Pl@ntNet Anleitung
Pl@ntNet ist ein Bürgerwissenschaftsprojekt und eine mobile App, die es Nutzern ermöglicht, Pflanzen anhand von Fotos mithilfe von KI zu identifizieren und zur Forschung über Pflanzenbiodiversität beizutragen.
Mehr anzeigenWie verwendet man Pl@ntNet
Lade die App herunter: Lade die Pl@ntNet-App auf deinem Smartphone aus dem App Store (iOS) oder dem Google Play Store (Android) herunter und installiere sie.
Mache ein Foto: Öffne die App und mache ein klares Foto von der Pflanze, die du identifizieren möchtest. Konzentriere dich auf charakteristische Teile wie Blumen, Früchte oder Blätter.
Reiche zur Identifikation ein: Reiche das Foto an die visuelle Identifikationsmaschine der App ein. Du kannst bis zu 5 Fotos der gleichen Pflanze zur besseren Genauigkeit einreichen.
Sieh dir die Ergebnisse an: Die App gibt eine Liste der wahrscheinlichsten Artenübereinstimmungen zurück, zusammen mit Vertrauensbewertungen für jede.
Erkunde zusätzliche Informationen: Klicke auf die vorgeschlagene Art, um weitere Details, Fotos und Informationen über die Pflanze zu sehen.
Teile deine Beobachtung: Wenn du ein Konto erstellst, kannst du deine Beobachtung mit der Pl@ntNet-Community zur Überprüfung teilen und zur Datenbank des Projekts beitragen.
Nutze zusätzliche Funktionen: Erkunde weitere Funktionen wie das Filtern von Ergebnissen nach Gattung/Familie, das Auswählen von Lieblingsfloren, das Anzeigen von Beobachtungskarten und den Zugriff auf Pflanzeninformationsblätter.
Pl@ntNet FAQs
Pl@ntNet ist ein Bürgerwissenschaftsprojekt und eine mobile Anwendung, die es Benutzern ermöglicht, Pflanzen zu identifizieren, indem sie Fotos von ihnen machen. Es verwendet künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Pflanzenarten aus Bildern zu erkennen.
Pl@ntNet Monatliche Traffic-Trends
Pl@ntNet verzeichnete einen 20,8%igen Rückgang des Traffics, was zu 503.000 Besuchen führte. Fehlende aktuelle Produktaktualisierungen und keine nennenswerten Marktaktivitäten könnten zu diesem Rückgang beigetragen haben. Der Fokus der Plattform auf die Verbesserung der Pflanzenkrankheitserkennung mit Vision Transformers und CNNs und die kommende GeoPl@ntNet-Anwendung könnten das Interesse in den kommenden Monaten möglicherweise wieder beleben.
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