AI昆虫识别

本系统基于深度卷积神经网络（CNN），通过海量昆虫数据集训练，自动提取图像中的生物形态特征，并与云端分类数据库进行向量匹配。

依托高性能GPU集群，AI推理过程通常在500毫秒至2秒内完成，实现了真正的实时生物智能鉴定。

AI具备自我学习能力，能处理模糊、遮挡或非典型角度的图像，且随着用户数据的积累，识别模型的准确率会持续迭代优化。

兼容主流图像格式（PNG, JPG, WebP），系统内置图像转换层，可自动处理不同色彩空间和分辨率的输入数据。

目前Web端提供免费的AI算力支持，旨在构建开放的生物多样性数据平台，科研人员和普通用户均可无门槛使用。

模型已覆盖鳞翅目、鞘翅目、膜翅目等数十个主要目，包含全球数万种常见及珍稀昆虫的特征数据，且库容在不断扩充。

输入高信噪比的清晰图像，并提供环境上下文（如地理位置、宿主植物），能显著辅助AI算法排除干扰项，提升Top-1匹配率。

识别报告仅供用户参考用于学术研究或个人学习，系统产生的数据分析结果遵循开源共享精神，但在商业使用时需遵循相关协议。

支持。通过在Prompt中指定生态参数（如"高海拔"、"湿地"），模型会调用特定环境权重的子网络进行针对性推理。

用户可使用"纠错反馈"功能，输入正确的物种信息，该数据将经过清洗后加入训练集，用于下一代模型的微调（Fine-tuning）。

推荐选择Micro-Detail模型，该模型针对显微特征进行了专门优化，能更好识别复眼、触角关节等微小细节。

我们严格遵守数据隐私规范，仅在用户明确授权的情况下，将脱敏后的图像数据用于科研级别的模型优化训练。

系统架构支持并发处理，用户上传图集后，AI引擎将并行运算，适合科研团队进行大规模生态调查数据的快速整理。