商品图片_行驶证OCR_行驶证识别
行驶证OCR_行驶证识别
【调试简便,99%准确率】基于业界领先的深度学习技术,通过图像识别技术精准返回行驶证中的信息,支持识别车牌号码、车辆类型、所有人、住址、使用性质、品牌型号、车辆识别代号、发动机号码、注册日期、发证日期
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行驶证OCR识别
驾驶证OCR识别
调用地址:
http,https://dfvehible.api.bdymkt.com/vehicle_license
请求方式:
POST
支持格式:
application/x-www-form-urlencoded
调用工具:
去调试
请求参数(Headers)
请求参数(Query)
请求参数(Body)
  • 名称
  • 类型
  • 是否必须
  • 示例值
  • 描述
  • image
  • string
  • false
  • %2F9j%2F4AAQSkZJRgABAQAA......
  • 图片转成base64数据编码,再对编码进行URLencode处理,注意不要带base64,等前缀编码头部,也可往下翻,附带转码在线工具,详情页附有教程说明,可联系客服。
  • url
  • string
  • false
  • --
  • 图片网络地址,采用抓取网络图片方式时需选取此参数
请求参数(Path)
请求示例
java
python
go
curl
php
nodejs
示例代码使用, 需要使用Maven加入依赖
                                    
                                        
import com.baidubce.http.ApiExplorerClient;
import com.baidubce.http.AppSigner;
import com.baidubce.http.HttpMethodName;
import com.baidubce.model.ApiExplorerRequest;
import com.baidubce.model.ApiExplorerResponse;

// 行驶证OCR识别 Java示例代码
public class RequestDemo {
    public static void main(String[] args) {
        String path = "http://dfvehible.api.bdymkt.com/vehicle_license";
        ApiExplorerRequest request = new ApiExplorerRequest(HttpMethodName.POST, path);
        request.setCredentials("您的 access key", "您的 secret key");

        request.addHeaderParameter("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");
        
        
        String requestExample = "image=%2F9j%2F4AAQSkZJRgABAQAA......";
        request.setJsonBody(requestExample);
        

        ApiExplorerClient client = new ApiExplorerClient(new AppSigner());

        try {
          ApiExplorerResponse response = client.sendRequest(request);
          // 返回结果格式为Json字符串
          System.out.println(response.getResult());
        } catch (Exception e) {
          e.printStackTrace();
        }
    }
}
                                    

                                    
点击复制代码
正常返回示例
                                    {
    "request_id": "TID587cc3fdc4084b039308bfc2feb67c44",
    "status": "OK",
    "image_id": "2e93d7a7ff6548ec884e23edcc199ed1",
    "result": {
        "plate_no": "桂N30***",
        "vehicle_type": "微型自卸货车",
        "owner": "袁**",
        "address": "广西******",
        "use_character": "货运",
        "model": "红岩牌CQ3254SMHG384",
        "vin": "LZFF25M4X8D00****",
        "engine_no": "0812115****",
        "register_date": "2010-03-23",
        "issue_date": "2010-03-23"
    }
}
                                
失败返回示例
                                    {
  "status": "INVALID_ARGUMENT",
  "reason": "invalid image format or size",
  "request_id": "TID8bf47ab6eda64476973cc5f5b6ebf57e"
}
                                
错误码定义
  • code
  • message
  • status
  • 描述
  • 400
  • DETECTION_FAILED
  • 400
  • 图片检测失败
  • 403
  • RATE_LIMIT_EXCEEDED
  • 403
  • 调用频率超出限额
  • 500
  • INTERNAL_ERROR
  • 500
  • 服务器内部错误
产品详情

【辅助工具】:

1.【图片转base64工具推荐:在线图片转base64

2.【base64转UrlEncode编码工具:UrlEncode转译在线工具

3.【如是URL图片,确保外网可访问的图片】

客户案例

客户公司简介:

阳光人寿保险股份有限公司(简称:阳光人寿)是于2007年7月由中国保监会正式批准筹建,由阳光保险控股股份有限公司发起,于2007年12月17日成立的全国性专业寿险公司,注册资本金23亿元人民币,主要经营人寿保险、健康保险和意外伤害保险等一切人身险业务的全国性保险公司。

客户声音:

基于更充分、更完善的数据维度为健康险理算输出全面、精准的理算信息,进一步提升理算服务效率。

客户企业规模:

200人以上

服务故事(简化版):

在医疗票据OCR服务中,为保障提取信息的完整无误,深源恒际推出“机器校验为主、人工复核为辅”的校验机制,研发了多重信息交叉校验规则引擎,基于各类医疗票据间的内在逻辑与关联关系,自动甄别置信度较低的字段信息,对存疑的高风险信息进行预警提示,并基于医疗词典库进行启发式纠正。新增出院小结识别功能后,进一步扩充了识别提取的信息量,拓展了信息交叉校验的空间,基于更深入的交叉校验提高信息录入的精确度,实现从信息录入到结果输出全面自动化,让健康险理赔真正驶入快车道。


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