{"success":true,"image_url":"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/be/Orang_Utan%2C_Semenggok_Forest_Reserve%2C_Sarawak%2C_Borneo%2C_Malaysia.JPG","output":[{"label":"Orangutan","score":0.99}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/7123/ecospecies+identification+api/11228/animal+identifier?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/be/Orang_Utan%2C_Semenggok_Forest_Reserve%2C_Sarawak%2C_Borneo%2C_Malaysia.JPG' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
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 इकोस्पीशी 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
ईकोस्पीशीज पहचान एपीआई जानवरों की प्रजातियों को चित्रों से सही तरीके से पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है यह सरलता से एक तस्वीर अपलोड करके विभिन्न प्रकार के जानवरों को पहचानने का तेज और विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है एपीआई सामान्य घरेलू जानवरों और दूरस्थ आवासों में पाए जाने वाले दुर्लभ वन्यजीवों की पहचान का समर्थन करता है
बड़े पैमाने पर डेटा सेट पर प्रशिक्षित अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल का लाभ उठाते हुए एपीआई फर पैटर्न त्वचा की बनावट रंग शरीर के आकार और अन्य विशिष्ट लक्षणों जैसे दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करता है ताकि प्रजातियों का निर्धारण किया जा सके
ईकोस्पीशीज पहचान एपीआई को लागू करना आसान है और यह कई प्रोग्रामिंग भाषाओं और प्लेटफार्मों के साथ पूरी तरह से संगत है इसका अंतःक्रियाशील इंटरफेस डेवलपर्स को बिना किसी परेशानी के इसे वेब या मोबाइल अनुप्रयोगों में सहजता से एकीकृत करने की अनुमति देता है
पशु पहचानकर्ता एंडपॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें एक सफलता स्थिति, छवि URL और वर्गीकरण परिणामों का एक एरे होता है प्रत्येक परिणाम में एक बिल्ली प्रजाति लेबल और एक आत्मविश्वास स्कोर शामिल होता है जो वर्गीकरण की सटीकता को दर्शाता है
प्रतिक्रिया डेटा में प्रमुख फ़ील्ड्स में "सफलता" (बूलियन), "इमेज_यूआरएल" (स्ट्रिंग), और "आउटपुट" (ऐरे) शामिल हैं "आउटपुट" ऐरे में "लेबल" (प्रजाति का नाम) और "स्कोर" (विश्वास स्तर) के साथ वस्तुएँ होती हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है यह एक सफलता संकेतक के साथ शुरू होता है इसके बाद छवि URL है और यह वर्गीकरण परिणामों के एक एरे के साथ समाप्त होता है प्रत्येक में पहचानी गई प्रजातियों और इसकी विश्वसनीयता स्कोर का विवरण है
पशु पहचानकर्ता अंतर्देशीय प्रजातियों पर जानकारी प्रदान करता है जिसमें उनके नाम और छवि विश्लेषण पर आधारित विश्वास स्कोर शामिल हैं
पशु पहचानकर्ता एंडपॉइंट को एकल पैरामीटर की आवश्यकता होती है: इमेज URL उपयोगकर्ताओं को उस पक्षी की इमेज का मान्य URL प्रदान करना होता है जिसे वे वर्गीकृत करना चाहते हैं
उपयोगकर्ता प्रजाति पहचान के लिए "लेबल" की व्याख्या करके और वर्गीकरण की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए "स्कोर" का उपयोग करके लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं उच्च स्कोर पहचान में अधिक विश्वास को दर्शाते हैं
डेटा शुद्धता को उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो बिल्लियों के दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करते हैं विविध डेटा सेट के साथ निरंतर प्रशिक्षण मॉडल की प्रदर्शन और विश्वसनीयता को बेहतर बनाने में मदद करता है