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Mit der raschen Entwicklung der Technologie für künstliche Intelligenz spielt die Bilderkennung eine immer wichtigere Rolle im Bereich der Fahrzeugüberwachung. Die offene Fahrzeug -Erkennungsschnittstelle von Baidu, die sich auf die leistungsstarken Funktionen der KI -Bildanalyse stützt, bietet Entwicklern bequeme und effiziente Fahrzeugidentifikationsdienste. In diesem Artikel wird die PHP -Sprache als Beispiel nimmt, um ausführlich zu erklären, wie die Schnittstelle schnell integriert wird, um die Identifizierung und Analyse von Fahrzeugen zu realisieren.
Die Baidu -Fahrzeugerkennungs -API ist ein KI -Service, der auf der Bilderkennung basiert. Es kann Fahrzeugmarke, Kennzeichen, Modell, Farbe und andere Informationen im Bild identifizieren. Es wird häufig für intelligente Szenarien für Transport-, Städtebau- und Nummernschildüberprüfungsszenarien eingesetzt.
Baidu bietet Zugriff auf die erholsame API, und Entwickler können die Schnittstelle über das HTTPS -Protokoll aufrufen, um das Bild -Upload und Erkennung von Bild zu vervollständigen. Die offizielle Dokumentation enthält auch reichhaltige Sprachbeispiele für eine einfache Integration.
Zusätzlich zur erholsamen API bietet Baidu auch mehrsprachige SDKs (wie Java, Python, PHP usw.), um Entwicklern dabei zu helfen, das Docking schneller zu vervollständigen, eine HTTP-Anfrage mit niedriger Ebene zu vermeiden und die Entwicklungseffizienz zu verbessern.
Vor dem Zugriff auf den Baidu -Fahrzeugidentifikationsdienst führen Sie die folgenden Vorbereitungen aus:
Hier ist der vollständige Beispielcode für die Implementierung einer Fahrzeugerkennungs -API mit PHP:
<?php
// Informationen zur Schnittstelle Autorisierungsinformationen
$app_id = '***';
$api_key = '***';
// APIAnforderungsadresse
$url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/car';
// Bildlinks zum Erkennen
$image_url = '***';
// Konstrukt -Anforderungsparameter konstruieren
$data = array(
'url' => $image_url,
'temperature' => 0.6
);
// schickenHTTP POSTfragen
$curl = curl_init();
curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url . '?access_token=' . getAccessToken($app_id, $api_key));
curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($curl, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, $data);
$result = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
// Ausgangserkennungsergebnisse
print_r(json_decode($result, true));
// ErhaltenAccessTokenFunktionen von
function getAccessToken($app_id, $api_key)
{
$url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token';
$params = array(
'grant_type' => 'client_credentials',
'client_id' => $app_id,
'client_secret' => $api_key
);
$curl = curl_init();
curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url . '?' . http_build_query($params));
curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$result = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
$access_token = json_decode($result, true)['access_token'];
return $access_token;
}
?>
Der obige PHP -Code führt hauptsächlich aus den folgenden Vorgängen aus:
In praktischen Anwendungen hängt die Genauigkeit der Fahrzeugerkennung eng mit der Bildqualität zusammen. Es wird empfohlen, klare und ungehinderte Fahrzeugbilder für die Erkennung auszuwählen und auf Anforderungsfrequenzgrenzen und die Anzahl der Schnittstellenanrufe zu achten. Stellen Sie während des Dockingprozesses sicher, dass der Schlüssel und das Token der API vertraulich gehalten werden, und vermeiden Sie das Risiko einer Leckage.
Anhand der in diesem Artikel angegebenen PHP -Integrationsbeispiele können Entwickler schnell ein Fahrzeugidentifikationssystem basierend auf Baidu AI erstellen und dann ein reichhaltigeres Geschäftsszenario dienen.
