واجهة ANPR - سجل التغييرات

اكتشاف اللوحات: اكتشافات خاطئة أقل بنسبة 43% — أصبح كاشف اللوحات يُبلغ عن اكتشافات خاطئة أقل بنسبة 43% مع الحفاظ على نفس معدل الاستدعاء - يجد اللوحات الحقيقية نفسها كما في السابق، مع عدد أقل بكثير من الأشياء التي ليست لوحات.

قراءة اللوحات (OCR): قراءات خاطئة أقل بنسبة 18% — أصبح نظام التعرّف الضوئي الذي يقرأ نص اللوحة يخطئ في قراءة لوحات أقل بنسبة 18%، فيكون حقل text لكل لوحة صحيحاً في عدد أكبر من الحالات.

التعرّف على لون السيارة أصبح أدق — قمنا بتحديث طريقة تعرّف الـ API على لون المركبة. أصبح حقل color لكل سيارة أدق بشكل ملحوظ.

الحقل confidence لكل لوحة أصبح detection_confidence — نفس الرقم باسم أوضح. إنه درجة كاشف اللوحات للمربع - أي «توجد لوحة هنا» - ولم يكن يوماً حكماً على صحة النص: فمربع بدرجة 0.95 قد يحتوي لوحة غير مقروءة، واللوحات القادمة من معالجة الصور المقصوصة تحمل 0.0 بينما تُقرأ قراءة سليمة. الاسم القصير كان يدعو إلى هذا الخلط، لذلك أُزيل. إن كنت تعتمد عليه في الفلترة، انتقل إلى درجات القراءة أدناه. وما عدا ذلك لم يتغير شيء في الحقل.

مدى ثقة الـ OCR بالنص: text.confidence وtext.min_char_confidence — صارت كل لوحة تُرجع متوسط درجات حروفها ودرجة أضعف حرف فيها. استخدم الحد الأدنى عندما يجب أن يكون النص كاملاً صحيحاً - فرقم اللوحة لا يكون صحيحاً «جزئياً»، وحرف واحد بدرجة 0.31 يجعل الرقم خاطئاً بينما يبقى المتوسط 0.88. وتكون القيمتان null عندما لا يُقرأ أي حرف، فلا يخلط فلتر «أقل من 0.5» بين غياب القراءة وقراءة ضعيفة. والحقلان نفسهما متاحان داخل text في /v1/read.

all_cars=true صار يعتمد نموذجاً مخصصاً لعدّ المركبات — إحصاء ساحة مليئة بالسيارات مسألة مختلفة عن اختيار السيارة التي تدور حولها الصورة، وصار لها نموذجها الخاص المدرَّب على إيجاد كل مركبة في الإطار، القريبة والبعيدة. في إطار حقيقي لساحة سيارات وجدت الطريقة السابقة مركبة واحدة، بينما يجد هذا النموذج 15. ثم تُوصف كل مركبة كبيرة بما يكفي للقراءة وصفاً كاملاً: نوع هيكلها ولونها وزاوية رؤيتها وماركتها وطرازها، مع كشف لوحتها وقراءتها داخل اقتصاصها. أما المركبات الأصغر من أن تُعرَّف فتبقى مذكورة ليبقى العدد صحيحاً، مع described: false وسمات غير معروفة بدل سمات مُختلَقة.

تفاصيل المركبة في صور لم تكن تُرجع أي تفاصيل — كاشف السيارات لا يقول «هذه هي السيارة» إلا عند شبه يقين، وهو المطلوب عند اختيار سيارة واحدة - لكنه في صور العملاء العادية كان يعني أن body يعود أحياناً null بلا ماركة ولا طراز ولا لون ولا زاوية رؤية، حتى حين تُقرأ اللوحة قراءة سليمة. وعندما يمتنع الكاشف الآن، يوفّر نموذج عدّ المركبات السيارة بدلاً منه. وبالقياس على 14 صورة حقيقية من العملاء: كان body فارغاً في 5 منها قبل التغيير، وفي واحدة بعده. ويخبرك body.car_source أي كاشف أجاب.

حجم استخدام كبير، أو تحتاج أن تبقى الصور داخل شبكتك؟ النماذج متاحة أيضاً بترخيص حاوية Docker تشغّلها على خادمك الخاص بلا حدود على عدد الطلبات - ردّ على أي من رسائلنا أو راسلنا على [email protected].

POST /v1/plate-logo — يكتشف اللوحة، ويزيلها مع إضاءة وظل طبيعيين، ثم يطوّع الشعار المرفوع ليطابق مستوى اللوحة. أرسل ملفين: file (صورة السيارة) وlogo (صيغة PNG بخلفية شفافة تعطي أنظف نتيجة)؛ ويتحكم opacity (من 0 إلى 1، والقيمة الافتراضية 0.95) في شدة الدمج. تُعاد الصورة المعدّلة بصيغة image/jpeg، مع مربع اللوحة وزاوية ميلها ودرجة ثقة الكشف في ترويسات الاستجابة X-Plate-*، أو رمز 422 إذا لم يُعثر على لوحة. يُحتسب الطلب واحداً ضمن حدودك الزمنية والشهرية. متاح أيضاً دون مصادقة على واجهة العرض التجريبي.

درجة ثقة لكل حرف في الـ OCR — أصبح الحقل text.characters[] مملوءاً. كل عنصر فيه هو حرف واحد قرأه النموذج فعلاً: الحرف نفسه، وما إذا كان عربياً أم لاتينياً، ودرجة ثقته الخاصة، وموضع مربعه على اللوحة. مفيد لرفض القراءات الضعيفة بنفسك بدل الوثوق بالنص كاملاً. كان المفتاح موجوداً من قبل لكنه فارغ دائماً.

اعرف متى قُرئ النص العربي ومتى جرى تحويله — يوضّح الحقلان plate_number_ar_source وplate_code_ar_source ما إذا كان النص العربي قد قُرئ فعلاً من اللوحة (detected)، أو حُوّل من القراءة اللاتينية (transliterated)، أو مزيج بينهما. أما الأحرف التي جرى تحويلها بدل قراءتها فتُستبعد عمداً من characters[]، حتى لا يُقدَّم التخمين على أنه قراءة.

أصبح /v1/read يعيد حقل confidence — وهو متوسط درجات الـ OCR لكل حرف - نظير جودة القراءة لدرجة الكشف التي يعيدها /v1/detect لكل لوحة.

quality - كم بكسل حصلت عليه اللوحة فعلاً — عرض اللوحة، لا عرض الصورة، هو ما يتنبأ بصحة القراءة، ولذلك أصبحت كلتا نقطتي النهاية تصرّح به بدل أن تتركك تستنتجه. تحمل كل لوحة كائن quality يضم plate_width_px وband (poor أو marginal أو good أو optimal) وnote بصياغة مباشرة - مثل "below 80px - expect reduced accuracy, especially on letters". في /v1/detect يُؤخذ العرض من مربع الكشف (x2 − x1)؛ وفي /v1/read تكون القصاصة هي اللوحة نفسها، فيكون العرض هو عرض الصورة. والنطاقات مأخوذة من فئات الدقة التي قِسناها: poor دون 80 بكسل، وmarginal من 80 إلى 100، وgood من 100 إلى 150، وoptimal من 150 فأعلى.

حروف عربية خاصة بكل دولة في /v1/read — تُصنّف نقطة النهاية دولة اللوحة أولاً ثم تستخدم جدول التحويل اللاتيني→العربي الخاص بتلك الدولة، أسوةً بما يفعله /v1/detect أصلاً. لكل من الإمارات والسعودية وعُمان جدول خاص بها؛ أما قطر والكويت والبحرين فلا يُختلق فيها حرف لم يقرأه النموذج.

صور اللوحات المقصوصة أصبحت تعيد نتيجة — إذا أرسلت صورة تحتوي على اللوحة وحدها - دون سيارة في الإطار - كان الكشف سابقاً لا يجد مربع لوحة فيجيب بأنه "لم يجد شيئاً". أما الآن فتُصنَّف الصورة كاملةً وتُقرأ باعتبارها اللوحة. وعلى عيّنة من 120 رفعاً حقيقياً من العملاء، ارتفعت نسبة الصور التي تعود بنتيجة من 55% إلى 76%. تحمل هذه اللوحات "source": "whole_image_fallback" وconfidence: 0.0 ومربعاً يغطي الصورة كاملة، لتتمكن من تمييزها. أما الصور التي ليست لوحات فما تزال تعيد صفر لوحات.

تحسّن كبير في التعرّف على الحروف العربية — أصبح نموذج الـ OCR أدق بوضوح مع الأحرف العربية، ما يقلّل أخطاء قراءة رموز وأرقام اللوحات العربية.

اللوحات الإماراتية الكلاسيكية — أُعيد تدريب التصنيف والـ OCR على اللوحات الكلاسيكية، فأصبحت قراءة نوع اللوحة والإمارة والرمز والرقم أكثر موثوقية في الصيغ الكلاسيكية.

أُعيد تدريب كاشف اللوحات لتحسين اكتشاف اللوحات الصغيرة والمائلة.

الباقة المجانية أصبحت 100 طلب شهرياً — بعد أن كانت 300. الباقات المدفوعة دون تغيير. وسيصلك بريد إلكتروني بمجرد تجاوزك 90 طلباً في الشهر، حتى لا تفاجئك الحاجة إلى شحن الرصيد.

الحسابات الموقوفة تحصل على ردّ أوضح — الحساب الموقوف يعيد الآن رمز 403 مع الرسالة "Your account has been blocked. Please contact [email protected] to restore access." - بعد أن كان يعيد 401 الذي يبدو وكأنه مفتاح API خاطئ.

هل تعمل بحجم طلبات كبير، أو تحتاج أن تبقى الصور داخل شبكتك؟ النماذج متاحة أيضاً بترخيص حاوية Docker تشغّلها على خادمك الخاص، دون أي حدود على الطلبات - ردّ على أي من رسائلنا أو راسلنا على [email protected].

POST /v1/car — كل خصائص السيارة دون أي معالجة للوحة. مفاتيح تحكّم لكل نموذج عبر الاستعلام (body_type، color، position، brand، car_model)، وكلها true افتراضياً؛ اضبط أياً منها على false لتخطّي ذلك النموذج.

POST /v1/detect/{country} — حدّد الدولة مباشرة وتخطَّ مصنّف الدول. يقبل uae وsaudi / saudi_arabia وkuwait وqatar وbahrain وoman.

plate_only في /v1/detect — يتخطّى كل نماذج السيارة (الهيكل واللون والزاوية والعلامة والطراز). تعود قيمة body بـ null.

على صورة بأبعاد ⁦1280×1440⁩: الوضع الافتراضي 1.3 ثانية، وplate_only 0.54 ثانية، وتحديد الدولة 1.06 ثانية، وكلاهما معاً 0.30 ثانية.

مع plate_only تبقى وجهة الحركة المستنتجة من camera_id بقيمة "unknown" - فنموذج الزاوية هو ما يستنتجها.

التعرّف على طراز السيارة — 2,003 فئة بصيغة Brand|Model.

make_model — المصدر الموحّد الموثوق للعلامة والطراز معاً. شبكة العلامة التجارية تحدّد العلامة، ثم يُعاد فكّ ترميز الطراز داخل تلك العلامة. وترفض الواجهة التخمين عند عدم اليقين بدلاً من إعادة طراز خاطئ بثقة (brand_uncertain، decision).

يُحجب حقل model الخام عندما يشير إلى علامة تجارية مختلفة عن توقّع العلامة الأعلى ثقة. اعتمد على make_model؛ أما brand وmodel فهما إشارتان خامتان من كل شبكة على حدة.

التعرّف على العلامة التجارية للسيارة — 181 علامة تجارية، تُعاد في body.brand.

دقة تتجاوز 99% في كشف الدولة — في جميع الأسواق الستة المدعومة - الإمارات والسعودية والكويت وقطر والبحرين وعُمان.

تحسّن كبير في تصنيف اللوحات — أصبح التنبؤ بالإمارة واللون والنوع والحجم يتم عبر مصنّف مخصّص لكل دولة بدلاً من نموذج واحد مشترك، ما يرفع الدقة بوضوح في كل سوق.

main_only في /v1/detect — تخطَّ تمريرة الإطار الكامل وأعد لوحة السيارة الرئيسية فقط.

إدارة المواقف — المباني ← المناطق ← الكاميرات، مع عمليات إنشاء وقراءة وتعديل وحذف كاملة.

سجل الحركة — تمرير camera_id إلى /v1/detect يسجّل حدث دخول أو خروج لكل لوحة مكتشفة، مع استنتاج الاتجاه من مشاهد الدخول والخروج المهيّأة للكاميرا.

استعلامات المواقف — /api/parking/search (جزء من رقم اللوحة ← الموقع الحالي والسجل)، و/api/parking/current، و/api/parking/movements.

كشف زاوية الرؤية — أمامية / خلفية / جانبية، بالإضافة إلى أربع زوايا ثلاثة أرباع موجَّهة (semiside_front_left، semiside_front_right، semiside_back_left، semiside_back_right)، تُعاد في body.position. تجمع كتلة probs_coarse الزوايا الأربع في semi_side للمستدعين الذين يحتاجون الزاوية العامة فقط.

كشف لون السيارة — body.color مع الاسم وقيمة hex وقيم RGB.

كشف السيارة — يحدّد السيارة الرئيسية ويعيد car_bbox وcar_confidence. وأصبح كشف اللوحة يعمل على قصاصة السيارة إضافة إلى الإطار الكامل، ما يحسّن الاكتشاف في اللقطات الواسعة.

تصنيف هيكل السيارة — سيدان، هاتشباك، ستيشن، كوبيه، مكشوفة، دفع رباعي، بيك أب، ميني فان.

POST /v1/body — تصنيف الهيكل بشكل مستقل.

POST /v1/read — اقرأ صورة لوحة مقصوصة مسبقاً واحصل على النص والخصائص دون تشغيل كشف الإطار الكامل.

دقة كشف الدولة.

أصبح نص اللوحة مقسّماً إلى مجموعة رمز ومجموعة رقم، وأُعيدت تسمية الحقول:

سابقاً zone / zone_ar - الآن plate_code_en / plate_code_ar

سابقاً full_plate_en / full_plate_ar - الآن plate_number_en / plate_number_ar

إعادة تدريب نموذج الـ OCR — تعامل أفضل بكثير مع العربية. وأصبحت القراءتان الإنجليزية والعربية تكمّلان بعضهما، فالحرف الذي يُتعرّف عليه في أحد النظامين يملأ الآخر.

توثيق عام للواجهة البرمجية وتوثيق للـ webhooks.

تنسيق إنجليزي وعربي صريح لكل حقل نصي في اللوحة.

Webhooks — إدارة نقاط النهاية، وتدوير المفتاح السري، وإرسال تجريبي، وسجل تسليم مع تاريخ إعادة المحاولة.

الاستخدام والسجلات — سجلات الطلبات، وتفاصيل السجل، وتصدير السجلات، ورسوم الاستخدام والحصة.

ساحة التجربة — جرّب الكشف تفاعلياً وأرسل ملاحظاتك على النتائج.

تمرير معاملات الطلب في نقاط نهاية الكشف.

POST /v1/detect — اكشف اللوحات في الصورة واحصل على الموضع ودرجة الثقة والنص بالإنجليزية والعربية وخصائص اللوحة.

POST /v1/read — اقرأ لوحة مقصوصة مسبقاً.

GET /v1/usage — إحصائيات الاستخدام.

مصادقة بمفتاح API وإدارة المفاتيح.