最令人垂涎的全球基于用户的植物识别移动应用程序正在加速用户获取!

最大的挑战

• 在应用程序中的一个模型中覆盖大量的植物品种(用于植物图像识别)是很复杂的.
• The process of image recognition is a part of machine learning; in which, 拥有大量不同植物及其品种数据资源的数据模型难以准确识别.
• 对于机器学习模型, 有无数像TensorFlow这样的资源很难在应用程序中安装和维护. 只有那些为应用程序构建的机器学习模型才能工作，这些模型也有本地支持. 另外, 它需要大量的数据来创建这些机器学习模型，并为植物识别准备数据集.

解决方案

• 对于数据模型, 我们使用web api实现了机器学习(ML)，将植物识别功能包含到应用程序中, 根据上传的图片.
• 我们压缩了应用程序大小处理并减少了应用程序内存计算. 因此，捕获图像和检测图像成为一个更快的过程.
• 适合热带植物和蔬菜, 我们选择向用户显示预定义的详细信息, 这样可以减少数据不准确的可能性.

应用程序的可用特性

• 捕捉所需植物的图片并识别它.
• 基于匹配结果的多个识别建议.
• 显示植物的学名、常用名称、科学描述等.
• 将识别的图像保存为收藏夹.
• 提供对已识别图像的访问，而无需重新扫描它们.
• 提供关于植物的每一分钟的信息. 播种说明, 种植植物所需的空间, 收获, 植物的兼容性, 烹饪的暗示, 烹饪保存, 还有很多其他重要的信息.
• 显示热带水果和蔬菜的信息与Bot名称, 另外的名字, 传播, 它们的用途是什么?, 适合它们生长的土壤和气候, 他们的健康, 还有更多.

结果

• 该应用程序可以为不同类别的人提供露台或花园植物的信息和帮助. 免费的植物百科全书和植物标识符是提供给每个人在他们的指尖.

自定义颤振应用程序开发

我们已经建立了自定义和结果驱动的颤振移动应用程序来提升您的业务. 我们喜欢颤振，因为它减少了应用程序在安卓和iOS上单独开发的时间和成本. 我们拥有一支拥有5年以上经验和创造力的团队，专注于开发高效的应用程序 颤振的开发人员. 我们根据所有行业的要求和标准提供以结果为导向的解决方案.

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