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车辆外观损伤识别

接口描述

针对常见的小汽车车型,识别车辆外观受损部件及损伤类型,支持32种车辆部件、5大类外观损伤。同时可输出损伤的数值化结果(长宽、面积、部件占比),支持单图多种损伤的识别。

  • 可识别的32种汽车外观零部件:前保险杠、机盖、左前叶子板、左A柱、左前门、左后叶子板、左底大边、后保险杠、行李箱盖、右后叶子板、右底大边、右后门、右前门、右前叶子板、右A柱、车顶、钢圈、中网、左前大灯、左前雾灯、左前雾灯框、右前大灯、右前雾灯、右前雾灯框、前保下隔栅、左后视镜、右后视镜、左后外尾灯、左后内尾灯、右后外尾灯、右后内尾灯、左后门
  • 可识别的5类外观损伤:刮擦、凹陷、开裂、褶皱、穿孔(一般指有破洞的情况)

示例图片如下:

1、刮擦、凹陷

2、开裂

3、褶皱

4、穿孔

在线调试

您可以在 示例代码中心 中调试该接口,可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。

请求说明

请求示例

HTTP 方法:POST

请求URL:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/vehicle_damage

URL参数:

参数
access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取

Header如下:

参数
Content-Type application/x-www-form-urlencoded

Body中放置请求参数,参数详情如下:

请求参数

参数 是否必选 类型 取值范围 说明
image 和url二选一 string 0-255彩色图像(base64编码) 图像数据,Base64编码字符串,不超过4M。最短边至少50px,最长边最多4096px。支持图片格式:jpg,bmp,png。 注意:图片的base64编码是不包含图片头的,如(data:image/jpg;base64,)
url 和image二选一 string - 图片完整URL,URL长度不超过1024字节,URL对应的图片base64编码后大小不超过4M,最短边至少50px,最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式,当image字段存在时url字段失效。

图片拍摄方式建议与要求

  1. 水平方向放置手机或其他拍照设备;
  2. 正对受损部位,使得受损部位位于图像中心2/3区域内;
  3. 调节手机与受损部位之间的距离,使得整张图能看出受损车辆部件,同时能看清受损区域,尽量减少车身反光、污渍干扰;
  4. 拍摄图片分辨率要求1280 * 720以上,拍摄清晰无模糊、遮挡。

返回说明

返回参数

字段 是否必选 类型 说明
log_id uint32 请求标识码,随机数,唯一;用于排查问题
result object 识别结果
+description string 检验图片效果是否满足识别要求,包含车辆检测、图片内容过滤两部分
1、图片符合要求时,返回very good,返回示例:"Very good【车辆局部特写图】【1.000000】"
2、图片不符合要求时,显示检验不通过的描述信息:
1)没检测到车辆,返回示例:"No car detected !"
2)检测到了车辆,但图片内容未通过校验,返回描述信息【前端过滤类别】【概率值】,返回示例:"Failed【散落部件】【0.303969】"
+damage_info object[] 部件损伤信息
++parts string 汽车零部件名称,共计支持32种零部件
++type unit32 损伤类别,共计支持5类外观损伤;无损伤则返回“正常” 。注:如果全图无损伤,则整个返回结果为空;某个部件的type为“正常”仅表示该部件无损伤
++probability float 概率打分
++numeric_info object[] 损伤的数值化输出结果,如果有多处损伤,则有多个object;损伤的部件需拍摄完整,才能输出数值化结果,否则只返回部件名称和损伤类别,不输出数值化信息
+++length float 损伤区域的长,单位厘米
+++width float 损伤区域的宽,单位厘米
+++area float 损伤区域的面积,为实际面积,不是单纯的长*宽
+++ratio float 损伤区域面积相对于部件面积的占比,= 损伤区域面积 / 部件区域面积,均为实际面积,不是单纯的长*宽

返回示例

图片不满足识别需求,未检测到汽车:

    {
    	"description":"No car detected !",
    	"damage_info":[]
    }

图片不满足识别需求,检测到汽车,但未通过图片内容校验:

    {
    	"description":"Failed[散落部件][0.303969]",
    	"damage_info":[]
    }

图片满足识别需求,正常返回,不包含数值化输出结果,有两处损伤:

    {
    	"description":"Very good[车辆局部特写图][1.000000]",
    	"damage_info":[
    	{
    		"parts":前保险杠,
    		"probability":89,
    		"type":刮擦
    	},
    	{
    		"parts":左前叶子板,
    		"probability":74,
    		"type":凹陷
    	}
    	]
    }

图片满足识别需求,正常返回,包含数值化输出结果,有两处损伤:

    {
    	"description":"Very good[车辆局部特写图][1.000000]",
    	"damage_info":[
    	{
    		"numeric_info":[
    		{
    			"area":3.540100097656250,
    			"height":5.260000228881836,
    			"ratio":0.04069080576300621,
    			"width":1.139999985694885
    		}
    		],
    		"parts":前保险杠,
    		"probability":95,
    		"type":刮擦,
    		"numeric_info":[
    		{
    			"area":2.418999910354614,
    			"height":2.750,
    			"ratio":0.08458041399717331,
    			"width":1.460000038146973
    		}
    		],
    		"parts":左前叶子板,
    		"probability":84,
    		"type":刮擦
    	}
    	]
    }
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