[{"label":"Helmet","coordinate":[268.0,17.0,374.0,156.0]},{"label":"Helmet","coordinate":[495.0,55.0,581.0,181.0]}]
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/389/helmet+detection+api/305/detect' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"url": "https://www.metrocuadrado.com/noticias/assets/backend/styles/crop_770x383/public/field/image/istock-927407842.jpg"
}'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए हेलमेट पहचान API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
अग्रणी कंपनियों का भरोसा
एपीआई के बारे में:
यह एपीआई किसी दिए गए चित्र में किसी व्यक्ति का पता लगाएगी और यह अनुमान लगाएगी कि व्यक्ति हेलमेट पहना है या नहीं। इसे लागू और उपयोग करना सरल है!
यह एपीआई एक इमेज URL प्राप्त करेगी और यह एक विश्लेषण प्रदान करेगी, आपको पहचाने गए हेलमेट के स्थान प्रदान करेगी।
सुरक्षा:यह एपीआई उन व्यवसायों के लिए आदर्श है जिन्हें कार्यस्थल में हेलमेट की आवश्यकता होती है। यह निगरानी करने में सक्षम बनाता है कि श्रमिक अपनी सुरक्षा तत्वों का सही तरीके से उपयोग कर रहे हैं या नहीं ताकि दुर्घटनाओं से बचा जा सके।
यह एपीआई निर्माण स्थलों, गोदामों और लॉजिस्टिक परिसरों के लिए आदर्श है।
इसके अलावा, आप यह भी सत्यापित कर सकते हैं कि क्या एक बाइकर्स या बाइक सवार सुरक्षा के लिए हेलमेट पहन रहा है या नहीं।
हर महीने API कॉल सीमाओं के अलावा:
डिटेक्ट एंडपॉइंट एक ऑब्जेक्ट्स की ARRAY लौटाता है, प्रत्येक यह दर्शाता है कि क्या छवि में हेलमेट का पता चला है। प्रत्येक ऑब्जेक्ट में एक लेबल ("हेलमेट") और शीर्षक का प्रतिनिधित्व करने वाली स्थिति के लिए निर्देशांक शामिल होते हैं।
प्रतिक्रिया डेटा में प्रमुख क्षेत्रों में "लेबल" है जो पहचान परिणाम को दर्शाता है (जैसे "हेलमेट") और "निर्धारण" है जो पहचाने गए हेलमेट के बाउंडिंग बॉक्स के निर्गमन को [x1, y1, x2, y2] प्रारूप में प्रदान करता है
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऐरे के रूप में व्यवस्थित किया गया है जहां प्रत्येक तत्व एक पहचाने गए हेलमेट के लिए corresponds करता है प्रत्येक तत्व में एक लेबल और समन्वय होता है जिससे उपयोगकर्ताओं को जानकारी को आसानी से पार्स और उपयोग करने की अनुमति मिलती है
डिटेक्ट एंडपॉइंट चित्र में हेलमेट्स की उपस्थिति के बारे में जानकारी प्रदान करता है जिसमें हेलमेट्स की संख्या और उनकी संबंधित स्थिति शामिल होती है जिसे सुरक्षा अनुपालन निगरानी के लिए उपयोग किया जा सकता है
उपयोगकर्ता अलग-अलग चित्र URL प्रदान करके अपने अनुरोधों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं ताकि विभिन्न चित्रों का विश्लेषण किया जा सके API प्रत्येक चित्र को स्वतंत्र रूप से प्रोसेस करता है जिससे विभिन्न परिदृश्यों में हेलमेट के उपयोग की लचीली निगरानी की जा सके
डेटा सटीकता को उन्नत इमेज प्रोसेसिंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो हेल्मेट का पता लगाने के लिए दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करते हैं मॉडल में निरंतर अपडेट और सुधार पता लगाने की विश्वसनीयता को बढ़ाने में मदद करते हैं
विशिष्ट उपयोग के मामलों में निर्माण स्थलों, गोदामों और लॉजिस्टिक्स संचालन में हेलमेट अनुपालन की निगरानी करना शामिल है, साथ ही मोटर साइकिल चालकों और साइकिल चालकों के लिए सुरक्षा सुनिश्चित करना भी शामिल है यह दुर्घटनाओं को रोकने में मदद करता है और कार्यस्थल की सुरक्षा को बढ़ावा देता है
यदि प्रतिक्रिया में कोई हेलमेट नहीं पाए जाते हैं तो उपयोगकर्ताओं को इसे या तो हेलमेट की अनुपस्थिति के रूप में व्याख्यायित करना चाहिए या छवि गुणवत्ता के संभावित मुद्दे के रूप में। छवि की स्पष्टता की जांच करना और सुनिश्चित करना सलाहकार है कि यह उत्तम पहचान के लिए एपीआई की आवश्यकताओं को पूरा करता है