在植物学教育、科研及爱好者群体中，准确识别植物是核心技能之一。植物识别考试系统应运而生，通过智能化技术帮助用户系统化学习、测试和提升植物分类能力，本系统结合人工智能（AI）、大数据及植物学专业知识，为用户提供科学、高效的学习体验。
系统核心功能
1 智能图像识别
- AI驱动识别：上传植物图片（叶片、花朵、果实等），系统基于深度学习算法快速匹配数据库，返回植物名称、科属分类及特征描述。
- 多维度比对：支持相似植物对比，突出关键鉴别点（如叶缘形状、花序类型等），避免混淆。
2 题库与模拟考试
- 海量题库：覆盖常见植物物种，题目类型包括选择题、判断题、标本匹配题等，适配不同难度需求（初学者至专业级）。
- 自适应测试：根据用户答题表现动态调整题目难度，精准定位知识盲区。
3 学习资源库
- 权威资料：整合《中国植物志》、IUCN濒危物种名录等数据，确保信息准确性和时效性。
- 3D标本展示：360°旋转查看植物标本细节，强化形态记忆。
4 数据分析与反馈
- 学习报告：生成用户能力图谱，统计识别正确率、薄弱科属等，推荐针对性练习。
- 错题本功能：自动归档错误题目，支持反复训练。
适用人群
- 学生与教师：辅助植物学课程教学，提供标准化考试模拟。
- 科研工作者：快速验证植物分类，减少人工检索时间。
- 自然爱好者：户外探险时即时识别未知植物，积累知识库。
技术优势与权威性
- E-A-T（专业性、权威性、可信度）保障：
- 专业合作：系统数据由中科院植物研究所、高校 botanist 团队审核，确保分类学准确性。
- 算法透明性：公开识别模型训练数据集（如PlantNet、iNaturalist），避免“黑箱”疑虑。
- 隐私保护：用户上传图片仅用于识别，不存储或商用，符合GDPR规范。
如何使用？
- 网页/APP端登录：支持多平台访问，无需复杂安装。
- 选择模式：
- 自由练习：按科属或地域筛选题目。
- 限时考试：模拟真实考试环境。
- 查漏补缺：根据系统反馈强化学习。
为什么选择本系统？
✅ 精准度高：AI模型识别Top-5准确率超95%。
✅ 科学性强基于APG IV分类系统等国际标准。
✅ 用户体验优：界面简洁，支持离线题库下载。
引用说明
- 植物分类数据参考《中国植物志》（FRPS）及The Plant List。
- 图像识别算法部分采用ResNet50架构,训练数据来源于公开学术数据集。
