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人工知能技術の急速な発展に伴い、画像認識は、車両モニタリングの分野でますます重要な役割を果たしています。 Baiduのオープン車両検出インターフェイスは、強力なAI画像分析機能に依存しており、開発者に便利で効率的な車両識別サービスを提供します。この記事では、PHP言語を例として、インターフェイスを迅速に統合して車両の識別と分析を実現する方法を詳細に説明する例として説明します。
Baidu車両認識APIは、画像認識に基づいたAIサービスです。写真内の車両ブランド、ナンバープレート、モデル、色、その他の情報を識別できます。インテリジェントな輸送、都市管理、ナンバープレート検証シナリオで広く使用されています。
BaiduはRESTFUL APIへのアクセスを提供し、開発者はHTTPSプロトコルを介してインターフェイスを呼び出して画像のアップロードと認識を完了できます。公式ドキュメントは、簡単に統合するための豊富な言語例も提供しています。
Restful APIに加えて、Baiduは多言語SDK（Java、Python、PHPなど）を提供して、開発者がより速くドッキングを完了し、低レベルのHTTP要求処理を回避し、開発効率を向上させます。
Baidu車両識別サービスにアクセスする前に、次の準備を完了してください。
PHPを使用して車両認識APIを実装するための完全な例コードを次に示します。
<?php
// インターフェイス認証情報
$app_id = '***';
$api_key = '***';
// API住所を要求します
$url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/car';
// 検出する画像リンク
$image_url = '***';
// 要求パラメーターを作成します
$data = array(
'url' => $image_url,
'temperature' => 0.6
);
// 送信HTTP POST聞く
$curl = curl_init();
curl_setopt($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($curl);
// 出力認識結果
print_r(json_decode($result, true));
// 得るAccessTokenの関数
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;
}
?>
上記のPHPコードは、主に次の操作を完了します。
実際のアプリケーションでは、車両認識の精度は画質と密接に関連しています。認識のためにクリアおよび遮る遮断のない車両画像を選択し、要求の周波数制限とインターフェイスコールの数に注意を払うことをお勧めします。ドッキングプロセス中に、APIのキーとトークンが機密に保たれ、漏れのリスクを回避することを確認してください。
この記事で提供されるPHP統合の例を通じて、開発者はBaidu AIに基づいて車両識別システムを迅速に構築し、より豊かなビジネスシナリオを提供できます。
