Campus Flora Finder
离线优先的本地AI植物识别应用，使用Python和Streamlit构建，通过Ollama运行本地视觉语言模型（llava/moondream）进行植物识别，无需联网，保护隐私
时间轴 (近 90 天)
Campus Flora Finder 是由开发者 shreshth2906 在 Hacktoberfest 开源 AI 挑战赛的「Touch Grass」主题下提交的植物识别工具
Campus Flora Finder 完全离线运行，不向任何云端 API 发送个人数据或照片
Campus Flora Finder 使用 Python 构建，前端采用 Streamlit，核心推理由 Ollama 本地运行的开源权重视觉语言模型（llava 或 moondream）提供
应用的处理流程为：Streamlit 接收上传的 JPEG/PNG 图片转为字节流，连同植物学提示词发送到本地模型端点识别，返回结构化分类学信息，几秒内完成
当 Ollama 守护进程未启动或模型权重未初始化时，应用会给出清晰提示而不是直接崩溃
本地开放权重模型使识别管线在完全没有网络的情况下也能工作，适合信号微弱的户外场景
采用开放权重本地模型可避免云端多模态 API 的 token 和图像摄取费用，实现零成本使用
Campus Flora Finder 务实的定位应是激发好奇心的科普入口而非准确度可信赖的专业鉴定工具
全部知识事实 (8)
Campus Flora Finder 务实的定位应是激发好奇心的科普入口而非准确度可信赖的专业鉴定工具
50%待验证Campus Flora Finder 完全离线运行，不向任何云端 API 发送个人数据或照片
50%待验证Campus Flora Finder 使用 Python 构建，前端采用 Streamlit，核心推理由 Ollama 本地运行的开源权重视觉语言模型（llava 或 moondream）提供
50%待验证应用的处理流程为：Streamlit 接收上传的 JPEG/PNG 图片转为字节流，连同植物学提示词发送到本地模型端点识别，返回结构化分类学信息，几秒内完成
50%待验证当 Ollama 守护进程未启动或模型权重未初始化时，应用会给出清晰提示而不是直接崩溃
50%待验证本地开放权重模型使识别管线在完全没有网络的情况下也能工作，适合信号微弱的户外场景
50%待验证采用开放权重本地模型可避免云端多模态 API 的 token 和图像摄取费用，实现零成本使用
50%待验证Campus Flora Finder 是由开发者 shreshth2906 在 Hacktoberfest 开源 AI 挑战赛的「Touch Grass」主题下提交的植物识别工具
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