Über ShroomShroom Ver. 1.1.2
Ein Projekt aus der IT-Techniker Fortbildung
Das Projekt
ShroomShroom ist ein innovatives Webprojekt, das im Rahmen einer IT-Techniker Fortbildung entwickelt wurde. Unser Ziel ist es, die Pilzbestimmung durch moderne Technologie zugänglich und benutzerfreundlich zu gestalten.
Die Plattform nutzt eine Kombination aus:
- Künstlicher Intelligenz (KI): Ein trainiertes Modell, das Pilze anhand von Bildern erkennt
- Model Context Protocol (MCP): Eine Schnittstelle für strukturierte Abfragen von Pilzdaten
- Large Language Model (LLM): Ein LLM, das natürlichsprachliche Antworten und detaillierte Informationen generiert
Das Team
Andi
Datenbank Spezialist
Verantwortlich für die Entwicklung und Optimierung der Datenbankarchitektur. Andi kümmert sich um die sichere Speicherung und effiziente Verwaltung aller Benutzerdaten, Pilzinformationen und erkannten Sammlungen.
Flo
Backend Spezialist (KI & Hosting)
Flo ist das technische Rückgrat unseres Projekts. Er entwickelt und integriert die KI-Modelle für die Pilzerkennung, verwaltet das Hosting der Plattform und kümmert sich um die Backend-Infrastruktur sowie die Verbindung zum Model Context Protocol und Language Learning Models.
Shenja
Frontend Experte
Shenja gestaltet die Benutzeroberfläche und sorgt für ein intuitives, ansprechendes Nutzungserlebnis. Von der responsiven Webgestaltung bis hin zu interaktiven Elementen – Shenja verbindet Design und Funktionalität zu einer nahtlosen Benutzererfahrung.
Technische Details
Wie funktioniert die Pilzerkennung?
- Bildquelle wählen: Der Benutzer kann entweder ein Foto hochladen oder seine Gerätekamera verwenden
- Kamera-Auswahl (optional): Bei mehreren verfügbaren Kameras kann der Benutzer diese im Dropdown wählen:
- 📱 Frontkamera (Selfie-Kamera)
- 📷 Rückkamera (Hauptkamera mit mögl. Varianten wie Zoom, Ultra-Wide, Normal, etc.)
- Nahtlose Übergänge zwischen Kameras mit sanfter Animation
- Automatische Synchronisierung nach Genehmigungsdialog (auch auf Multi-Kamera-Geräten)
- Foto-Erfassung:
- Kamera-Modus: Live-Vorschau mit Canvas-Foto-Erfassung und "Foto aufnehmen" Button
- Responsive Video-Box passt sich Device-Orientierung an (Portrait/Landscape)
- Intelligente Fehlerbehandlung mit 3-Tier Fallback System
- Upload-Modus: Drag & Drop oder Datei-Browser für lokale Bilder
- Kamera-Modus: Live-Vorschau mit Canvas-Foto-Erfassung und "Foto aufnehmen" Button
- KI-Analyse: Unser KI-Modell analysiert das Bild und identifiziert potenzielle Pilzarten
- Konfidenz-Prüfung: Bei ausreichender Sicherheit (>50%) wird der Pilz als erkannt angezeigt
- Verifizierung: Ein Google-Suchlink ermöglicht die eigenständige Verifizierung der Ergebnisse
- Sammlung: Angemeldete Benutzer können erkannte Pilze ihrer persönlichen Sammlung hinzufügen
Scoring-System
Das Scoring-System ermöglicht es Benutzern, ihre Erkennungen zu bewerten und ihre Erfolgsquote zu verfolgen. Dies hilft nicht nur der Community, sondern trägt auch zur kontinuierlichen Verbesserung unserer KI bei.
Error Page Demo
Schau dir unsere custom Error Pages an:
- 404 Error Page Demo – Diese Seite zeigt, wie wir mit fehlenden Seiten umgehen
- 403 Error Page Demo – Diese Seite zeigt unsere Behandlung von Zugriff verweigert
Wichtige Hinweise
⚠️ Alle Angaben ohne Gewähr!
Obwohl wir größte Sorgfalt bei der Entwicklung von ShroomShroom walten lassen, kann die KI-gestützte Pilzerkennung Fehler enthalten. Dies ist ein Forschungs- und Bildungsprojekt und keine medizinische oder sicherheitskritische Anwendung.
Besonders wichtig beim Thema Giftigkeit:
Die Unterscheidung zwischen essbaren und giftigen Pilzen ist kritisch und erfordert Fachwissen. Bitte verlasse dich nicht allein auf ShroomShroom bei dieser Bestimmung. Konsultiere in Fällen von Unsicherheit einen ausgebildeten Mykolog oder kontaktiere ein Giftinformationszentrum.