Identificatie van planten kan moeilijk zijn. Er zijn letterlijk duizenden planten, welke weer uit ontelbare soorten bestaan van de meest schitterende planten. Zeker als je in een bloemenwinkel of tuincentrum werkt, is het moeilijk om altijd elke plant te herkennen die een klant misschien van je vraagt.

Gelukkig is het vanaf nu niet meer nodig om iedere plant zelf te herkennen.
Roobos presenteert, in samenwerking met Pl@ntnet, onze eigen plant identificatie applicatie.
Deze tool helpt om planten te identificeren door afbeeldingen te herkennen. Upload gewoon een foto van een plant en de plantidentificatie vertelt je de beste overeenkomsten voor die foto.
In onze database hebben we letterlijk duizenden planten en onze applicatie zal je vertellen welke planten het meest op deze lijken op basis van de foto die je hebt geüpload.
Er is ten minste één foto van blad, bloem, vrucht of schors nodig om de plantidentificatie te laten werken.

Deze online plantidentificatie is gratis te gebruiken voor al onze klanten en bezoekers van onze website. Als je deze applicatie leuk vindt, stuur ons dan een like op Facebook of Google. Het helpt ons enorm om in de toekomst nog meer van dit soort projecten te doen.
Het wordt aanbevolen om afbeeldingen van maximaal 1280 * 1280 pixels te gebruiken.

Plantidentificatie door Pl@ntNet wordt geïmplementeerd in overeenstemming met een consortiumovereenkomst tussen CIRAD, INRA, INRIA en IRD, en afzonderlijke financieringsovereenkomsten tussen Agropolis Foundation en elk van de bovengenoemde onderzoeksorganisaties. Sinds 2015 wordt het Pl@ntNet-initiatief ondersteund door het Future investeringsprogramma Floris'Tic, waarbij het volgende consortium betrokken is: Agropolis Foundation, Tela Botanica, INRIA, CIRAD, CNRS, INRA, IRD en Montpellier University.

Afbeeldingen die in de referentiedatabase zijn geïndexeerd, worden geleverd door vrijwilligers van Tela Botanica [waaronder Benoît Bock en Jean-LucTasset van PhotoFlora (photoflora.free.fr)], evenals door medewerkers aan Encyclopedia of Life (eol.org).

Het Pl@ntnet-project kwam eerder voor in de volgende wetenschappelijke publicaties (selectie):

• Joly A. et al., 2015. Een kijkje in de Pl@ntNet-ervaring. Multimediasystemen, Springer Verlag, 2015, blz.16.
• Bonnet P. et al., 2015. Identificatie van planten: mens vs. machine. Multimediatools en -toepassingen, 1-19.
• Joly A. et al., 2014. Interactieve plantidentificatie op basis van sociale beeldgegevens. Ecologische informatica, Elsevier, 2014, 23, pp.22-34.
• Goëau H. et al., 2014. Pl ntNet Mobile 2014: Android-poort en nieuwe functies. Demonstratie. ACM Conferentie over Multimedia Retrieval (ICMR) 2014.

We hopen dat je geniet van onze applicatie en dat het de prachtige wereld van planten dichter bij zal brengen.