Appearance
老鼠检测 #
功能简介 #
- 检测检测图像中的老鼠,并返回老鼠在图像中的位置坐标和置信度。
AI能力集成 #
- 外部应用最多只需调用两个接口,就可以完成一次AI能力集成,对不同图像识别能力,接口是固定的:其一是识别能力接口,其二是用户反馈接口
识别能力接口 #
接口说明
实现图像中老鼠位置的检测和置信度值输出
接口URL
访问方式
POST
接口头部参数
Content-Type:application/json token:"token" 注:可用的token需要联系管理员进行申请
参数 | 值 |
---|---|
Content-Type | multipart/form-data |
Body参数
"file": "图片文件" "baseLs": "图片BASE64编码"
请求参数说明
*参数名* | *必传* | *类型* | *说明* |
---|---|---|---|
file | Y | file | 要求图片格式:JPG(JPEG),PNG 图片文件大小:5m以内,超过5m,因网络带宽等因素会影响处理结果 |
baseLs | N | string | 图片的BASE64编码(与file二传一即可), 不含BASE64头 |
threshold | N | float | 识别阈值,默认0.68,低于该阈值则不返回结果 |
- 返回参数
{
"status": 200,
"message": "Request successful",
"data": [
{
"boxes":{
"x":6,
"y":84,
"width":69,
"height":48
},
"confidence":0.31210965,
"name":"mouse"
}
]
}
- 返回参数说明
*参数名* | *必传* | *类型* | *说明* |
---|---|---|---|
message | Y | string | 返回描述 |
status | Y | int | code状态码 |
data | Y | object[] | 识别对象列表 |
+boxes | Y | object | 检测框 |
++x | Y | int | x |
++y | Y | int | y |
++width | Y | int | 宽 |
++height | Y | int | 高 |
+confidence | Y | float | 可信程度,结果是该物体的的概率 |
+name | Y | string | 识别对象类型名称,例:“mouse” |
用户反馈接口 #
接口说明
用户在调用识别能力后,需要反馈识别能力识别的信息是否准确。用户反馈接口和能力识别接口通过业务流水号唯一标识进行关联。
调用URL:
https://aicp.teamshub.com/feedback/sitech/feedbackInformation
Header:
参数 值 Content-Type application/json token string 调用方法:
post
请求参数:
参数名 类型 是否必选 参数说明 serialNumber String 是 业务流水号 jobNumber String 否 业务工单号 information String 是 用户修正信息(转义的json字符串,每个能力不同) modifyFlag Boolean 是 修改标记(true 已修改,false 未修改) feedbackFlag Boolean 是 反馈标识 (true为正确,false为错误) time String 否 工单发生时间,不填默认查当天 请求报文示例:
{ "serialNumber":"8063200944317145088", "jobNumber":"test_jobNumber", "time":"2021-03-25", "modifyFlag":true, "feedbackFlag":false, "information":"{}" }
返回值描述:
参数名 类型 参数说明 flag Boolean 成功标识 resultCode Long 状态码 message String 返回信息 data JSON 返回结果 serialNumber String 业务流水号 成功返回示例:
{ "flag": true, "resultCode": 0, "message": "系统处理正常", "data": { "xxx":"" } }
失败返回示例:
{ "flag": false, "resultCode": 1, "message": "服务端报错", "data": null }