело полагаться на их приложение, отправляясь в лес с корзинкой: ошибка искусственного интеллекта может иметь катастрофические последствия.

p, blockquote 15,0,0,0,0 –>

Создатели iNaturalist надеются, что их приложение окажется полезным не только любителям живой природы, но и сотрудникам таможни, которые время от времени сталкиваются с контрабандным ввозом животных, и биологам, анализирующим изображения с видеокамер. Но прежде чем это произойдет, ему требуется серьезная доработка. Поскольку программа опирается исключительно на фотографии, существо должно быть достаточно большим, а база снимков огромна.

p, blockquote 16,0,0,0,0 –>

На данный момент iNaturalist лучше всего распознает виды североамериканской природы, но у разработчиков уже есть далеко идущие планы по оптимизации приложения. Не так давно компания провела конкурс, спонсируемый Google, направленный на сбор средств и поиск специалистов для дальнейшей работы.

p, blockquote 17,0,0,0,0 –>

Полезные ссылки

iNaturalist официальный сайт:

p, blockquote 18,0,0,0,0 –>

Приложение iNaturalist скачать на iOS:

p, blockquote 20,0,0,0,0 –>

Приложение iNaturalist скачать на Андроид:

p, blockquote 22,0,0,0,0 –>

p, blockquote 24,0,0,0,0 –>

p, blockquote 25,0,0,0,0 –>

p, blockquote 26,0,0,0,0 –>

p, blockquote 27,0,0,0,0 –> p, blockquote 28,0,0,0,1 –>

iNaturalist: приложение, которое распознает объекты живой природы

Ранее казалась невероятной даже сама идея определить растение по фото или таким же образом определить животное. Теперь это возможно, искусственный интеллект Вам в помощь, как говорится.

p, blockquote 1,0,0,0,0 –>

p, blockquote 2,0,0,0,0 –>

p, blockquote 3,0,0,0,0 –>

p, blockquote 4,0,0,0,0 –>

Прогуливаясь по парку, Вы заметили, что Вам на рукав присело милое хрупкое насекомое. Совершенно очевидно, что это бабочка. Но какая именно бабочка? Может, это крайне редкий в ваших краях вид? Все возможно.

p, blockquote 5,0,0,0,0 –>

Каждый день мы наблюдаем различные формы жизни, но не знаем, как они называются. Природа окружает нас, и большая ее часть остается безымянной. Мы не обязаны знать наизусть все биологические классы и подвиды, и все же иногда бывает так любопытно узнать, что за живое существо оказалось перед нами.

p, blockquote 6,0,0,0,0 –>

iNaturalist: история создания искусственного интеллекта

Сообщество iNaturalist началось с небольшой группы энтузиастов, которые помогали людям опознавать растения и животных по загруженным на сайт фотографиям. Позднее возникла идея создать для этой цели приложение, и теперь основную работу проделывает искусственный интеллект.

p, blockquote 7,0,1,0,0 –>

p, blockquote 8,0,0,0,0 –>

За все время деятельности было обработано более 5 миллионов фотографий, представляющих около 120 тысяч различных видов. Помечая изображения геотегами, пользователи самостоятельно проводят нечто вроде всеобщей переписи животных и тем самым позволяют специалистам узнать больше об ареалах обитания, миграции и приблизительной численности.

p, blockquote 9,0,0,0,0 –>

В ходе разработки приложения все фотографии были загружены в нейросеть, целью которой было изучать отличительные особенности живых существ. Все началось с 13 тысяч разных видов, каждый из которых был представлен минимум 20 фотографиями.

p, blockquote 10,0,0,0,0 –>

Приложение iNaturalist для смартфонов

Первая версия приложения iNaturalist, выпущенная летом 2017-года, показала удивительно высокую точность распознавания: она смогла правильно определить несколько редких особей насекомых, снятых с разных ракурсов.

p, blockquote 11,0,0,0,0 –>

Однако пока приложение испытывает курьезные проблемы с распознаванием человеческих детей, принимая их то за леопардовых лягушек, то за кольчатых змей.

p, blockquote 12,0,0,0,0 –>

Подобные приложения-идентификаторы создавались и раньше, но все они были ограничены определенными группами существ: птицами, растениями и т.д.

p, blockquote 13,0,0,0,0 –>

p, blockquote 14,1,0,0,0 –>

iNaturalist способен распознавать даже грибы по окрасу шляпки, однако сами разработчики предостерегают пользователей, что не стоит всецело полагаться на их приложение, отправляясь в лес с корзинкой: ошибка искусственного интеллекта может иметь катастрофические последствия.

p, blockquote 15,0,0,0,0 –>

Создатели iNaturalist надеются, что их приложение окажется полезным не только любителям живой природы, но и сотрудникам таможни, которые время от времени сталкиваются с контрабандным ввозом животных, и биологам, анализирующим изображения с видеокамер. Но прежде чем это произойдет, ему требуется серьезная доработка. Поскольку программа опирается исключительно на фотографии, существо должно быть достаточно большим, а база снимков огромна.

p, blockquote 16,0,0,0,0 –>

На данный момент iNaturalist лучше всего распознает виды североамериканской природы, но у разработчиков уже есть далеко идущие планы по оптимизации приложения. Не так давно компания провела конкурс, спонсируемый Google, направленный на сбор средств и поиск специалистов для дальнейшей работы.

p, blockquote 17,0,0,0,0 –>

Полезные ссылки

iNaturalist официальный сайт:

p, blockquote 18,0,0,0,0 –>

Приложение iNaturalist скачать на iOS:

p, blockquote 20,0,0,0,0 –>

Приложение iNaturalist скачать на Андроид:

p, blockquote 22,0,0,0,0 –>

p, blockquote 24,0,0,0,0 –>

p, blockquote 25,0,0,0,0 –>

p, blockquote 26,0,0,0,0 –>

p, blockquote 27,0,0,0,0 –> p, blockquote 28,0,0,0,1 –>