商品检测API调用方法

更新时间：2025-08-04

接口描述

本文档主要说明定制化商品检测模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们：

在百度智能云控制台内提交工单，咨询问题类型请选择人工智能服务
进入EasyDL社区交流，与其他开发者进行互动

接口鉴权

进入EasyDL零售版的百度智能云控制台应用列表页面，如下图所示：

如果还未创建应用，请点击「创建应用」按钮进行创建。创建应用后，参考鉴权参考文档，使用API Key(AK)和Secret Key(SK)获取access_token

请求说明

请求示例

HTTP 方法：POST

请求URL：请首先在EasyDL零售版进行定制商品检测模型训练，完成训练后申请上线，上线成功后可在服务列表中查看并获取url。

URL参数：

参数	值
access_token	通过API Key和Secret Key获取的access_token，参考鉴权认证机制文档

Header如下：

参数	值
Content-Type	application/json

注意：如果出现336001和336002的错误码很可能是因为请求方式错误，与其他图像识别服务不同的是定制化图像识别服务以json方式请求。

Body请求示例：

Plain Text

1{
2    "image": "<base64数据>"
3}

Body中放置请求参数，参数详情如下：

请求参数

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	是	string	-	图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式注意请去掉头部
threshold	否	number	0~1	可精确到小数点后两位，默认值为建议阈值，请在我的模型列表-完整评估结果查看推荐阈值。阈值（threshold），是正确结果的判定标准，例如阈值是0.6，置信度大于0.6的识别结果会被当作正确结果返回。
split_shelf	否	boolean	True/False	True表示区分货架节数，False表示不区分货架节数。默认为False。当未开通货架层数识别服务功能时，传该参数不生效。

提示：image参数中“去掉头部”指的是图片经base64编码后的头部信息「data:image/jpeg;base64,」，如下图所示：

返回说明

排面数：同层同列去重后的SKU检测数量

开启模型服务功能可参考服务功能文档

返回参数

返回结果为JSON格式

字段	是否必选	类型	说明	需要开启的模型服务功能
recapture_score	否	float	图片是对手机屏幕翻拍的可能性评分。翻拍判定方法：设定一个判定为翻拍图片的阈值，即如果recapture_score大于这个值，则认为这张图片是翻拍。请结合业务实际情况和实测结果进行设定阈值	商品陈列翻拍识别
statistics	否	object{}	对于整张图片的综合识别统计结果	商品排面占比统计
+known_sku_num	否	int	定制模型识别的SKU总数量	商品排面占比统计
+unknown_sku_num	否	int	定制模型未识别的SKU总数量	商品排面占比统计
+known_sku_facing	否	int	定制模型识别的SKU总排面数量，如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品排面占比统计
+unknown_sku_facing	否	int	定制模型未识别的SKU总排面数量，如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品排面占比统计
+vacancy_num	否	int	货架上的空位数量，如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品排面占比统计
+share_of_shelf	否	float	定制商品检测模型识别SKU的排面占比= (known_sku_facing)/(known_sku_facing+ unknown_sku_facing)。如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品排面占比统计
+known_sku_proportion	否	float	定制商品检测模型识别SKU的数量占比= (known_sku_num)/(known_sku_num+ unknown_sku_num)	商品排面占比统计
+utilization	否	float	货架利用率= (known_sku_num)/(known_sku_num+ unknown_sku_num+vacancy_num)。如果图片为非货架陈列场景（如冰柜、端架、普通货架等），结果不具参考意义	商品排面占比统计
sku_count	否	array[object]	定制商品检测模型识别的各类SKU的总数和排面占比	商品排面占比统计
+name	否	string	定制商品检测模型识别的SKU标签，SKU名称_品牌名称_规格参数，为在EasyDL零售版上创建SKU时填写的内容	商品排面占比统计
+sku_code	否	string	定制商品检测模型识别的SKU编码，为在EasyDL零售版上创建SKU时填写的内容	商品排面占比统计
+sku_num	否	int	定制商品检测模型识别的各类SKU的总数	商品排面占比统计
+proportion	否	float	定制商品检测模型识别的各类SKU的数量占比= sku_num/(known_sku_num+unknown_sku_num)	商品排面占比统计
+sku_facing	否	int	定制商品检测模型识别的各类SKU的总排面数	商品排面占比统计
+sku_sos	否	float	定制商品检测模型识别的各类SKU的排面数量占比= sku_facing/(known_sku_facing+ unknown_sku_facing)。如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品排面占比统计
shelf_info	否	array[object]	各组货架的每层货架的详细统计信息，如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品排面占比统计
+shelf	否	int	商品所在货架编号，”-1“表示未识别到货架，编号为图中货架最左从往右数依次增大	商品排面占比统计
+layer_info	否	array[object]	各货架层的详细空位数信息	商品排面占比统计
++layer	否	int	商品所在层数编号，”-1“表示未识别到层数，编号为从图中货架最上层往下依次增大	商品排面占比统计
++layer_vacancy	否	int	每一层的空位数量	商品排面占比统计
++layer_known_sku_num	否	int	每一层的可识别SKU数量	商品排面占比统计
++layer_unknown_sku_num	否	int	每一层的未知SKU数量	商品排面占比统计
layer_count	否	array[object]	图片中，各货架的总层数，如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品陈列层数识别
+shelf	否	int	商品所在货架编号，”-1“表示未识别到货架，编号为图中货架最左从往右数依次增大	商品陈列层数识别
+layer_num	否	int	货架的总层数，如果图片为非货架陈列场景（如冰柜、端架、普通货架等），结果不具参考意义	商品陈列层数识别
layer_top	否	int	判断是否拍摄到货架最上一层，0表示未拍摄到，1表示拍摄到，-1表示图片中未识别到货架	商品陈列层数识别
layer_complete	否	int	表面货架是否拍摄完整，0表示不完整，1表示完整	商品陈列层数识别
scenes	否	array[string]	图片中包含的陈列场景类型。返回所有场景去重后的集合，"GE"表示端架，"shelf"表示货架，"freezer"表示冰柜，"TG"表示地堆，"cutbox"表示割箱，"DL"表示地龙，"HS"表示挂钩货架，"OBS"表示斜口篮货架，"SGE"表示小端架，"barcounter"表示吧台，"HF"表示卧式冰柜，"OACR"表示冷风柜，"HGE"表示挂钩端架，"unknown"表示未识别到场景	商品陈列场景识别
log_id	是	int	唯一的log id，用于问题定位	商品基本信息识别
results	否	array[object]	图片中每个商品的详细信息	-
+name	否	string	SKU名称_品牌名称_规格参数	商品基本信息识别
+scene	否	string	表示该SKU所在的陈列场景。"GE"表示端架，"shelf"表示货架，"freezer"表示冰柜，"TG"表示地堆，"cutbox"表示割箱，"DL"表示地龙，"HS"表示挂钩货架，"OBS"表示斜口篮货架，"SGE"表示小端架，"barcounter"表示吧台，"HF"表示卧式冰柜，"OACR"表示冷风柜，"HGE"表示挂钩端架，"unknown"表示未识别到场景	商品陈列场景识别
+shelf	否	int	商品所在货架编号，"-1"表示未识别到货架，编号为图中货架最左从往右数依次增大，如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品陈列层数识别
+layer	否	int	商品所在层数编号，"-1"表示未识别到层数，编号为从图中货架最上层往下依次增大，如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品陈列层数识别
+sku_sn	否	string	商品的陈列排序序号，返回"A-B"或"A-B-C"，如"2-1"或"2-1-1"，其中A、B、C分别为数字，A代表同一货架层的横向顺序，从左至右依次增大；B代表同一货架的层纵向序号，从下至上依次增大；如果存在大商品上下陈列有小商品或包含小商品的情况，会出现C，从左至右依次增大。如果图片为非货架陈列场景（如堆箱、割箱、地龙等），结果不具参考意义	商品陈列层数识别
+sku_code	否	string	商品编号，由用户在模型训练页面创建SKU时自定义	商品基本信息识别
+score	否	float	置信度	商品基本信息识别
+location	否	object{}	每个商品在图上的像素位置	商品基本信息识别
++left	否	int	检测到的目标主体区域到图片左边界的像素距离	商品基本信息识别
++top	否	int	检测到的目标主体区域到图片上边界的像素距离	商品基本信息识别
++width	否	int	检测到的目标主体区域的像素宽度	商品基本信息识别
++height	否	int	检测到的目标主体区域的像素高度	商品基本信息识别

建议翻拍判定方法

设定一个判定为翻拍图片的阈值，即如果recapture的score大于这个值，则认为这张图片是翻拍。通常有两中对应的业务模式：

注：以下数值均为建议值，实际应用的阈值请结合业务实际情况和实测结果进行设定

业务里查翻拍的原则是宁可错杀一千，也不愿错放一个的，那么可以把认为是翻拍的阈值放在0.8~0.95。
业务里查翻拍的原则是允许错放过一些翻拍的图片，但是查到的一定要对，那么可以把认为是翻拍的阈值放在0.98甚至0.99。

门店管理

地堆检测API调用方法

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