🚗 泰国车牌OCR

0.75 IC每次请求

✅ 活跃🏙️ 智慧城市

欢迎使用泰国车牌OCR API，版本2.0，这是由艾艾普科技有限公司开发的一款AI产品。我们的API旨在高精度、快速地从图像中提取车牌号码和车辆信息。API支持JPEG、JPG、PNG文件格式，并能在1-2秒内处理车辆图像。

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入门指南

先决条件
- 来自艾艾普科技的API密钥
- 包含车牌的车辆图像
- 支持的文件格式：JPEG、JPG、PNG
- 最大文件大小：2MB
快速入门
- 快速处理（每张图片1-2秒）
- 高精度文本提取（总体准确率92.28%）
- 支持多种车辆品牌和类型
主要功能
- 详细字段提取，包括：
  - 车牌号码
  - 车辆品牌
  - 车辆类型
  - 车辆颜色
  - 注册省份
- 车辆检测
- 缺失车牌检测
- 灵活的JSON响应格式
安全与合规
- 符合GDPR和PDPA规定
- 处理后不保留数据

如何获取API密钥？

请访问API密钥管理页面查看您现有的API密钥或申请新密钥。

API端点

端点	方法	描述	费用
`/v3/store/smart-city/license-plate-ocr` 旧版：`/iapp_license_plate_recognition_v1_file`	POST	从图像文件提取泰国车牌信息	每请求0.75 IC
`/v3/store/smart-city/license-plate-ocr/base64` 旧版：`/iapp_license_plate_recognition_v1_base64`	POST	从base64图像提取泰国车牌信息	每请求0.75 IC

示例

1. 车辆真实应用示例

示例 1

Vehicle

示例 2

Vehicle

示例 3

Vehicle

2. 车辆文件示例

Vehicle

请求

curl --location 'https://api.iapp.co.th/license-plate-recognition/file' \
--header 'apikey: {YOUR API KEY}' \
--form 'file=@"{YOUR UPLOADED FILE}"'

响应

{
    "conf": 93.30192566,
    "country": "th",
    "infer_time(s)": 0.18,
    "is_missing_plate": "no",
    "is_vehicle": "yes",
    "lp_number": "กร5539",
    "message": "success",
    "province": "th-14:Phra Nakhon Si Ayutthaya (พระนครศรีอยุธยา)",
    "status": 200,
    "vehicle_body_type": "tractor-trailer",
    "vehicle_brand": "honda",
    "vehicle_color": "white",
    "vehicle_model": "honda_jazz",
    "vehicle_orientation": "135",
    "vehicle_year": "2010-2014"
}

功能与能力

核心功能

车牌识别: 从图像中准确提取并识别泰国车牌号码。
全面的车辆信息: 识别并提供详细信息，例如：
- 车牌号码
- 注册省份
- 车辆品牌
- 车辆型号
- 制造年份
- 车辆朝向（前、侧、后）
- 车辆类型（例如：轿车、SUV、卡车）
高精度: 利用先进的计算机视觉算法，即使在具有挑战性的光照和环境条件下也能提供精确的识别。

支持的能力

实时处理: 适用于收费站和车辆跟踪等时间敏感的应用。
批量处理: 高效处理多张图像，适用于大规模应用。
环境适应性: 在各种场景下都能可靠工作，包括低光照和高眩光环境。

用例

自动收费: 通过实时识别车辆和车牌来简化收费流程。
停车管理系统: 自动化停车场的车辆进出记录。
车辆跟踪: 通过集成车牌识别进行车辆身份识别，提高物流和车队管理能力。
安防与监控: 通过基于车辆的跟踪和身份识别来增强安全系统。

附加能力

易于集成: 提供RESTful API，可无缝集成到现有应用程序中。
快速可靠: 提供快速的响应时间和稳定的性能，适用于实际部署。
可扩展且可扩展: 根据不断变化的用户需求支持附加功能和扩展。

API参考

端点

POST https://api.iapp.co.th/license-plate-recognition/file

请求头

名称	类型	描述
apikey	String	API 密钥

参数

参数	类型	位置	是否必填	描述
vehicle_image	object	body	是	包含车辆的图片

响应说明

参数	说明
conf	车牌识别的置信度得分（百分比）。
infer_time(s)	推理所需时间（秒）。
is_missing_plate	指示图像中是否存在缺失的车牌。可能的值：“yes”或“no”。
is_vehicle	指示图像中是否存在车辆。可能的值：“yes”或“no”。
lp_number	从图像中识别出的车牌号码。
message	API响应消息。可能的值：“success”或“error”。
province	由车牌识别出的注册车辆的省份。
status	API响应的HTTP状态码。
vehicle_body_type	识别出的车辆的车身类型。
vehicle_brand	识别出的车辆的品牌。
vehicle_color	识别出的车辆的颜色。
vehicle_model	识别出的车辆的型号。
vehicle_orientation	图像中识别出的车辆的朝向。
vehicle_year	识别出的车辆型号的年份范围。

代码示例

Python

import requests

url = "https://api.iapp.co.th/license-plate-recognition/file"

payload = {}
files=[
  ('file',('{YOUR UPLOADED FILE NAME}',open('{YOUR UPLOADED FILE PATH}','rb'),'image/png'))
]
headers = {
  'apikey': {YOUR API KEY}
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload, files=files)

print(response.text)

JavaScript

const axios = require('axios');
const FormData = require('form-data');
const fs = require('fs');
let data = new FormData();
data.append('file', fs.createReadStream('{YOUR UPLOADED FILE PATH}'));

let config = {
  method: 'post',
  maxBodyLength: Infinity,
  url: 'https://api.iapp.co.th/license-plate-recognition/file',
  headers: {
    'apikey': '{YOUR API KEY}',
    ...data.getHeaders()
  },
  data : data
};

axios.request(config)
.then((response) => {
  console.log(JSON.stringify(response.data));
})
.catch((error) => {
  console.log(error);
});

PHP

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, array(
  CURLOPT_URL => 'https://api.iapp.co.th/license-plate-recognition/file',
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => '',
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 0,
  CURLOPT_FOLLOWLOCATION => true,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
  CURLOPT_POSTFIELDS => array('file'=> new CURLFILE('{YOUR UPLOADED FILE PATH}')),
  CURLOPT_HTTPHEADER => array(
         'apikey: {YOUR API KEY}'
  ),
));

$response = curl_exec($curl);

curl_close($curl);
echo $response;

Swift

let parameters = [
  [
    "key": "file",
    "src": "{YOUR UPLOADED FILE PATH}",
    "type": "file"
  ]] as [[String: Any]]

let boundary = "Boundary-\(UUID().uuidString)"
var body = Data()
var error: Error? = nil
for param in parameters {
  if param["disabled"] != nil { continue }
  let paramName = param["key"]!
  body += Data("--\(boundary)\r\n".utf8)
  body += Data("Content-Disposition:form-data; name=\"\(paramName)\"".utf8)
  if param["contentType"] != nil {
    body += Data("\r\nContent-Type: \(param["contentType"] as! String)".utf8)
  }
  let paramType = param["type"] as! String
  if paramType == "text" {
    let paramValue = param["value"] as! String
    body += Data("\r\n\r\n\(paramValue)\r\n".utf8)
  } else {
    let paramSrc = param["src"] as! String
    let fileURL = URL(fileURLWithPath: paramSrc)
    if let fileContent = try? Data(contentsOf: fileURL) {
      body += Data("; filename=\"\(paramSrc)\"\r\n".utf8)
      body += Data("Content-Type: \"content-type header\"\r\n".utf8)
      body += Data("\r\n".utf8)
      body += fileContent
      body += Data("\r\n".utf8)
    }
  }
}
body += Data("--\(boundary)--\r\n".utf8);
let postData = body

var request = URLRequest(url: URL(string: "https://api.iapp.co.th/license-plate-recognition/file")!,timeoutInterval: Double.infinity)
request.addValue("{YOUR API KEY}", forHTTPHeaderField: "apikey")
request.addValue("multipart/form-data; boundary=\(boundary)", forHTTPHeaderField: "Content-Type")

request.httpMethod = "POST"
request.httpBody = postData

let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
  guard let data = data else {
    print(String(describing: error))
    return
  }
  print(String(data: data, encoding: .utf8)!)
}

task.resume()

Kotlin

val client = OkHttpClient()
val mediaType = "text/plain".toMediaType()
val body = MultipartBody.Builder().setType(MultipartBody.FORM)
  .addFormDataPart("file","{YOUR UPLOADED FILE NAME}",
    File("{YOUR UPLOADED FILE PATH}").asRequestBody("application/octet-stream".toMediaType()))
  .build()
val request = Request.Builder()
  .url("https://api.iapp.co.th/license-plate-recognition/file")
  .post(body)
  .addHeader("apikey", "{YOUR API KEY}")
  .build()
val response = client.newCall(request).execute()

Java

OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder()
  .build();
MediaType mediaType = MediaType.parse("text/plain");
RequestBody body = new MultipartBody.Builder().setType(MultipartBody.FORM)
  .addFormDataPart("file","{YOUR UPLOADED FILE NAME}",
    RequestBody.create(MediaType.parse("application/octet-stream"),
    new File("{YOUR UPLOADED FILE PATH}")))
  .build();
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://api.iapp.co.th/license-plate-recognition/file")
  .method("POST", body)
  .addHeader("apikey", "{YOUR API KEY}")
  .build();
Response response = client.newCall(request).execute();

Dart

var headers = {
  'apikey': '{YOUR API KEY}'
};
var request = http.MultipartRequest('POST', Uri.parse('https://api.iapp.co.th/license-plate-recognition/file'));
request.files.add(await http.MultipartFile.fromPath('file', '{YOUR UPLOADED FILE PATH}'));
request.headers.addAll(headers);

http.StreamedResponse response = await request.send();

if (response.statusCode == 200) {
  print(await response.stream.bytesToString());
}
else {
  print(response.reasonPhrase);
}

准确率与性能

版本 1.2 (2022-01-16)

基于 iApp-Vechicle 图像数据（100张图片）的模型评估

精确匹配准确率

模型	准确率 (%)
车辆检测模型	99.00%
车辆车牌检测模型	99.00%
车牌字符+号码识别模型	97.00%
车牌省份模型	99.00%
车辆品牌	95.00%
车辆颜色	85.00%
车辆车型	72.00%
总体准确率	92.28%

版本 1.1 (2021-12-23)

基于 iApp-vehicle 图像数据（118张图片）的模型评估

精确匹配准确率

模型	准确率 (%)
车辆检测模型	96.40%
车辆车牌检测模型	95.65%
车牌字符+号码识别模型	94.82%
车牌省份模型	90.67%
车辆品牌	81.30%
车辆颜色	80.50%
车辆车型	66.10%
总体准确率	86.49%

历史/变更日志

版本 1.0 - 2021-09-12

新增

首个初始版本，引入艾艾普的车牌OCR。
此版本还展示了车辆特征的识别：
- 车辆类型。
- 车辆品牌。
- 车辆颜色。
- 车牌注册的省份。
这些参数的准确率将在后续版本中改进并正式发布。

版本 1.1 - 2021-12-23

改进

API系统的以下参数的准确率已得到改进

车牌号码
省份
车辆类型
车辆颜色
车辆品牌
车辆型号

版本 1.2 - 2023-01-16

改进总体准确率

车牌号码
省份
车辆颜色
车辆品牌
车辆型号

版本 2.0 - 2023-02-16

新增功能

新增功能如下：

车身类型
车辆年份范围
图像中的车辆朝向
Is Vehicle Flag (是否为车辆标志)
Is Missing Plate Flag (是否缺失车牌标志)

代码示例

Curl

curl -X POST https://api.iapp.co.th/v3/store/smart-city/license-plate-ocr \
    -H "apikey: YOUR_API_KEY" \
    -F "file=@/path/to/license_plate.jpg"

Python

import requests

url = "https://api.iapp.co.th/v3/store/smart-city/license-plate-ocr"
files = {"file": ("("/path/to/license_plate.jpg", "rb"))}
headers = {"apikey": "YOUR_API_KEY"}

response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
print(response.json())

JavaScript

const axios = require("axios");
const FormData = require("form-data");
const fs = require("fs");

let data = new FormData();
data.append("file", fs.createReadStream("/path/to/license_plate.jpg"));

let config = {
    method: "post",
    url: "https://api.iapp.co.th/v3/store/smart-city/license-plate-ocr",
    headers: {
        apikey: "YOUR_API_KEY",
        ...data.getHeaders(),
    },
    data: data,
};

axios(config)
    .then((response) => console.log(response.data))
    .catch((error) => console.log(error));

PHP

<?php
$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, array(
    CURLOPT_URL => 'https://api.iapp.co.th/v3/store/smart-city/license-plate-ocr',
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_POSTFIELDS => array(
        'file'=> new CURLFILE('/path/to/license_plate.jpg')
    ),
    CURLOPT_HTTPHEADER => array(
        'apikey: YOUR_API_KEY'
    ),
));

$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
echo $response;
?>

Swift

import Foundation

let url = URL(string: "https://api.iapp.co.th/v3/store/smart-city/license-plate-ocr")!
var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.addValue("YOUR_API_KEY", forHTTPHeaderField: "apikey")

let boundary = "Boundary-\(UUID().uuidString)"
request.setValue("multipart/form-data; boundary=\(boundary)", forHTTPHeaderField: "Content-Type")

var body = Data()
body.append("--\(boundary)\r\n".data(using: .utf8)!)
body.append("Content-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.jpg\"\r\n".data(using: .utf8)!)
body.append("Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n".data(using: .utf8)!)

if let fileData = try? Data(contentsOf: URL(fileURLWithPath: "/path/to/license_plate.jpg")) {
    body.append(fileData)
}
body.append("\r\n--\(boundary)--\r\n".data(using: .utf8)!)

request.httpBody = body

let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
    if let data = data {
        print(String(data: data, encoding: .utf8)!)
    }
}
task.resume()

Kotlin

import okhttp3.*
import okhttp3.MediaType.Companion.toMediaTypeOrNull
import okhttp3.RequestBody.Companion.asRequestBody
import java.io.File

val client = OkHttpClient()

val file = File("/path/to/license_plate.jpg")
val requestBody = MultipartBody.Builder()
    .setType(MultipartBody.FORM)
    .addFormDataPart("file", file.name, file.asRequestBody("image/jpeg".toMediaTypeOrNull()))
    .build()

val request = Request.Builder()
    .url("https://api.iapp.co.th/v3/store/smart-city/license-plate-ocr")
    .addHeader("apikey", "YOUR_API_KEY")
    .post(requestBody)
    .build()

client.newCall(request).execute().use { response ->
    println(response.body?.string())
}

Java

import okhttp3.*;
import java.io.File;

OkHttpClient client = new OkHttpClient();

File file = new File("/path/to/license_plate.jpg");

RequestBody requestBody = new MultipartBody.Builder()
    .setType(MultipartBody.FORM)
    .addFormDataPart("file", file.getName(),
        RequestBody.create(MediaType.parse("image/jpeg"), file))
    .build();

Request request = new Request.Builder()
    .url("https://api.iapp.co.th/v3/store/smart-city/license-plate-ocr")
    .addHeader("apikey", "YOUR_API_KEY")
    .post(requestBody)
    .build();

try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
    System.out.println(response.body().string());
}

Dart

import 'package:http/http.dart' as http;

var request = http.MultipartRequest(
    'POST',
    Uri.parse('https://api.iapp.co.th/v3/store/smart-city/license-plate-ocr')
);

request.files.add(await http.MultipartFile.fromPath(
    'file',
    '/path/to/license_plate.jpg'
));

request.headers.addAll({
    'apikey': 'YOUR_API_KEY'
});

var response = await request.send();
var responseBody = await response.stream.bytesToString();
print(responseBody);

定价

AI API 服务名称	端点	每请求 IC	本地部署
泰国车牌图像识别 (LPR)	iapp_license_plate_recognition_v1_base64	0.75 IC/请求	联系我们
泰国车牌图像识别 (LPR)	iapp_license_plate_recognition_v1_file	0.75 IC/请求	联系我们

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API端点​

示例​

1. 车辆真实应用示例​

2. 车辆文件示例​

请求​

响应​

功能与能力​

核心功能​

支持的能力​

用例​

附加能力​

API参考​

端点​

请求头​

参数​

响应说明​

代码示例​

Python​

JavaScript​

PHP​

Swift​

Kotlin​

Java​

Dart​

准确率与性能​

版本 1.2 (2022-01-16)​

版本 1.1 (2021-12-23)​

基于 iApp-vehicle 图像数据（118张图片）的模型评估​

历史/变更日志​

版本 1.0 - 2021-09-12​

版本 1.1 - 2021-12-23​

版本 1.2 - 2023-01-16​

版本 2.0 - 2023-02-16​

代码示例​

Curl​

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JavaScript​

PHP​

Swift​

Kotlin​

Java​

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示例

1. 车辆真实应用示例

2. 车辆文件示例

请求

响应

功能与能力

核心功能

支持的能力

用例

附加能力

API参考

端点

请求头

参数

响应说明

代码示例

Python

JavaScript

PHP

Swift

Kotlin

Java

Dart

准确率与性能

版本 1.2 (2022-01-16)

版本 1.1 (2021-12-23)

基于 iApp-vehicle 图像数据（118张图片）的模型评估

历史/变更日志

版本 1.0 - 2021-09-12

版本 1.1 - 2021-12-23

版本 1.2 - 2023-01-16

版本 2.0 - 2023-02-16

代码示例

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