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लाइसेंस प्लेट पहचान API (ALPR / ANPR) Online

किसी वाहन की फ़ोटो में लाइसेंस प्लेट पढ़ता है। एक इमेज (JPEG, PNG, WebP, BMP या TIFF, अधिकतम 8 MB) को image_url या image_base64 के साथ JSON बॉडी के रूप में, "image" फ़ील्ड में multipart/form-data अपलोड के रूप में, या image/* Content-Type के साथ रॉ बाइट्स के रूप में POST करें। मिली हर प्लेट टेक्स्ट, 0-1 स्कोर, वैकल्पिक रीडिंग, पिक्सेल में प्लेट बॉक्स और डिटेक्शन स्कोर के साथ लौटाई जाती है। इंजन हमारा अपना प्लेट डिटेक्टर और रीडर है, जो यूरोपीय ट्रकों और बसों पर ट्यून किया गया है। इमेज मेमोरी में प्रोसेस होती हैं और कभी संग्रहीत नहीं की जातीं। image_url एक सार्वजनिक http(s) पता होना चाहिए; निजी और आंतरिक पते, तथा उन पर रीडायरेक्ट अस्वीकार कर दिए जाते हैं, और डाउनलोड 10 सेकंड बाद रोक दिया जाता है।

POST https://nakordoni.eu/api/v2/data/plate-recognition — कोटा श्रेणी: heavy

पैरामीटर	विवरण
`image_url`	(JSON बॉडी) इमेज का सार्वजनिक http(s) URL। अधिकतम 8 MB, अधिकतम 3 रीडायरेक्ट, डाउनलोड सीमा 10 s।
`image_base64`	(JSON बॉडी) base64 के रूप में इमेज (data:image/...;base64, उपसर्ग की अनुमति है)। image_url या image_base64 भेजें, दोनों नहीं।

रिस्पॉन्स फ़ील्ड — रिस्पॉन्स एनवेलप के data ऑब्जेक्ट के भीतर। [] सूची दर्शाता है, यानी data.items[].name हर एलिमेंट का name फ़ील्ड है। जिस फ़ील्ड का मान हमारे पास नहीं है वह null होता है, आता ही नहीं या खाली सूची होती है — प्लेसहोल्डर कभी नहीं।

फ़ील्ड	विवरण
`data.success`	true जब कम से कम एक प्लेट पढ़ी गई हो; data.message बताता है कि कितनी।
`data.processing_time`	अनुरोध पर लगा समय मिलीसेकंड में (डाउनलोड और पहचान)।
`data.results[]`	प्रति प्लेट एक प्रविष्टि, सबसे अधिक डिटेक्शन स्कोर वाली पहले।
`data.results[].plate`	प्लेट का टेक्स्ट, अपर केस में, केवल अक्षर A-Z और अंक (कोई स्पेस या डैश नहीं)।
`data.results[].score`	रीडिंग का कॉन्फ़िडेंस 0-1 (प्रत्येक वर्ण के कॉन्फ़िडेंस का औसत)।
`data.results[].candidates[]`	अधिकतम 5 रीडिंग {plate, score}, सबसे अच्छी पहले; पहली ही प्लेट है।
`data.results[].region`	{code, score} जिसमें प्लेट का देश हो, जब इंजन उसे पहचान सके; अन्यथा null (वर्तमान इंजन देश का अनुमान नहीं लगाता)।
`data.results[].box`	पिक्सेल में प्लेट की स्थिति: xmin, ymin, xmax, ymax।
`data.results[].dscore`	प्लेट डिटेक्शन कॉन्फ़िडेंस 0-1।
`data.results[].vehicle`	उपलब्ध होने पर वाहन का विवरण; वर्तमान इंजन के साथ null।
`error.code`	400: image_required, bad_json, bad_base64, one_image_only, bad_image_url, image_url_not_allowed, image_url_fetch_failed, image_url_timeout, invalid_image, unsupported_image_type, unsupported_content_type, upload_failed. 404: no_plate_detected. 413: payload_too_large. 500: engine_error.

curl -X POST "https://nakordoni.eu/api/v2/data/plate-recognition" \
  -H "Authorization: Bearer NKD-DEV-XXXX-XXXX-XXXX" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image_url": "https://nakordoni.eu/img/developers/plate-recognition-example-bus.jpg"
}'

V1 की तुलना में: नए पैरामीटर regions, camera_id, timestamp, config, threshold, mode

इस वर्शन में क्या अलग है: v4 दो फ़ील्ड भरता है, जिन्हें v2 हमेशा null लौटाता है। results[].region प्लेट का देश {code, score} के रूप में देता है, जो प्लेट के फ़ॉर्मैट से पढ़ा जाता है: हर देश का अक्षर और अंक का पैटर्न और, जहाँ फ़ॉर्मैट में हो, क्षेत्र या काउंटी का उपसर्ग (उदाहरण के लिए यूक्रेनी प्लेट का CE)। results[].vehicle प्लेट वाला वाहन {type, score, box} के रूप में देता है, जो हमारे वाहन डिटेक्टर से आता है: type car, bus, truck या motorcycle होता है। v4 वैकल्पिक अनुरोध विकल्प भी स्वीकार करता है: regions, camera_id, timestamp, config.threshold और config.mode। इनके बिना v4 का आउटपुट नहीं बदलता। प्रतिक्रिया के अन्य फ़ील्ड और v2 के एरर कोड वही हैं। v2 दोनों फ़ील्ड के लिए null लौटाना जारी रखता है और विकल्पों को अनदेखा करता है।

POST https://nakordoni.eu/api/v4/data/plate-recognition — कोटा श्रेणी: heavy

पैरामीटर	विवरण
`image_url`	(JSON बॉडी) इमेज का सार्वजनिक http(s) URL। अधिकतम 8 MB, अधिकतम 3 रीडायरेक्ट, डाउनलोड सीमा 10 s।
`image_base64`	(JSON बॉडी) base64 के रूप में इमेज (data:image/...;base64, उपसर्ग की अनुमति है)। image_url या image_base64 भेजें, दोनों नहीं।
`regions`	वैकल्पिक। आपके अपेक्षित देश, ISO 3166-1 alpha-2 कोड के रूप में: JSON ऐरे ["PL","DE"] या अल्पविराम से अलग स्ट्रिंग "PL,DE" (multipart फ़ील्ड या query पैरामीटर)। अधिकतम 10। देश का अनुमान और पठन क्रम इन देशों की ओर झुकाया जाता है: जब सबसे अच्छा पठन किसी सूचीबद्ध देश के फ़ॉर्मैट से नहीं मिलता, पर कोई दूसरा उम्मीदवार, जिसका score अधिकतम 0.15 कम है, मिलता है, तो वही उम्मीदवार प्लेट बन जाता है। जो प्लेट किसी सूचीबद्ध देश से नहीं मिलती, वह अपना सामान्य उत्तर रखती है।
`camera_id`	वैकल्पिक। आपके कैमरे या गेट की ID, अधिकतम 128 वर्ण। data.camera_id में बिना बदले लौटाई जाती है। सामान्य अनुरोध लॉग के अलावा संग्रहीत नहीं होती।
`timestamp`	वैकल्पिक। कैप्चर का समय आपके अपने फ़ॉर्मैट में (उदाहरण के लिए 2026-10-27T14:05:00Z), अधिकतम 64 वर्ण। data.timestamp में बिना बदले लौटाया जाता है। सामान्य अनुरोध लॉग के अलावा संग्रहीत नहीं होता।
`config`	वैकल्पिक। JSON ऑब्जेक्ट {"threshold": 0-1, "mode": "fast"\|"full"}। multipart फ़ॉर्म या query स्ट्रिंग में इसे JSON स्ट्रिंग के रूप में भेजें, या threshold और mode फ़ील्ड का उपयोग करें।
`threshold`	वैकल्पिक, config.threshold के समान। इस मान (0-1) से कम score वाले परिणाम हटा दिए जाते हैं। जब कुछ नहीं बचता, तो उत्तर 404 no_plate_detected होता है।
`mode`	वैकल्पिक, config.mode के समान। full (डिफ़ॉल्ट) प्लेट पहचान और वाहन पहचान चलाता है। fast v2 जैसी गति के लिए वाहन पहचान छोड़ देता है: region फिर भी भरा जाता है, vehicle null होता है।

फ़ील्ड	विवरण
`data.success`	true जब कम से कम एक प्लेट पढ़ी गई हो; data.message बताता है कि कितनी।
`data.processing_time`	अनुरोध पर लगा समय मिलीसेकंड में (डाउनलोड, प्लेट पहचान और वाहन पहचान)। वाहन पहचान के कारण v4 में v2 से अधिक समय लगता है, आमतौर पर प्रति इमेज 0.5-1.5 s। config.mode=fast के साथ वाहन पहचान नहीं होती, और समय v2 के करीब होता है।
`data.camera_id`	आपका भेजा हुआ camera_id, बिना बदले। केवल तभी मौजूद होता है जब आपने भेजा हो।
`data.timestamp`	आपका भेजा हुआ timestamp, बिना बदले (स्ट्रिंग स्ट्रिंग रहती है, संख्या संख्या रहती है)। केवल तभी मौजूद होता है जब आपने भेजा हो।
`data.results[]`	प्रति प्लेट एक प्रविष्टि, सबसे अधिक डिटेक्शन स्कोर वाली पहले।
`data.results[].plate`	प्लेट का टेक्स्ट, अपर केस में, केवल अक्षर A-Z और अंक (कोई स्पेस या डैश नहीं)।
`data.results[].score`	रीडिंग का कॉन्फ़िडेंस 0-1 (प्रत्येक वर्ण के कॉन्फ़िडेंस का औसत)।
`data.results[].candidates[]`	अधिकतम 5 रीडिंग {plate, score}, सबसे अच्छी पहले; पहली ही प्लेट है।
`data.results[].region`	{code, score}: code प्लेट का ISO 3166-1 alpha-2 देश है (उदाहरण के लिए UA, PL, RO), जो प्लेट के फ़ॉर्मैट से पढ़ा जाता है। score 0-1 रीडिंग कॉन्फ़िडेंस और फ़ॉर्मैट की विशिष्टता का गुणनफल है; जब वही फ़ॉर्मैट कई देशों में उपयोग होता है (उदाहरण के लिए LT, MD और HU में ABC123 साझा है) तो स्कोर उनके बीच बँट जाता है और कम होता है। null जब टेक्स्ट किसी ज्ञात फ़ॉर्मैट से मेल नहीं खाता। समर्थित: UA, BG, BY, RO, ES, CZ, BE, EE, HU, TR, PL, SK, LV, LT, MD, IT, FR, RS, DE।
`data.results[].box`	पिक्सेल में प्लेट की स्थिति: xmin, ymin, xmax, ymax।
`data.results[].dscore`	प्लेट डिटेक्शन कॉन्फ़िडेंस 0-1।
`data.results[].vehicle`	{type, score, box}: प्लेट वाला वाहन। type car, bus, truck या motorcycle होता है; score पहचान का विश्वास है, 0-1; box वाहन की स्थिति पिक्सेल में है (xmin, ymin, xmax, ymax)। सामने से दिखने वाली कोच बसें और मिनीबस या वैन truck के रूप में दर्ज हो सकती हैं (डिटेक्टर में वैन क्लास नहीं है)। जब पहचाने गए किसी वाहन में प्लेट नहीं है तो null, और config.mode=fast के साथ हमेशा null।
`error.code`	400: image_required, bad_json, bad_base64, one_image_only, bad_image_url, image_url_not_allowed, image_url_fetch_failed, image_url_timeout, invalid_image, unsupported_image_type, unsupported_content_type, upload_failed, bad_regions, bad_camera_id, bad_timestamp, bad_config, bad_threshold, bad_mode। 404: no_plate_detected (तब भी जब config.threshold कोई परिणाम नहीं छोड़ता)। 413: payload_too_large। 500: engine_error।

curl -X POST "https://nakordoni.eu/api/v4/data/plate-recognition" \
  -H "Authorization: Bearer NKD-DEV-XXXX-XXXX-XXXX" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image_url": "https://nakordoni.eu/img/developers/plate-recognition-example-bus.jpg",
    "regions": [
        "UA"
    ],
    "camera_id": "depot-gate-1",
    "timestamp": "2026-10-27T14:05:00Z",
    "config": {
        "threshold": 0.8
    }
}'

यूरोपीय वाहनों के लिए लाइसेंस प्लेट पहचान (ANPR / ALPR)

Plate Image Recognition API एक लाइसेंस प्लेट पहचान (LPR) सेवा है: फ़ोटो भेजें और नंबर प्लेट का टेक्स्ट JSON में पाएँ। यह हमारा अपना ANPR / ALPR इंजन है, जिसे सीमा चौकियों और बस डिपो पर EU ट्रकों और बसों पर ट्यून किया गया है, और यह कार और मोटरसाइकिल की प्लेट भी पढ़ता है।

वर्ज़न v4 प्लेट का देश और वाहन का प्रकार (car, bus, truck या motorcycle) जोड़ता है। यह वैकल्पिक अनुरोध विकल्प भी लेता है: regions, परिणाम को आपके अपेक्षित देशों की ओर झुकाने के लिए; camera_id और timestamp, जो प्रतिक्रिया में वापस आते हैं; score की सीमा; और fast मोड।

डिज़ाइन से GDPR: API EU में होस्ट है, और हर इमेज केवल मेमोरी में प्रोसेस होती है और कभी संग्रहीत नहीं होती। कोई थर्ड-पार्टी विज़न सेवा आपकी इमेज नहीं देखती।

इंटीग्रेशन: Home Assistant

हमारा ओपन-सोर्स Home Assistant इंटीग्रेशन (MIT लाइसेंस, HACS से इंस्टॉल होता है) आपके Home Assistant कैमरों से नंबर प्लेट पढ़ता है। यह हर प्लेट के लिए एक सेंसर और एक इवेंट देता है, प्लेट के देश और वाहन के प्रकार के साथ। यह Frigate को सपोर्ट करता है: वाहन इवेंट पर यह स्नैपशॉट पढ़ता है और प्लेट को Frigate में sub-label के रूप में वापस लिखता है। साइन-इन OAuth से होता है, इसलिए हर उपयोगकर्ता को अपनी मुफ़्त की मिलती है।

GitHub पर Home Assistant इंटीग्रेशन ↗ इंटीग्रेशन

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अपडेट किया गया 28.10.2026 04:09