OPR OPTICAL PLANT RECOGNITION

OPR es un Sistema inteligente basado en reconocimiento de imágenes, lógica difusa y estadística bayesiana con el objetivo de ayudar a personas sin conocimientos específicos de botánica a identificar especies vegetales en parques urbanos o en espacios naturales.

El sistema de reconocimiento de imágenes analiza una fotografía de una hoja de árbol para obtener las características morfológicas que sirven para identificarlo. El usuario puede proporcionar información adicional sobre la planta a través de un cuestionario sencillo: si tiene flores o no, si es un árbol o un arbusto, etc. Para usuarios más avanzados el Sistema incluye un formulario completo donde puede indicar todas las características relevantes de la planta.

Habitualmente, este tipo de guías de campo se basan en una clave dicotómica, que es rápida pero no muy robusta. Si el usuario comete un error o le falta determinada información el resultado será incorrecto. Para evitar este problema, ya que los usuarios principales de OPR son personas que no saben mucho de plantas, el sistema de clasificación utiliza lógica difusa y estadística Bayesiana. El resultado es una lista de posibles coincidencias con su grado de probabilidad. Un error arbitrario bajaría la probabilidad del resultado correcto, pero no lo eliminaría.

Para que el proceso sea más preciso y rápido, el Sistema OPR también toma en consideración otra información que puede reducir el número de posibles candidatos, como la fecha o la localización, y la distribución de las distintas especies en la zona.

Objetivos:

  • Desarrollo de la conciencia medioambiental de los ciudadanos a través del conocimiento de las especies vegetales de su entorno.
  • Puesta en valor de los parques urbanos mediante su integración en la oferta turística de la ciudad, y la atracción de actividad económica.

Interfaz asistido.

Para usuarios sin formación botánica. Los datos morfológicos se extraen analizando una foto.

Interfaz avanzada.

Para usuarios con conocimientos de botánica. Los datos morfológicos se extraen respondiendo un cuestionario con enlaces y gráficos de ayuda.

Sistema de identificación.

Sistema experto diseñado a medida para el catálogo. Minería de datos para optimizar los criterios de discriminación. Sistema policlave tolerante a fallos. Lógica difusa para asignar rango de probabilidad a las distintas opciones.

Resultados

Lista de posibilidades con grado de acierto. Fotografías y acceso a la ficha completa de cada especie: nombre, características morfológicas, fenología, procedencia, especies relacionadas, usos, historia.

Técnicas de adquisición de datos automática o semiautomática en la que el usuario pueda proporcionar información válida aun no siendo un experto análisis de la foto, geolocalización, fecha.

Utilización de la geolocalización como factor discriminante.

Los datos de distribución y grado de penetración de las distintas especies contribuyen a asignar un nivel de probabilidad a los resultados de la identificación morfológica.

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