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100万科普爱好者用他App识花草 1秒鉴4千植被 准确率90%

形色APP 2015年
智能植物识别工具
人工智能/教育
融资进度
未融资
创始人
陈明权,浙大毕业后进入外企出国工作;2009年创办睿琪软件,主要业务是和国外的私募基金合作买卖软件公司,他们负责接手技术开发获取分成。 / 姚婷婷,
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形色APP 2015年
智能植物识别工具
人工智能/教育
融资进度
未融资
创始人
陈明权,浙大毕业后进入外企出国工作;2009年创办睿琪软件,主要业务是和国外的私募基金合作买卖软件公司,他们负责接手技术开发获取分成。 / 姚婷婷,
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◆ “形色”App创始人陈明权

文| 铅笔道 记者 黄昱凡

导语

“为孩子们开发一个植物识别软件,满足他们对自然的好奇心。”陈明权这样谈及到他开发“形色”的初衷。

“形色”是一款基于人工智能深度学习技术实现的辨识花草App。用户上传花草照片,即可在手机端获知植物名称和寓意。

目前,“形色”可识别4000种植物,准确率90%,并可在1~3秒内给出花名。App中也已开发出植物文章、形色地图、壁纸等板块。

只是一个父亲的体验

2015年G20峰会在杭州筹备中。江南大道旁的盆栽每周更换,陈明权常带着一岁半的儿子在此散步。

儿子正值好奇心泛滥的年纪,总是询问,“爸爸,这是什么花?”然而陈明权并未学习过植物知识,时常被问懵。如何为儿子解答这些儿童时期的知识困惑,成为那段时间陈明权时常思考的问题。

“当时市面上已经出现识图引擎,但普遍准确率不高,”陈明权笑谈道,“当初我们搜寻紫薇这种植物时,百度给我们的照片却多是林心如。”因此,陈明权决定利用人工智能技术,研发一款能够满足人们花草知识科普的识花App。

前年年底,陈明权用4个星期,研发出识花App“形色”的雏形。

使用人工智能深度学习模型(卷积神经网络CNN)“形色机器人”,从花草图像中自动学习并提取特征信息,从而能够分析出照片中描述的花草种类纲目。

最初版本的“形色机器人”的识别模型在训练中使用了约40万张的植物图像信息,这些图像信息主要从谷歌、百度的图片中抓取而来。 最初验证评估表明,“形色”识花准确度约为40%。

起初,研发的产品在朋友间传播的反馈良好,受到这样的鼓舞后,陈明权决定把产品推广至市场。

不过,要使用深度学习技术,不断提高对花草识别的准确度,没有大量各色花草图像数据作为“教材”还不行。基于此,研发团队进驻各大植物论坛,向植物爱好者征集花草图片与数据信息。

“开始时,‘形色’的人工智能的程度还比较低,识别不准确。因此当时我们在机器识别后,需在后台人工辨别修正。”陈明权说,“那时,真的是叫‘人工’+‘智能’。

用户100万,准确率90%

随着用户自身的口碑宣传,用户开始使用并自发给“形色”供图。机器人需要对植物花开前、绽放中、凋谢时各时期形态的图片数据进行深度学习。至此,“形色机器人”在吸收原有数据的基础上,已能够增量式地提升模型的性能。

用户只需要将拍摄的花草照片上传至形色App中,“形色”将图像数据导入后端的云平台进行识别计算,并反馈给用户三张花草图片作为参考。用户在给定的三张照片中,寻找与自己所见植物相同的图片后选定,“形色”告知用户选定的植物名称及寓意。流程用时将在1~3秒内。“我们下一步要实现的是,用户上传照片后,‘形色’直接告诉他你这是什么花”。

◆ “形色”识花操作界面

目前,“形色”的识别率和识别种类得到提升,已能够识别出4000种植被种类,准确率约90%。

“我们已经不需要专人在后台进行再次辨别”。若用户对“识花机器人”给出的植物名称表示质疑,可以前往App“专家鉴定”板块中寻求其他用户或“形色”团队帮助。

现阶段,除了识花功能外,形色App还开发了“形色地图”、植物文章与壁纸等板块。花草主题文章数量270篇,多为“形色”团队或合作植物大V所创作。文章阅读量每篇平均3万。“形色地图”采用第三方地图软件——高德地图或百度地图,加入图层制作而成。

◆ “形色”的文章和地图板块

当前,“形色”用户来源渠道主要为口碑营销。注册用户量100万,日均App下载量为1.3万次,月活40万,用户月留存48.8%。项目目前无盈利,资金来源自筹。“我们现在还想深耕内容,给用户一个更好的产品体验。”陈明权解释道。

/The End/

编辑  罗正臣     校对  王 伟

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本文作者

黄昱凡

真相是最好的照片。而矢志不渝地学习。

—— 关注领域 ——

文化娱乐 人工智能 教育

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