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车牌号识别_车牌号OCR
【调试简便,99%准确率】业界领先的深度学习技术,提供车牌识别服务,可快速精准的从图片中定位车牌图片区域,支持识别普通蓝牌、普通黄牌、新能源车牌等各种规格汽车号牌。
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车牌号码OCR识别
行驶证OCR识别
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银行卡OCR识别
驾驶证OCR识别
调用地址:
http,https://dfplate.api.bdymkt.com/vehicle_plate
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......
  • 图像转base64后,再UrlEncode编译的编码数据。详情页提供了使用教程和在线转换工具,请往下翻查看,测试时可用。
  • 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(两种传参方式二选一:base64编码或URL)
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;

// 车牌号码OCR识别 Java示例代码
public class RequestDemo {
    public static void main(String[] args) {
        String path = "http://dfplate.api.bdymkt.com/vehicle_plate";
        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": "TIDf7802c753b3048eb8524f2dc143b7a70",
    "status": "OK",
    "image_id": "639745a2bb0a4b1eb90b58320b93a35e",
    "plates": [
      {
        "number": "京BP6893",   //车牌号
        "region": {      //坐标
          "top_left": [225, 307],
          "top_right": [296,292],
          "bottom_left": [297,320],
          "bottom_right": [227,336]
         },
         "confidence": 0.9500409036874771
      }
    ]
}
                                
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
  • DETETION_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
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1、字段准确率高达98%以上; 2、支持自动旋转; 3、响应时间<1秒; 4、服务稳定;


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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