სიახლეების გამოგზავნა და NakBus-ის ავტოპარკი ახლა პარტნიორის დაფაზეა

Nakordoni Partners პანელში შესასვლელად გამოიყენეთ იგივე მონაცემები (ელფოსტა და პაროლი), რაც თქვენი დეველოპერის ანგარიშისთვის გაქვთ, და იქ მართეთ სიახლეები და თქვენი ავტობუსების ფლოტი (NakDriver / NakManager) გუნდური როლებით. თქვენი API გასაღებები, ენდფოინთები და აპები უცვლელია, ხოლო აქ არსებული გვერდები განაგრძობს მუშაობას. Nakordoni Partners-ის გახსნა

ნომრის ნიშნის ამოცნობის API (ALPR / ANPR) Online

კითხულობს სახელმწიფო ნომრის ნიშნებს ავტომობილის ფოტოზე. გააგზავნეთ POST-ით ერთი სურათი (JPEG, PNG, WebP, BMP ან TIFF, მაქს. 8 MB) როგორც JSON სხეული image_url-ით ან image_base64-ით, როგორც multipart/form-data ატვირთვა ველში „image“, ან როგორც ნედლი ბაიტები image/* Content-Type-ით. თითოეული ნაპოვნი ნომერი ბრუნდება ტექსტით, 0-1 შეფასებით, ალტერნატიული წაკითხვებით, ნომრის ჩარჩოთი პიქსელებში და აღმოჩენის შეფასებით. ძრავა ჩვენი საკუთარი ნომრების დეტექტორი და მკითხველია, მორგებული ევროპულ სატვირთო მანქანებსა და ავტობუსებზე. სურათები მუშავდება მეხსიერებაში და არასოდეს ინახება. image_url უნდა იყოს საჯარო http(s) მისამართი; კერძო და შიდა მისამართები, ისევე როგორც მათკენ გადამისამართებები, უარყოფილია, ხოლო ჩამოტვირთვა წყდება 10 წამის შემდეგ.

POST https://nakordoni.eu/api/v2/data/plate-recognition — კვოტის კლასი: heavy

პარამეტრი	აღწერა
`image_url`	(JSON სხეული) სურათის საჯარო http(s) URL. მაქს. 8 MB, მაქს. 3 გადამისამართება, ჩამოტვირთვის ლიმიტი 10 s.
`image_base64`	(JSON სხეული) სურათი base64 ფორმატში (დაშვებულია data:image/...;base64, პრეფიქსი). გააგზავნეთ image_url ან image_base64, ორივე ერთად არა.

პასუხის ველები — პასუხის კონვერტის data ობიექტის შიგნით. [] აღნიშნავს სიას, ამიტომ data.items[].name არის თითოეული ელემენტის ველი name. ველი არის null, არ არსებობს ან ცარიელი სიაა, როცა მნიშვნელობა არ გვაქვს — შემავსებელს არასოდეს ვდებთ.

ველი	აღწერა
`data.success`	true, როცა წაკითხულია მინიმუმ ერთი ნომერი; data.message მიუთითებს რამდენი.
`data.processing_time`	მოთხოვნაზე დახარჯული დრო მილიწამებში (ჩამოტვირთვა და ამოცნობა).
`data.results[]`	თითო ჩანაწერი თითო ნომერზე, ჯერ ყველაზე მაღალი აღმოჩენის შეფასებით.
`data.results[].plate`	ნომრის ტექსტი, დიდი ასოებით, მხოლოდ A-Z ასოები და ციფრები (ინტერვალებისა და ტირეების გარეშე).
`data.results[].score`	წაკითხვის სანდოობა 0-1 (თითოეული სიმბოლოს სანდოობის საშუალო).
`data.results[].candidates[]`	მაქსიმუმ 5 წაკითხვა {plate, score}, საუკეთესო პირველი; პირველი არის ნომერი.
`data.results[].region`	{code, score} ნომრის ქვეყნით, როცა ძრავას შეუძლია მისი დადგენა; წინააღმდეგ შემთხვევაში null (მიმდინარე ძრავა ქვეყანას არ ასკვნის).
`data.results[].box`	ნომრის პოზიცია პიქსელებში: xmin, ymin, xmax, ymax.
`data.results[].dscore`	ნომრის აღმოჩენის სანდოობა 0-1.
`data.results[].vehicle`	ავტომობილის დეტალები, როცა ხელმისაწვდომია; მიმდინარე ძრავით 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-თან შედარებით: ახალი პარამეტრები regions, camera_id, timestamp, config, threshold, mode

რა შეიცვალა ამ ვერსიაში: v4 ავსებს ორ ველს, რომელსაც v2 ყოველთვის null-ად აბრუნებს. results[].region აბრუნებს ნომრის ქვეყანას როგორც {code, score}, რომელიც იკითხება ნომრის ფორმატიდან: თითოეული ქვეყნის ასოებისა და ციფრების შაბლონიდან და, თუ ფორმატს აქვს, რეგიონის ან ოლქის პრეფიქსიდან (მაგალითად, უკრაინული ნომრის CE). results[].vehicle აბრუნებს ავტომობილს, რომელსაც ნომერი უკეთია, როგორც {type, score, box}, ჩვენი ავტომობილების დეტექტორიდან: type არის car, bus, truck ან motorcycle. v4 იღებს არასავალდებულო მოთხოვნის პარამეტრებსაც: regions, camera_id, timestamp, config.threshold და config.mode. მათ გარეშე v4-ის გამოტანა არ იცვლება. პასუხის დანარჩენი ველები და შეცდომის კოდები იგივეა, რაც v2-ში. v2 ორივე ველისთვის კვლავ null-ს აბრუნებს და პარამეტრებს უგულებელყოფს.

POST https://nakordoni.eu/api/v4/data/plate-recognition — კვოტის კლასი: heavy

პარამეტრი	აღწერა
`image_url`	(JSON სხეული) სურათის საჯარო http(s) URL. მაქს. 8 MB, მაქს. 3 გადამისამართება, ჩამოტვირთვის ლიმიტი 10 s.
`image_base64`	(JSON სხეული) სურათი base64 ფორმატში (დაშვებულია data:image/...;base64, პრეფიქსი). გააგზავნეთ image_url ან image_base64, ორივე ერთად არა.
`regions`	არასავალდებულო. ქვეყნები, რომლებსაც ელოდებით, ISO 3166-1 alpha-2 კოდებად: JSON მასივი ["PL","DE"] ან მძიმეებით გამოყოფილი სტრიქონი "PL,DE" (multipart ველი ან query პარამეტრი). მაქსიმუმ 10. რეგიონის ვარაუდი და წაკითხვის თანმიმდევრობა ამ ქვეყნებისკენ იხრება: როცა საუკეთესო წაკითხვა არცერთი მითითებული ქვეყნის ფორმატს არ ემთხვევა, მაგრამ სხვა კანდიდატი, რომლის score მაქსიმუმ 0.15-ით დაბალია, ემთხვევა, ეს კანდიდატი ხდება ნომერი. ნომერი, რომელიც არცერთ მითითებულ ქვეყანას არ ემთხვევა, ჩვეულებრივ პასუხს ინარჩუნებს.
`camera_id`	არასავალდებულო. თქვენი კამერის ან შლაგბაუმის ID, მაქსიმუმ 128 სიმბოლო. უცვლელად ბრუნდება data.camera_id-ში. არ ინახება მოთხოვნების ჩვეულებრივი ჟურნალის მიღმა.
`timestamp`	არასავალდებულო. გადაღების დრო თქვენი ფორმატით (მაგალითად, 2026-10-27T14:05:00Z), მაქსიმუმ 64 სიმბოლო. უცვლელად ბრუნდება data.timestamp-ში. არ ინახება მოთხოვნების ჩვეულებრივი ჟურნალის მიღმა.
`config`	არასავალდებულო. JSON ობიექტი {"threshold": 0-1, "mode": "fast"\|"full"}. multipart ფორმაში ან query სტრიქონში გააგზავნეთ JSON სტრიქონად ან გამოიყენეთ ველები threshold და mode.
`threshold`	არასავალდებულო, იგივეა, რაც config.threshold. შედეგები, რომელთა score ამ მნიშვნელობაზე (0-1) დაბალია, გამოირიცხება. თუ არცერთი არ დარჩა, პასუხია 404 no_plate_detected.
`mode`	არასავალდებულო, იგივეა, რაც config.mode. full (ნაგულისხმევი) ასრულებს ნომრის ამოცნობასა და ავტომობილის დეტექციას. fast გამოტოვებს ავტომობილის დეტექციას v2-ის მსგავსი სიჩქარისთვის: region მაინც ივსება, vehicle არის null.

ველი	აღწერა
`data.success`	true, როცა წაკითხულია მინიმუმ ერთი ნომერი; data.message მიუთითებს რამდენი.
`data.processing_time`	მოთხოვნაზე დახარჯული დრო მილიწამებში (ჩამოტვირთვა, ნომრის ამოცნობა და ავტომობილის დეტექცია). v4 v2-ზე ნელია ავტომობილის დეტექციის გამო, ჩვეულებრივ 0.5-1.5 s სურათზე. config.mode=fast-ის დროს ავტომობილის დეტექცია არ ხდება და დრო v2-ს უახლოვდება.
`data.camera_id`	თქვენ მიერ გაგზავნილი camera_id, უცვლელად. გვხვდება მხოლოდ მაშინ, თუ გაგზავნეთ.
`data.timestamp`	თქვენ მიერ გაგზავნილი timestamp, უცვლელად (სტრიქონი რჩება სტრიქონად, რიცხვი — რიცხვად). გვხვდება მხოლოდ მაშინ, თუ გაგზავნეთ.
`data.results[]`	თითო ჩანაწერი თითო ნომერზე, ჯერ ყველაზე მაღალი აღმოჩენის შეფასებით.
`data.results[].plate`	ნომრის ტექსტი, დიდი ასოებით, მხოლოდ A-Z ასოები და ციფრები (ინტერვალებისა და ტირეების გარეშე).
`data.results[].score`	წაკითხვის სანდოობა 0-1 (თითოეული სიმბოლოს სანდოობის საშუალო).
`data.results[].candidates[]`	მაქსიმუმ 5 წაკითხვა {plate, score}, საუკეთესო პირველი; პირველი არის ნომერი.
`data.results[].region`	{code, score}: code არის ნომრის ISO 3166-1 alpha-2 ქვეყანა (მაგალითად, UA, PL, RO), წაკითხული ნომრის ფორმატიდან. score 0-1 არის წაკითხვის სანდოობა გამრავლებული ფორმატის სპეციფიკურობაზე; როცა ერთი და იგივე ფორმატი გამოიყენება რამდენიმე ქვეყანაში (მაგალითად, LT, MD და HU იზიარებენ ABC123-ს), შეფასება მათ შორის ნაწილდება და დაბალია. null, როცა ტექსტი არც ერთ ცნობილ ფორმატს არ ემთხვევა. მოცულია: UA, BG, BY, RO, ES, CZ, BE, EE, HU, TR, PL, SK, LV, LT, MD, IT, FR, RS, DE.
`data.results[].box`	ნომრის პოზიცია პიქსელებში: xmin, ymin, xmax, ymax.
`data.results[].dscore`	ნომრის აღმოჩენის სანდოობა 0-1.
`data.results[].vehicle`	{type, score, box}: ავტომობილი, რომელსაც ნომერი უკეთია. type არის car, bus, truck ან motorcycle; score არის დეტექციის სიზუსტე 0-1; box არის ავტომობილის პოზიცია პიქსელებში (xmin, ymin, xmax, ymax). წინიდან დანახული ტურისტული ავტობუსები და მინიბუსები ან ფურგონები შეიძლება აღიწეროს როგორც truck (დეტექტორს ფურგონის კლასი არ აქვს). null, როცა არცერთი აღმოჩენილი ავტომობილი არ შეიცავს ნომერს, და ყოველთვის null config.mode=fast-ის დროს.
`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 (აგრეთვე მაშინ, როცა config.threshold შედეგს არტოვებს). 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
    }
}'

ნომრის ნიშნის ამოცნობა (ANPR / ALPR) ევროპული ავტომობილებისთვის

Plate Image Recognition API არის ნომრის ნიშნის ამოცნობის (LPR) სერვისი: გააგზავნეთ ფოტო და მიიღეთ ნომრის ტექსტი JSON-ის სახით. ეს ჩვენი საკუთარი ANPR / ALPR ძრავაა, დაზუსტებული ევროკავშირის სატვირთოებსა და ავტობუსებზე სასაზღვრო გამშვებ პუნქტებსა და ავტობუსების დეპოებში. ის სამგზავრო ავტომობილებისა და მოტოციკლების ნომრებსაც კითხულობს.

v4 ვერსია ამატებს ნომრის ქვეყანას და ავტომობილის ტიპს (car, bus, truck ან motorcycle). ის იღებს არასავალდებულო მოთხოვნის პარამეტრებსაც: regions, რათა შედეგი თქვენთვის მოსალოდნელი ქვეყნებისკენ გადაიხაროს; camera_id და timestamp, რომლებიც პასუხში ბრუნდება; score-ის ზღვარი; და სწრაფი რეჟიმი.

GDPR დიზაინიდანვე: API ჰოსტინგდება ევროკავშირში, ყოველი სურათი მუშავდება მხოლოდ მეხსიერებაში და არასოდეს ინახება. არც ერთი მესამე მხარის ვიზუალური სერვისი არ ხედავს თქვენს სურათებს.

ინტეგრაციები: Home Assistant

ჩვენი ღია კოდის Home Assistant ინტეგრაცია (MIT ლიცენზია, ინსტალირდება HACS-ით) კითხულობს ნომრებს თქვენი Home Assistant კამერებიდან. ის თითოეული ნომრისთვის გაძლევთ სენსორსა და მოვლენას, ნომრის ქვეყნითა და ავტომობილის ტიპით. მხარს უჭერს Frigate-ს: ავტომობილის მოვლენისას კითხულობს კადრს და ნომერს Frigate-ში ქვე-ლეიბლად აბრუნებს. შესვლა OAuth-ით ხდება, ამიტომ ყველა მომხმარებელი იღებს საკუთარ უფასო გასაღებს.

Home Assistant ინტეგრაცია GitHub-ზე ↗ ინტეგრაციები

🔑 შედით დეველოპერად, რომ ეს endpoint sandbox-ში ცოცხლად სცადოთ — დღეში 10 უფასო სატესტო გამოძახება თითო პროდუქტზე. შესვლა

განახლდა 28.10.2026 04:09