
Rufen Sie das Fahrzeugkennzeichen aus einem Bild ab, das über ein N8N-Formular übermittelt wurde.
Dieser Workflow ruft Nummernschilder aus Bildern ab, die über ein N8N-Formular übermittelt wurden, indem er ein Vision-Language-Modell verwendet und anschließend die gesammelten Daten präsentiert.
Wie es funktioniert
Dieser Workflow dient dazu, Fahrzeugkennzeichen aus Bildern zu extrahieren, die über ein N8N-Formular übermittelt wurden. Der Prozess beginnt, wenn ein Benutzer ein Bild über das Formular hochlädt, wodurch der Workflow ausgelöst wird. Der erste Knoten in der Sequenz ist der „Webhook“-Knoten, der auf eingehende HTTP-Anfragen lauscht. Wenn ein Bild übermittelt wird, erfasst der Webhook die Daten, einschließlich der Bilddatei.
Im Anschluss an den Webhook nutzt der Workflow einen „Function“-Knoten, um die Bilddaten für die Verarbeitung vorzubereiten. Dieser Knoten ist dafür verantwortlich, die relevanten Informationen aus der eingehenden Anfrage zu extrahieren, insbesondere die Bilddatei, die das Nummernschild enthält.
Als nächstes verbindet sich der Workflow mit einem „Vision Language Model“-Knoten, der mit der Analyse des Bildes beauftragt ist. Dieser Knoten nutzt fortschrittliche Bilderkennungstechnologie, um das Nummernschild aus dem hochgeladenen Bild zu identifizieren und zu extrahieren. Die Ausgabe dieses Knotens ist das erkannte Kennzeichen, das dann an den nachfolgenden Knoten übergeben wird.
Der letzte Schritt im Workflow ist der Knoten „Auf Webhook antworten“. Dieser Knoten sendet das extrahierte Kennzeichen als Antwort auf seine ursprüngliche Anfrage an den Benutzer zurück. Der Workflow erfasst das Bild effektiv, verarbeitet es, um die erforderlichen Informationen zu extrahieren, und gibt das Ergebnis zurück – alles in einem nahtlosen Ablauf.
Hauptmerkmale
1. Funktion zum Hochladen von Bildern:
Der Workflow ermöglicht es Benutzern, Bilder direkt über ein n8n-Formular hochzuladen, was es benutzerfreundlich und zugänglich macht.
2. Automatisierte Datenextraktion:
Durch die Verwendung eines Vision-Language-Modells automatisiert der Workflow den Prozess der Extraktion von Nummernschildern, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Genauigkeit erhöht wird.
3. Echtzeit-Reaktion:
Der Workflow bietet Benutzern sofortiges Feedback, indem er mit dem extrahierten Nummernschild antwortet, was die Benutzererfahrung verbessert.
4. Skalierbarkeit:
Das Design des Workflows ermöglicht eine einfache Skalierbarkeit, sodass mehrere Anfragen gleichzeitig ohne Leistungseinbußen bearbeitet werden können.
5. Integration mit n8n:
Durch die Nutzung der Funktionen von n8n kann dieser Workflow problemlos in andere Dienste und Tools integriert werden, was eine weitere Automatisierung und Datenverarbeitung ermöglicht.
Tools-Integration
1. Webhook-Knoten:
Erfasst eingehende HTTP-Anfragen, die die Bilddaten enthalten.
2. Funktionsknoten:
Verarbeitet die eingehenden Daten, um die Bilddatei zur Analyse zu extrahieren.
3. Vision Language Model Node:
Analysiert das Bild, um das Nummernschild zu erkennen und zu extrahieren.
4. Antwort auf Webhook-Knoten:
Sendet das extrahierte Nummernschild als Antwort an den Benutzer zurück.
API-Schlüssel erforderlich
Für die Funktion dieses Workflows sind keine API-Schlüssel, Anmeldeinformationen oder Authentifizierungskonfigurationen erforderlich. Es basiert ausschließlich auf den Fähigkeiten der n8n-Plattform und ihrer integrierten Knoten.








