【百度大脑CV主题月征稿计划】行驶证识别
worddict 发布于2019-09-30 浏览:2306 回复:6
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功能介绍
对机动车行驶证主页及副页所有21个字段进行结构化识别,包括号牌号码、车辆类型、所有人、品牌型号、车辆识别代码、发动机号码、核定载人数、质量、检验记录等

应用场景
司机身份认证
使用行驶证和驾驶证识别技术,实现对用户身份信息和驾驶证信息的结构化识别和录入,可应用于网约车或货车司机身份审查等场景,有效提升信息录入效率,降低用户输入成本,提升用户使用体验
车主信息服务
使用驾驶证和行驶证识别技术,实现对车主和车辆信息的结构化识别和录入,可应用于个性化信息推送、违章信息查询等场景,有效降低用户输入成本,为用户提供信息推送和查询服务,提升用户使用体验
汽车后市场服务
使用汽车场景下多种卡证和票据识别服务,实现对车主及车辆信息的自动识别和录入,应用于新能源汽车国家补贴申报、汽车金融保险、维修保养等后市场服务场景,能够有效提高相关信息输入效率,降低车主输入成本,提升用户使用体验


接口描述
对机动车行驶证主页及副页所有21个字段进行结构化识别

帮助地址:https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API-VehicleLicense/top

请求URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/vehicle_license

请求参数

返回参数

返回示例

{
	"errno": 0,
	"msg": "success",
	"data": {
		"words_result_num": 10,
		"words_result": {
			"品牌型号": {
				"words": "保时捷GT37182RUCRE"
			},
			"发证日期": {
				"words": "20160104"
			},
			"使用性质": {
				"words": "非营运"
			},
			"发动机号码": {
				"words": "20832"
			},
			"号牌号码": {
				"words": "苏A001"
			},
			"所有人": {
				"words": "圆圆"
			},
			"住址": {
				"words": "南京市江宁区弘景大道"
			},
			"注册日期": {
				"words": "20160104"
			},
			"车辆识别代号": {
				"words": "HCE58"
			},
			"车辆类型": {
				"words": "小型轿车"
			}
		}
	}
}

代码实现(python3):

import urllib
import base64
import json
import time

#client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK
client_id = 'XXXXXXXX'
client_secret = 'XXXXXXXXX'

#获取token
def get_token():
    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret
    request = urllib.request.Request(host)
    request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
    response = urllib.request.urlopen(request)
    token_content = response.read()
    if token_content:
        token_info = json.loads(token_content)
        token_key = token_info['access_token']
    return token_key

#行驶证
def vehicle_license(filename):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/vehicle_license"
    
    f = open(filename, 'rb')
    img = base64.b64encode(f.read())
    
    params = dict()
    params['image'] = img
    params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")
    
    access_token = get_token()
    
    begin = time.perf_counter()
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
    request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read()
    end = time.perf_counter()

    print('处理时长:'+'%.2f'%(end-begin)+'秒')
    
    if content:
        #print(content)
        content=content.decode('utf-8')
        #print(content)
        data = json.loads(content)
        #print(data)
        words_result=data['words_result']
        print ("识别结果")
        for item in words_result:
            print (item,':',words_result[item]['words'])  

产品测评:

识别结果
品牌型号 : 宗申牌ZS250GS-2A
发证日期 : 20161226
使用性质 : 非营运
发动机号码 : 1G166
号牌号码 : 京B5
所有人 : 北京想技有限公司
住址 : 北京市顺义区食思府前东街
注册日期 : 20161226
车辆识别代号 : LZSGDNK728280022
车辆类型 : 普通二轮摩托车

识别结果
品牌型号 : 雷上饶市撑兴市
发证日期 : 20080626
使用性质 : 非营运
发动机号码 : 驶件
注册登记日期 : 20080620
号牌号码 : FE01769
所有人 : 值兴公司
住址 : 饶汽值兴公司城镇残潮路1号
车辆识别代号 :
车辆类型 : 大型音遍客车

 

测试结果及建议

通过评测发现百度行驶证识别具有速度快,识别准确等优势。不过好像对于多张行驶证只能识别一张,希望后续能增加对多张卡证的支持。

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共6条回复 最后由worddict回复于2019-10-21
#7worddict回复于2019-10-21
#5 小雨青青润无声回复
AI最大的作用就是减轻人的工作量,期待上四天休三天的日子的到来

未来会有越来越多的重复性工作让AI来解决

0
#6worddict回复于2019-10-21
#5 小雨青青润无声回复
AI最大的作用就是减轻人的工作量,期待上四天休三天的日子的到来

估计是不远了

0
#5小雨青青润无声回复于2019-10-14
#4 worddict回复
减轻人工录入的工作量

AI最大的作用就是减轻人的工作量,期待上四天休三天的日子的到来

0
#4worddict回复于2019-09-30

减轻人工录入的工作量

0
#3worddict回复于2019-09-30

未来会大大的加快汽车场景的办公效率

0
#2worddict回复于2019-09-30

功能用起来效果很不错

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