中国科学院植物科学数据中心>> 物种信息 >> 数据集
中国热带植物智能识别测试图集
Test Atlas of intelligent recognition of tropical plants in China
林秦文(中国科学院植物研究所)
发布时间：2021/5/8 16:52:09
摘要
随着人工智能的高速发展，各行各业的自动识别已经成为一种趋势。特别对自然界物种的自动识别中，植物、鸟类、昆虫的自动识别软件更如雨后春笋般涌现出来。单对植物而言，APP、小程序、网页等不同形式的自动识别已有十几种方式。为了便于用户测试不同软件的识别效果，NSII办公室特选取：热点植物、亚热带植物、温带植物、干旱半干旱地区植物等四种类型的植物各100张，作为不同识别系统的测试物种库。这些照片均给出了物种名称，用户可以通过软件识别结果，测试软件的识别准确度。欢迎各位用户使用这些标准照片测试更多植物识别软件。
With the rapid development of artificial intelligence, automatic recognition in all walks of life has become a trend. Especially in the automatic recognition of natural species, automatic recognition software of plants, birds and insects has sprung up. For plants alone, there are more than ten ways of automatic recognition in different forms, such as app, small program, web page, etc. In order to facilitate users to test the recognition effect of different software, NSII office specially selected 100 plants of four types: Hot plants, subtropical plants, temperate plants, arid and semi-arid plants, as the test species Library of different recognition systems. These photos all give the name of the species. Users can test the recognition accuracy of the software through the recognition results of the software. Users are welcome to use these standard photos to test more plant recognition software.
关键词
图片集, 人工智能，识别，植物
数据引用
必引文献: 许展慧, 刘诗尧, 赵莹, 涂文琴, 常诏峰, 张恩涛, 郭靖, 郑迪, 耿鋆, 顾高营, 郭淳鹏, 郭璐璐, 王静, 徐春阳, 彭钏, 杨腾, 崔梦琪, 孙伟成, 张剑坛, 刘皓天, 巴超群, 王鹤琪, 贾竞超, 武金洲, 肖翠, 马克平. 国内8款常用植物识别软件的识别能力评价[J]. 生物多样性, 2020, 28(4): 524-533.

Zhanhui Xu, Shiyao Liu, Ying Zhao, Wenqin Tu, Zhaofeng Chang, Entao Zhang, Jing Guo, Di Zheng, Jun Geng, Gaoying Gu, Chunpeng Guo, Lulu Guo, Jing Wang, Chunyang Xu, Chuan Peng, Teng Yang, Mengqi Cui, Weicheng Sun, Jiantan Zhang, Haotian Liu, Chaoqun Ba, Heqi Wang, Jingchao Jia, Jinzhou Wu, Cui Xiao, Keping Ma. Evaluation of the identification ability of eight commonly used plant identification application softwares in China[J]. Biodiv Sci, 2020, 28(4): 524-533.
数据引用: 数据来源于：中国热带植物智能识别测试图集,林秦文(中国科学院植物研究所), 2021, 中国科学院植物科学数据中心, DOI:10.12282/plantdata.0018

Normative references：Test Atlas of intelligent recognition of tropical plants in China, 2021, Plant Data Center of Chinese Academy of Sciences, DOI:10.12282/plantdata.0018
数据使用条款
为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力，请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），明确注明数据来源和数据作者。对于转载（二次或多次发布）的数据，作者还须注明原始数据来源。
中文致谢方式：
　　感谢中国科学院植物科学数据中心(Plant Data Center of Chinese Academy of Sciences, https://www.plantplus.cn) 提供数据支撑。
To respect the intellectual property rights, protect the rights of data authors, expand services of the data center, and evaluate the application potential of data, data users should clearly indicate the source of the data and the author of the data in the research results generated by using the data (including published papers, articles, data products, and unpublished research reports, data products and other results). For re-posting (second or multiple releases) data, the author must also indicate the source of the original data.
Acknowledgements：
　　Acknowledgement for the data support from Plant Data Center of Chinese Academy of Sciences (https://www.plantplus.cn).
数据服务
浏览量: 2994，下载量: 20529
元数据：
地理范围
东经E：98.95871-122.948785
北纬N：2.664544-23.729797
数据提供者
数据提供机构：中国科学院植物研究所
数据提供者：林秦文
联系人：肖翠
联系电话：010-62836499
电子邮箱：xiaocui@ibcas.ac.cn