冬去春来日渐暖，柳絮萌芽草生根。立春已过，又到了户外踏青赏花的季节。再过段时间，公园、郊外、路边各种鲜花都会渐次开放，大家踏春的时候都会拍一些好看的照片，发一些朋友圈，写一些花语。市场上也出现了不少识花app，用户下载app，拍张照片就可以知道是什么花草树木了。
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识别花草树木还用单独下载app岂不是很繁琐，微信“扫一扫”植物识别已经悄悄上线了快一年了，用户只需扫一扫，拍一拍，或者长按会话图片、朋友圈图片搜一搜就可以看到植物的种类，还有许多资讯文章，花语介绍，相关视频，盆栽商品等。
背景介绍
微信扫一扫识物已经上线一年多了，前期主要以商品图（鞋子/箱包/美妆/服装/家电/玩具/图书/食品/珠宝/家具/其他）作为媒介来挖掘微信内容生态中有价值的信息，为了提高我们的识别能力，有必要对不同场景的扫物能力进行扩展。
通过对用户行为分析，数据显示用户倾向于拍摄植物照片。市面上涌现出各式各样的识花类app，但大多数都是简单的拍照，告诉用户植物的种类和介绍，信息量非常少，比较单一。结合我们特有的公众号资讯类文章、公众号短视频、小程序电商，我们自研了微信扫一扫识别植物。在业务形态上，除了扫一扫识物的入口，我们还支持了会话框聊天长按识图，朋友圈识图等多个方式，如下图所示，更加便捷方便。
目前扫一扫植物识别
■支持2w多类的细粒度植物图像识别，5k+种热门植物识别。
■识别精度达到业界水平。
■呈现方式多元化，包含百科信息、多图展示、相关视频、资讯、商品等。
考虑到植物图像聚类的特性，我们更加关注聚类算法的抗噪声能力，对不同植物图片特征分布的适应性以及处理速度，综合分析实践后，我们选择了DBSCAN作为我们的聚类算法。聚类的时候先设定DBSCAN的一个经验值参数作为初始的参数值，聚类结束之后，通过网页可视化这些聚类结果，再决定要不要修改下阈值，包括距离和每个簇的小类目数。得到的结果生成训练标签，训练模型。得到新的模型之后，再重复上面的过程进行迭代。