Automatische Pflanzenblatterkennung basierend auf tiefen Merkmals-Embeddings und euklidischer Ähnlichkeit stellt eine bahnbrechende Anwendung von KI in der Computer Vision dar. Das Verfahren nutzt tiefen neuronalen Netze, insbesondere ResNet-50, um aus Blattbildern hochdimensionale, numerische Repräsentationen – sogenannte Embeddings – zu extrahieren. Diese 2048-dimensionalen Vektoren fassen kritische Merkmale wie Form, Textur, Venenmuster und Blattrandstruktur zusammen und bilden so ein einzigartiges „Fingerabdruck“-System für jedes Blatt. Die Ähnlichkeit zwischen Blättern wird über die euklidische Distanz in diesem Merkmalsraum gemessen: je geringer die Distanz, desto ähnlicher die Blätter. Die Erkennung erfolgt durch eine Nearest-Neighbor-Abfrage im vorab aufgebaute Datenbank, wobei die Query-Embedding mit allen Referenz-Embeddings verglichen wird. Die Methode wurde anhand des UCI One-Hundred Plant Species Leaves-Datensatzes validiert, der 1.600 hochauflösende Bilder von 100 Pflanzenarten umfasst. Nach standardisierter Vorverarbeitung (Größenanpassung, Zentrierung, Normalisierung) und L2-Normalisierung der Embeddings wurde ein robustes, reproduzierbares System implementiert. Die Ergebnisse zeigen eine Top-1-Accuracy von 96,9 % und eine Top-5-Accuracy von 99,4 %, wobei die Systemleistung durch t-SNE-Visualisierungen, Distanzverteilungsanalysen und ROC- sowie PR-Kurven bestätigt wird. Die AUC von 0,987 und eine Falsch-Positiv-Rate von nur 0,8 % belegen die hohe Zuverlässigkeit. Die durchschnittliche Inferenzzeit liegt bei 12 Millisekunden pro Bild, was Echtzeit-Anwendungen ermöglicht. Die Anwendung solcher Systeme hat weitreichende Bedeutung: In der Landwirtschaft unterstützt es präzise Schädlings- und Krankheitsdiagnosen sowie gezielte Pflanzenschutzmittel-Einsätze. Im Umweltschutz hilft es, bedrohte oder invasive Arten in Biodiversitäts- und Citizen-Science-Initiativen zu identifizieren, insbesondere in artenreichen Regionen wie Regenwäldern. In der Pharmakologie ermöglicht es die sichere Identifizierung medizinisch wirksamer Pflanzen, was die Entdeckung neuer Wirkstoffe beschleunigt. Zudem eignet sich die Technologie für digitale Bibliotheken, Smart-Cameras im IoT-Netzwerk und interaktive Lernplattformen in Botanischen Gärten. Die Kombination aus tiefen Lernmodellen und einfachen Ähnlichkeitsmaßen wie der euklidischen Distanz bietet eine skalierbare, interpretierbare und effiziente Lösung für visuelle Pflanzenidentifikation. Industrieexperten loben die Methode als „elegante Balance zwischen Komplexität und Praktikabilität“. Die Nutzung vortrainierter Modelle wie ResNet-50 reduziert den Aufwand erheblich, während die L2-Normalisierung und die euklidische Distanz eine stabile und interpretierbare Ähnlichkeitsmessung garantieren. Unternehmen wie Walmart Vizio setzen ähnliche Ansätze bereits in großskaligen Content-Recognition-Systemen ein, wobei Vector-Suchsysteme wie FAISS für Echtzeit-Anwendungen optimiert werden. Die Arbeit von Sherin Sunny demonstriert, wie Forschung aus dem akademischen Bereich direkt in praktische, skalierbare Lösungen überführt werden kann – ein Schlüssel für die Zukunft der ökologischen Überwachung und intelligenten Landwirtschaft.