图片应急车道检测

图片应急车道检测

CV图片应急车道检测系统采用先进的深度学习算法,能够对输入的交通场景图片进行高效处理。通过对图片中车辆、行人、障碍物等元素的识别和分类,系统能够准确判断应急车道是否被违规占用,是否存在故障车辆或道路障碍物等风险情况。

服务保障
请勿线下交易!90%的欺诈、纠纷、资金盗取均由线下交易导致。

产品能力

[]

产品亮点

该系统的核心优势在于其高效性和精准性。系统能够在短时间内完成对大量图片的处理和分析,确保风险检测的实时性。同时,其深度学习算法经过大量数据的训练和优化,具备较高的识别准确率和稳定性,能够应对各种复杂的交通场景和变化。

产品说明

API介绍:ai/multiModalDiscern

一、功能概述

ai/multiModalDiscern 是一个多模态判别API,它能够通过接收的图片信息和问题文本,对图片内容进行智能分析,并返回对应的判别结果。在本场景中,该API特别针对交通场景图片,用于检测图片中是否存在应急车道。

二、请求参数

  1. question:必填参数,表示需要判别的问题。在本场景下,通常设置为“是否存在应急车道”,用于指示API进行应急车道检测。

  2. fileUrl:必填参数,表示待检测图片的URL地址。API将根据该地址获取图片,并进行相应的分析。

三、返回值

返回值是一个JSON格式的对象,包含以下字段:

  • code:返回码,表示请求处理的状态。在本例中,“0000”表示交易成功。
  • msg:返回信息,对返回码进行解释说明。本例中为“交易成功”。
  • traceId:用于跟踪和调试的请求唯一标识,可根据实际情况进行记录和分析。
  • appdata:应用数据部分,包含具体的判别结果。
    • result:字符串类型,表示判别结果的描述。在本场景下,可能是“存在应急车道”或“不存在应急车道”。
    • judge:布尔类型,表示判别结果的真假。true 表示图片中存在应急车道,false 表示图片中不存在应急车道。

四、使用示例

假设你有一个交通场景的图片URL,并希望检测图片中是否存在应急车道,你可以按照以下格式发起请求:

复制代码

  请求地址:ai/multiModalDiscern
  请求方法:POST 或 GET(根据API要求选择)
  请求参数:
  question=是否存在应急车道
  fileUrl=https://lianxinyun.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/28%E6%B6%88%E9%98%B2%E9%80%9A%E9%81%93%E5%8D%B1%E9%99%A9.png

API服务器处理请求后,将返回类似以下的JSON结果:

json复制代码

  {
  "code": "0000",
  "msg": "交易成功",
  "traceId": "xxxxxxxxxxx",
  "appdata": {
  "result": "存在应急车道",
  "judge": true
  }
  }

根据返回的judge字段,你可以判断图片中是否存在应急车道,并根据result字段获取具体的描述信息。

五、注意事项

  • 请确保提供的图片URL是有效的,并且图片内容清晰,以便API能够准确进行判别。
  • 如果API返回错误码或异常情况,请根据错误信息进行排查和处理。
  • 本API可能涉及一定的计算资源和时间开销,请合理使用,避免过度请求。

通过调用ai/multiModalDiscern API,你可以轻松实现对交通场景图片中应急车道的检测,为交通管理和安全监控提供有力支持。

售后支持范围

售后服务范围为产品使用方面的技术支持,售后支持时间范围为合同期范围内
热搜类目 热搜产品 快速入口