人工智能技术是如何有效识别植物的
在识别花花草草、给花花草草分类的康庄大道上，充满好奇心和征服欲的人们从未停止前进的脚步。随着物联网、人工智能等技术的进步，即使是普通人也有了成为识花达人的可能性。
早在2016年，由中国科学院植物研究所与百度等单位合作开发的“智能花卉识别系统”，让“拍花识植物”成为现实。该“看图识花”系统已经实现了针对生活中1000多种常见的植物约80%的识别。而要想进一步提高植物识别的准确率，提高样本量和样本准确度是关键。
人工智能的普及，植物科普也迎来了新局面。目前市场上也出现了表现优秀的植物识别软件，基于前沿人工智能深度学习技术和智能算法、利用植物研究机构多年积累的海量植物分类图库研发而成的某款植物识别软件，在识别植物方面可谓是“独具慧眼”。
通常来讲，用户将手机对着植物的特征部位一拍，植物识别软件就能自动识别该植物的名称，并提供根茎叶花果、分布、产地及功效等更详细的信息，用户就像随身携带了植物专家一样。值得一提的是，人工智能的深度学习功能，模型的更新和数据的积累会让系统的识别能力提高并且越来越精准，而且系统具有自主学习能力，识别的植物种类也会不断增加。
目前，植物识别软件服务商在为海量用户提供植物识别服务的同时，可以积累大量的数据。这些社会化监控数据对区域或景区物种的类型、数量、分布以及外来物种监测等工作具有重要的参考价值。
2018年9月，在全国科普日活动期间，百度与多家国内知名植物园达成合作，共同推出“AI植物园计划”。作为“AI植物园计划”中面向用户的产品，“百度探花郎”将接入百度搜索的全平台入口。“百度探花郎”主要包含拍照识花、全景科普以及智能导览三大功能。借助百度识图提供的领先AI图像识别能力，“拍照识花”功能对于常见植物的识别率可以达到92%
世界各地的自然历史博物馆正在加速藏品数字化进程，将标本图像存储在开放数据库中。人工智能技术的运用，也为植物标本的收集、保存和识别提供了便利。人工智能识别标本的方法，极大地减少了植物学家收集和识别标本的时间，还能帮助改进标本数据贫乏地区的植物鉴定水平，对生物多样性丰富但植物标本较少的地区特别有用。
在识别农作物病虫害方面，人工智能也“武艺高强”。农户通过把患有病虫害农作物的照片上传，手机应用软件就会识别出农作物正在受到哪种病虫害的侵扰，并给出相应的处理方案。除了人工智能给出的处理方案外，手机应用软件上还有用户和专家交流的社区，可以针对相应的病虫害进行讨论交流。
此外，眼下，国内已有企业开始积极研发人工智能识别病虫害功能小程序，针对数百种农作物病虫害信息建立系统全面的病虫害数据库，通过大数据分析来完成植物病虫害的监测和判断。待技术成熟，人工智能就可以帮助种植者进行更智慧高效的农业生产作业。
开一个脑洞，如果科学家能把那些繁琐又不得不做的植物识别与科普工作都交给人工智能，科学产出会不会更加丰富？植物识别靠机器人进行可以吗？
人工智能：计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习之间的关系
人工智能：计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习之间的关系
什么是人工智能呢？人工智能，是由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现某些人智能行为的技术。一般认为，人类智能活动可以分为两类：感知行为与思维活动。模拟感知行为的人工智能研究的一些例子包括语音识别、话者识别等与人类的听觉功能有关的“计算机听觉”，物体三维表现的形状知识、距离、速度感知等与人类视觉有关的“计算机视觉”，等等。模拟思维活动的人工智能研究的例子包括符号推理、模糊推理、定理证明等与人类思维有关的“计算机思维”，等等。
人工智能领域：机器学习深度学习图像算法图像处理语音识别图像识别算法研究
从图像处理和模式识别发展起来的计算机视觉研究对象之一是如何利用二维投影图像恢复三维景物世界。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。计算机视觉要达到的基本目的有以下几个：
(1)根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离；
(2)根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的运动参数；
(3)根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的表面物理特性；
(4)根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。
计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对于三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。
在计算机视觉领域里，医学图像分