{"success":true,"image_url":"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/be/Orang_Utan%2C_Semenggok_Forest_Reserve%2C_Sarawak%2C_Borneo%2C_Malaysia.JPG","output":[{"label":"Orangutan","score":0.99}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/7121/wildlife+identification+api/11230/animal+identifier?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/be/Orang_Utan%2C_Semenggok_Forest_Reserve%2C_Sarawak%2C_Borneo%2C_Malaysia.JPG' --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 वन्यजीव पहचान 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
व्हाइल्डलाइफ आइडेंटिफिकेशन एपीआई जानवरों की प्रजातियों की छवियों से सटीक पहचान के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह केवल एक तस्वीर अपलोड करके विभिन्न प्रकार के जानवरों को पहचानने का तेज और विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है। एपीआई सामान्य घरेलू जानवरों और दूरदराज के आवासों में पाए जाने वाले दुर्लभ वन्यजीवों की पहचान का समर्थन करता है
बड़े पैमाने पर डेटासेट पर प्रशिक्षित अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडलों का उपयोग करते हुए, एपीआई फर पैटर्न, त्वचा की बनावट, रंग, शरीर का आकार और प्रजातियों का निर्धारण करने के लिए अन्य विशिष्ट विशेषताओं जैसे दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करता है
व्हाइल्डलाइफ आइडेंटिफिकेशन एपीआई लागू करने में आसान है और कई प्रोग्रामिंग भाषाओं और प्लेटफार्मों के साथ पूरी तरह से संगत है। इसका सहज इंटरफ़ेस डेवलपर्स को इसे बिना किसी परेशानी के वेब या मोबाइल अनुप्रयोगों में बिना किसी समस्या के एकीकृत करने की अनुमति देता है
पशु पहचानकर्ता एंडपॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें एक सफलता स्थिति, छवि URL और वर्गीकरण परिणामों की एक सूची होती है प्रत्येक परिणाम में एक बिल्ली प्रजाति लेबल और एक आत्मविश्वास स्कोर शामिल होता है जो वर्गीकरण की सटीकता को दर्शाता है
प्रतिक्रिया डेटा में प्रमुख क्षेत्र "सफलता" (बूलियन), "छवि_यूआरएल" (स्ट्रिंग) और "आउटपुट" (ऐरे) शामिल हैं "आउटपुट" ऐरे में "लेबल" (प्रजाति नाम) और "स्कोर" (विश्वास स्तर) वाले ऑब्जेक्ट होते हैं
प्रतिस्पंदन डेटा को एक JSON वस्तु के रूप में संरचित किया गया है यह एक सफलता संकेतक से शुरू होता है इसके बाद चित्र URL होता है और वर्गीकरण परिणामों के एक सरणी के साथ समाप्त होता है प्रत्येक परिणाम में पहचानी गई प्रजाति और इसका विश्वास स्कोर शामिल होता है
पशु पहचानकर्ता एंडपॉइंट प्रजातियों पर जानकारी प्रदान करता है जिसमें उनके नाम और छवि विश्लेषण के आधार पर आत्मविश्वास स्कोर शामिल हैं
एनिमल आइडेंटिफायर अंतःकरण को एकल पैरामीटर की आवश्यकता होती है: छवि URL उपयोगकर्ताओं को उस पक्षी छवि के लिए एक मान्य URL प्रदान करना चाहिए जिसे वे वर्गीकृत करना चाहते हैं
उपयोगकर्ता प्रजातियों की पहचान के लिए "लेबल" की व्याख्या करके और वर्गीकरण की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए "स्कोर" का उपयोग करके लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं उच्च स्कोर पहचान में अधिक विश्वास को दर्शाते हैं
डेटा सटीकता को उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो बिल्लियों की दृश्य विशेषताओं का विश्लेषण करते हैं विविध डेटा सेट के साथ निरंतर प्रशिक्षण मॉडल के प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार में मदद करता है