汽车品牌车型代际识别 API

API ID 14778

汽车照片输入,品牌,型号和代数输出,带年份,车身颜色和角度,约0.1秒 3824个汽车代数 我们自己的视觉模型,不是LLM:快速且每次答案相同

API 文档

端点

请求
发送一张汽车的照片,约在十分之一秒内获取其品牌、型号和代际及生产年份,此外还有其车身颜色和拍摄角度 识别依赖于我们为汽车构建的自有视觉模型,而不是通用的AI模型(LLM)。在我们的服务器上,处理一张含有一辆车的照片的中位时间为0.10秒,90%的答案在0.14秒内完成,不包括上传时间;而LLM通常需要几秒钟处理一张照片。当你检查多张照片或摄像头画面时,这个时间会累积 在同一个版本中,同一张照片总会得到相同的答案,品牌、型号和代际名称是固定的,易于存储和比较。对于每辆车,你可以获得排名前三的品牌、型号和代际猜测及其概率,排名前三的车身颜色,角度(前、前左、左、后左、后、后右、右或前右),汽车在照片中的位置(一个框),以及照片是否展示了汽车的车身、内饰、仪表盘、一个轮子或一个车身部件
Endpoint ID: 38290
POST https://zylalabs.com/api/14778/car+make+model+generation+recognition+api/38290/detects+and+recognizes+vehicles+in+photo
输入参数

检测和识别照片中的车辆 — 端点功能

对象 描述
region 可选 Including region parameter will lead to prioritizing most common brands in the region over those rarelyencountered. While this option helps to produce stronger recognition results for the most common brands and models in the region, rare car brands and models are likely to be incorrectly recognizedRegions currently supported:- CIS - Commonwealth of Independent States- EU - European Union- NA - North America
请求体 必需 文件二进制

剩余免费测试请求:3 / 3。


输入参数

region
API 示例响应
JSON
{
    "detections": [
        {
            "angle": [],
            "box": {
                "br_x": 0.7382,
                "br_y": 0.7271,
                "tl_x": 0.2115,
                "tl_y": 0.2993
            },
            "class": {
                "name": "car",
                "probability": 0.9807
            },
            "color": [],
            "mm": [],
            "mmg": [
                {
                    "generation_id": 19047,
                    "generation_name": "III",
                    "make_id": 79,
                    "make_name": "Peugeot",
                    "model_id": 1783,
                    "model_name": "3008",
                    "probability": 0.989,
                    "years": "2023-"
                }
            ],
            "status": {
                "code": 0,
                "message": "",
                "selected": true
            },
            "subclass": [
                {
                    "name": "vehicle",
                    "probability": 1
                }
            ]
        },
        {
            "angle": [],
            "box": {
                "br_x": 0.4228,
                "br_y": 0.5976,
                "tl_x": 0.0842,
                "tl_y": 0.3151
            },
            "class": {
                "name": "car",
                "probability": 0.9908
            },
            "color": [],
            "mm": [],
            "mmg": [],
            "status": {
                "code": 31,
                "message": "Box rejected. Box was not selected according to the currently active selection strategy: center",
                "selected": false
            },
            "subclass": []
        },
        {
            "angle": [],
            "box": {
                "br_x": 0.265,
                "br_y": 0.5691,
                "tl_x": 0.0587,
                "tl_y": 0.324
            },
            "class": {
                "name": "car",
                "probability": 0.3324
            },
            "color": [],
            "mm": [],
            "mmg": [],
            "status": {
                "code": 31,
                "message": "Box rejected. Box was not selected according to the currently active selection strategy: center",
                "selected": false
            },
            "subclass": []
        },
        {
            "angle": [],
            "box": {
                "br_x": 0.2197,
                "br_y": 0.4184,
                "tl_x": 0.0128,
                "tl_y": 0.2777
            },
            "class": {
                "name": "car",
                "probability": 0.5305
            },
            "color": [],
            "mm": [],
            "mmg": [],
            "status": {
                "code": 23,
                "message": "Box rejected. Height is 101 which is less than box_min_height 140",
                "selected": false
            },
            "subclass": []
        },
        {
            "angle": [],
            "box": {
                "br_x": 0.0528,
                "br_y": 0.3732,
                "tl_x": 0.0026,
                "tl_y": 0.2878
            },
            "class": {
                "name": "car",
                "probability": 0.574
            },
            "color": [],
            "mm": [],
            "mmg": [],
            "status": {
                "code": 22,
                "message": "Box rejected. Width is 64 which is less than box_min_width 180",
                "selected": false
            },
            "subclass": []
        }
    ],
    "is_success": true,
    "meta": {
        "classifier": 2266,
        "md5": "03D5541B58310E471EF556D597BF94CF",
        "parameters": {
            "box_max_ratio": 3.15,
            "box_min_height": 140,
            "box_min_ratio": 1,
            "box_min_width": 180,
            "box_select": "center",
            "features": [
                "mmg"
            ],
            "region": [
                "DEF"
            ]
        },
        "time": 0.082
    }
}
检测和识别照片中的车辆 — 代码片段

    curl --location 'https://zylalabs.com/api/14778/car+make+model+generation+recognition+api/38290/detects+and+recognizes+vehicles+in+photo' \
    --header 'Content-Type: application/json' \ 
    --form 'image=@"FILE_PATH"'

API 访问密钥和身份验证

注册后,每个开发者都会被分配一个个人 API 访问密钥,这是一个唯一的字母和数字组合,用于访问我们的 API 端点。要使用 汽车品牌车型代际识别 API 进行身份验证,只需在 Authorization 标头中包含您的 bearer token。

标头
标头 描述
授权 必需 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。

无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。

起价
$10,000/年


  • 自定义数量
  • 自定义速率限制
  • 专业客户支持
  • 实时 API 监控

概览

汽车照片输入,品牌型号和代数输出,包括年份,车身颜色和角度,约0.1秒 3824种汽车代数 我们自己的视觉模型,而不是大语言模型:每次都快速且答案相同

汽车品牌车型代际识别 API FAQs

该API返回有关汽车品牌、型号、代次、生产年份、车身颜色以及照片拍摄角度的数据。它为每个类别提供前三个猜测及其概率

响应中的关键字段包括“检测”,其中包含诸如“角度”、“框”(边界框坐标)、“类别”(车辆类型)、“颜色”和“毫米”(制造商、型号、代次详情)的信息

响应的结构是一个包含“detections”数组的JSON对象 每个检测包括角度 边界框 类别 颜色和品牌/型号/代的信息字段 方便解析和分析

该端点接受一个名为`image`的必需文件上传参数(JPEG PNG WEBP GIF BMP和TIFF 最大12 MB)和一个可选查询参数`region`,可以设置为`DEF`表示全球或`NA`表示北美

该API提供有关汽车品牌、型号、代次、生产年份、车身颜色和照片角度的信息。它还指示图像中汽车的位置以及是否显示车身、内饰或其他部件

用户可以通过指定`region`参数来定制请求,从而将结果限制在北美或全球范围内。他们还必须上传一个用于检测的单个图像文件

典型的使用案例包括汽车应用,例如在保险索赔中的车辆识别、汽车销售平台以及希望从照片中识别车辆的汽车爱好者的移动应用程序

是的 识别运行在我们为汽车构建的自有视觉模型上 而不是基于大型语言模型 在我们的服务器上 一张有一辆车的照片的平均处理时间是0.10秒 90%的回答在0.14秒内完成 不包括上传时间 一个大型语言模型通常每张照片需要几秒钟

是的,只要识别版本保持不变:相同的品牌、型号和世代,名称固定,这样答案就容易存储和比较。大型语言模型每次可以用不同的方式表达答案

我们在二手车网站上随机选取了1000张汽车照片进行测试,正确识别了970多张,准确率超过97% 结果取决于您的照片

一般常见问题

Zyla API Hub 就像一个大型 API 商店,您可以在一个地方找到数千个 API。我们还为所有 API 提供专门支持和实时监控。注册后,您可以选择要使用的 API。请记住,每个 API 都需要自己的订阅。但如果您订阅多个 API,您将为所有这些 API 使用相同的密钥,使事情变得更简单。
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