{"success":true,"image_url":"https://debspark.audubon.org/sites/default/files/styles/bean_wysiwyg_full_width/public/western_tanager_usfws.jpg?itok=0htXzQbf","output":[{"label":"Western Tanager","score":0.95}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/7029/fowl+feather+matching+api/10888/bird+detection?url=https://debspark.audubon.org/sites/default/files/styles/bean_wysiwyg_full_width/public/western_tanager_usfws.jpg?itok=0htXzQbf' --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 पक्षी के पंख मिलान 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
पक्षी पहचान समाप्ति बिंदु पहचानी गई पक्षी प्रजातियों के बारे में विस्तृत जानकारी लौटाता है जिसमें प्रजाति का नाम नस्ल विश्वास स्कोर और की दृश्य विशेषताएँ जैसे कि पंखों का रंग और पंखों के पैटर्न शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा में कुंजी क्षेत्र आमतौर पर "प्रजाति_नाम," "वंश," "विश्वास_स्कोर," और "दृश्य_विशेषताएँ" शामिल होते हैं जो पक्षी की पहचान करने वाले विशेषताओं को दर्शाते हैं
बर्ड डिटेक्शन एंडपॉइंट के लिए प्राथमिक पैरामीटर "यूआरएल" है जो पक्षी की छवी की ओर इशारा करना चाहिए सुनिश्चित करें कि छवी स्पष्ट और अच्छी रोशनी में हो ताकि सर्वोत्तम परिणाम मिल सकें
प्रतिक्रीया डेटा JSON प्रारूप में व्यवस्थित है जिसमें एक मुख्य वस्तु है जो पहचानी गई प्रजातियों और उनके गुणों को रखती है जिससे इसे आसानी से पार्स और अनुप्रयोगों में एकीकृत किया जा सकता है
यह डेटा पक्षी विज्ञान डेटाबेस, क्षेत्रीय अध्ययन और विविध प्रकार की पक्षियों की छवियों पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडलों के संयोजन से प्राप्त किया गया है ताकि व्यापक कवरेज और सटीकता सुनिश्चित की जा सके
सामान्य उपयोग के मामलों में पक्षियों को देखने के अनुप्रयोग, पारिस्थितिकी अनुसंधान, पक्षी विज्ञान के लिए शैक्षिक उपकरण और वन्यजीव निगरानी के लिए स्वचालित पहचान प्रणाली शामिल हैं
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं इसे वास्तविक समय में पक्षियों की पहचान के लिए अनुप्रयोगों में एकीकृत करके शोध के लिए रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए या पक्षी देखने वाले प्लेटफ़ॉर्म में उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के लिए
डेटा की सटीकता नए चित्रों के साथ निरंतर मॉडल प्रशिक्षण द्वारा बनाए रखी जाती है विशेषज्ञों द्वारा समीक्षा किए गए डेटासेट के खिलाफ मान्यता और पहचान सटीकता को सुधारने के लिए अंतर्निहित एल्गोरिदम के नियमित अपडेट के माध्यम से