{"success":true,"image_url":"https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTg08a1gWEiGHDWYBt8viqIRGDfyeAYf8pCtQ&s","output":[{"label":"horse","score":0.95}]}
curl --location --request POST 'https://pr213-testing.zylalabs.com/api/6386/hoof+print+api/9157/detect+hoof?url=https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTg08a1gWEiGHDWYBt8viqIRGDfyeAYf8pCtQ&s' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए कट्टा छाप API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
अग्रणी कंपनियों का भरोसा
डिटेक्ट हूफ एंडपॉइंट submitted image URL के आधार पर नस्ल पहचान परिणाम लौटाता है प्रतिक्रिया में नस्ल के नाम आत्मविश्वास स्कोर और पहचानी गई नस्ल से संबंधित अतिरिक्त विशेषताएँ शामिल होती हैं
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्रों में "जाती" शामिल है जो पहचानित जाति को निर्दिष्ट करता है "विश्वास" जो पहचान की सटीकता को इंगित करता है और "गुण" जो जाति से संबंधित विशिष्ट विशेषताओं को विस्तार से बताता है
Detect Hoof एंडपॉइंट के लिए प्राथमिक पैरामीटर "image_url" है जो विश्लेषण के लिए घोड़े या पशुधन की छवि की ओर इंगित करने वाले एक मान्य यूआरएल की आवश्यकता है
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में व्यवस्थित है जिसमें प्रजाति पहचान, विश्वास स्तर और किसी भी अतिरिक्त विशेषताओं के लिए फ़ील्ड के साथ एक मुख्य ऑब्जेक्ट है यह संरचना अनुप्रयोगों में आसानी से पार्स करने और एकीकृत करने की अनुमति देती है
आम उपयोग मामलों में पशु चिकित्सकों को नस्ल पहचानने में सहायता करना प्रजनकों को उचित मवेशियों का चयन करने में मदद करना और किसानों को उनके झुंडों का अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधन करने की अनुमति देना शामिल है उचित नस्ल वर्गीकरण के माध्यम से
डेटा सटीकता उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो छवियों और नस्लों के विभिन्न डेटा सेट पर प्रशिक्षित होते हैं मॉडल में निरंतर अपडेट और परिष्कार समय के साथ बेहतर पहचान सुनिश्चित करते हैं
उपयोगकर्ता सुसंगत डेटा पैटर्न की अपेक्षा कर सकते हैं जैसे अच्छी तरह से परिभाषित नस्लों के लिए उच्च आत्मविश्वास स्कोर और कम स्पष्ट या मिश्रित नस्लों के लिए कम स्कोर प्रतिक्रिया में सामान्यत: आत्मविश्वास के आधार पर रैंक की गई कई नस्ल सुझाव शामिल होंगे
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग करते हुए इसे पशुपालन प्रबंधन प्रणालियों में मिलाकर प्रजनन निर्णयों के लिए नस्ल की जानकारी का उपयोग कर सकते हैं या पहचानी गई नस्लों के लिए स्वास्थ्य और देखभाल आवश्यकताओं के लिए लक्षणों का विश्लेषण कर सकते हैं