Récupérez le nom du chauffeur, la plaque d'immatriculation et l'heure d'arrivée estimée (ETA) depuis n'importe quelle capture d'écran de trajet VTC
Saisir manuellement le nom du chauffeur et la plaque d'immatriculation depuis un écran Uber en cours de trajet dans un journal prend 2 minutes par trajet — cet outil extrait tous les détails visibles du trajet en 5 à 10 secondes par capture d'écran.
5 à 10 s par capture d'écran · Jusqu'à 99 % de précision sur le texte imprimé
Ce que vous pouvez extraire d'une capture d'écran de trajet VTC
L'écran de trajet en cours affiche l'identité du chauffeur et la progression du trajet — des données qui disparaissent à la fin de la course et que le reçu post-trajet ne montre jamais. Avec l'Extraction de colonnes personnalisées, vous saisissez les noms de champs une seule fois et l'IA les reconnaît par leur sens sur Uber, Lyft, Didi et Grab. Voici les champs que vous pouvez cibler.
Prénom (Uber, Lyft) ou nom complet (Grab dans certains marchés) — affiché différemment sur la carte chauffeur de chaque plateforme.
Le numéro de plaque affiché dans l'application — essentiel pour vérifier que vous êtes dans le bon véhicule. Pas toujours inclus sur le reçu post-trajet.
« Toyota Camry », « Honda Civic » — Lyft affiche en plus la couleur du véhicule ; Uber ne montre que le modèle.
Un compte à rebours qui défile chaque seconde — « Arrivée dans 3 min » ou « Arrivée prévue à 20 h 15 ». Obsolète dès la capture d'écran.
Le tarif total affiché sur l'écran récapitulatif en cours ou post-trajet — sans le détail des frais ligne par ligne qui n'apparaît que sur le reçu.
Les données de cet écran disparaissent à la fin du trajet — et chaque application les affiche différemment
Un écran de trajet VTC en cours est un affichage de données éphémère conçu pour la vérification de sécurité et le suivi du trajet — pas pour la tenue de registres. La photo du chauffeur disparaît à la fin du trajet. L'ETA cesse de défiler. La plaque d'immatriculation et les informations du véhicule reculent dans un trajet passé. Et chaque plateforme — Uber, Lyft, Didi, Grab — structure ces mêmes champs à travers des architectures d'interface entièrement différentes. Voici pourquoi l'extraction de cet écran est particulièrement difficile, et comment l'extraction sémantique la gère.
Uber place la photo du chauffeur, le prénom et la plaque d'immatriculation dans une carte supérieure centrée au-dessus d'une carte d'itinéraire en direct. Lyft ajoute la couleur du véhicule à la même disposition de carte. Didi intègre la note du chauffeur et le nombre cumulé de trajets à côté du nom. Grab varie selon le marché — certains affichent le prénom, d'autres le nom complet avec la plaque du véhicule. Quatre applications, quatre mises en page fondamentalement différentes pour les mêmes champs, et aucun outil basé sur des modèles ne peut les lire toutes.
La photo en direct du chauffeur, le compte à rebours de l'heure d'arrivée estimée (ETA) et le marqueur mobile sur la carte d'itinéraire n'existent que pendant la course. Une fois que le chauffeur appuie sur « Terminer », cet écran disparaît — remplacé par une invite de notation et un reçu qui montre la répartition des frais mais omet la photo du chauffeur, la plaque d'immatriculation et l'ETA réelle. Comme un cabinet d'avocats conseille aux passagers de VTC : « Les captures d'écran préservent des conditions qui peuvent changer quelques minutes après l'accident. Les chauffeurs peuvent terminer les courses plus tôt, les itinéraires peuvent être actualisés et les notifications de l'application peuvent disparaître. En capturant ce que vous voyez en temps réel, vous figez la preuve exactement telle qu'elle est apparue. »
Le nom du chauffeur se trouve dans une carte de chauffeur en petits caractères. La plaque d'immatriculation est compressée dans un bloc d'informations de trois lignes avec la marque, le modèle et la note du chauffeur. Pendant ce temps, l'écran est dominé par une carte en direct, un marqueur de voiture pulsant et des offres intégrées — « Essayez Uber One », des badges de tarification de pointe ou des bannières de parrainage. L'OCR traditionnel lit toute la page comme un seul bloc de texte : « John42Toyota CamryABC-1234Uber OneEssayez gratuitementArrivée dans 5 min. »
Avec l'Extraction de colonnes personnalisées, vous définissez les colonnes une fois — et l'IA localise chaque valeur par son sens, pas par sa position à l'écran. Un prénom à côté d'une photo de chauffeur et d'une plaque d'immatriculation est reconnu comme « Nom du chauffeur », qu'il se trouve dans la carte supérieure d'Uber, le panneau d'informations de Lyft ou le bloc de profil du chauffeur de Didi. La disposition visuelle importe peu — l'IA lit ce que signifient les éléments adjacents, pas où ils sont placés.
L'IA extrait exactement ce qui est visible dans l'image au moment de la capture. Si votre écran de course Uber affichait « Arrivée dans 3 min » à 20h12, c'est ce qui remplit la colonne ETA. Si le nom du chauffeur était « Priya » et la plaque d'immatriculation « ABC-1234 », ces valeurs atterrissent dans les colonnes Nom du chauffeur et Plaque d'immatriculation. Pas d'actualisation automatique, pas de connexion API — la capture d'écran est la source de vérité, et l'extraction la préserve telle quelle.
L'IA analyse tout l'écran de course et distingue les données liées à la course des éléments d'interface et des contenus promotionnels. Une carte d'itinéraire en direct avec un marqueur de voiture pulsant est reconnue comme un widget cartographique — pas confondue avec une adresse. Les bannières « Essayez Uber One » et les badges de tarification dynamique sont identifiés comme du contenu hors course. Seuls le nom du chauffeur, la plaque d'immatriculation, les informations du véhicule, l'ETA et le tarif remplissent votre feuille de calcul.
D'un lot de captures d'écran de trajets multi-plateformes à une seule feuille de calcul propre
Si vous prenez des trajets sur plusieurs plateformes — Uber pour les trajets quotidiens, Lyft quand les prix augmentent, Didi lors de vos voyages en Amérique latine, Grab en Asie du Sud-Est — voici ce qui se passe lorsque vous déposez toutes les captures d'écran en une seule fois.
Téléversez des captures d'écran de trajets en cours ou terminés depuis n'importe quelle application de covoiturage
Déposez des captures d'écran de trajets depuis autant de plateformes que vous utilisez — Uber, Lyft, Didi, Grab, ou toute autre application régionale de covoiturage. Les captures en haute résolution qui montrent la carte du chauffeur, le compte à rebours ETA et l'itinéraire en une seule image donnent les meilleurs résultats. Les captures en cours de trajet préservent la photo en direct du chauffeur et l'ETA décompté ; les captures de résumé après le trajet montrent l'itinéraire final et le tarif sans frais détaillés. Les deux types fonctionnent — sachez simplement que chacun contient des données différentes.
Nommez les champs dont vous avez besoin — l'IA s'occupe du reste
Définissez vos colonnes : Plateforme, Nom du chauffeur, Plaque d'immatriculation, Véhicule, ETA, Tarif estimé. Ajoutez Plateforme (options : Uber, Lyft, Didi, Grab, Autre) comme colonne déduite — l'IA identifie de quelle application provient chaque capture grâce à son identité visuelle, vous n'avez donc pas à trier ou étiqueter quoi que ce soit avant le téléversement. La carte supérieure noire et blanche d'Uber, l'accent rose de Lyft, l'en-tête orange de Didi et l'interface verte de Grab sont tous reconnus automatiquement.
Exportez vers Excel — une ligne par trajet, toutes les plateformes dans un seul tableau
Chaque capture de trajet devient une ligne dans votre feuille de calcul. « Marcus » dans Nom du chauffeur. « ABC-1234 » dans Plaque d'immatriculation. « Toyota Camry » dans Véhicule. « Arrivée dans 3 min » dans ETA. « 14,70 $ » dans Tarif estimé. Traitez un lot de 15 captures multi-plateformes et le résultat est un tableau propre — aucune configuration par application, aucun tri par plateforme, aucun copier-coller manuel depuis l'historique des trajets de chaque application. Les mêmes définitions de colonnes fonctionnent avec Uber, Lyft, Didi et Grab.
Exemple de sortie
| Plateforme | Nom du chauffeur | Plaque d'immatriculation | Véhicule | Heure d'arrivée estimée (ETA) | Tarif estimé |
|---|---|---|---|---|---|
| Uber | Priya | JXY 4821 | Toyota Camry | 8:15 PM | $14.70 |
| Lyft | Marcus | 7ABC 234 | Silver Honda Civic | 8:22 PM | $12.90 |
| Grab | Tan Wei Ming | SJJ 1234 A | Toyota Vios | 6:05 PM | RM 12.00 |
Où l'extraction de captures d'écran de trajets en covoiturage est fiable — et ses limites
Une capture d'écran en cours de trajet saisit un instant précis d'un trajet en direct. Voici ce que l'outil gère bien et où la nature d'une image statique impose des limites.
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Captures d'écran en pleine résolution pendant la course qui montrent la carte du chauffeur, l'heure d'arrivée estimée (ETA) et l'itinéraire en une seule image. Les captures natives de l'application produisent l'extraction la plus fiable des champs de petits textes comme les plaques d'immatriculation et les détails du véhicule.
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Traitement par lots multi-plateformes — captures Uber, Lyft, Didi et Grab ensemble sous les mêmes définitions de colonnes. L'IA lit la carte du chauffeur et l'affichage de course uniques de chaque application sans configuration par plateforme.
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Journalisation de sécurité ou de dépenses par course — capture d'écran pour chaque trajet et extraction du nom du chauffeur, de la plaque d'immatriculation, de l'ETA et du tarif dans un enregistrement cohérent sur toutes les plateformes.
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Cela ne récupère pas les données de course en direct des API de VTC. Il lit exactement ce qui est visible dans la capture d'écran au moment de la prise — il ne se connecte pas à Uber, Lyft, Didi ou Grab, et ne se rafraîchit pas automatiquement lorsque le chauffeur se déplace ou que l'ETA change.
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Cela extrait le tarif total affiché sur l'écran de course — pas la ventilation détaillée des frais. La ventilation détaillée avec le tarif de base, les frais de réservation, la tarification dynamique et le pourboire n'apparaît que sur le reçu détaillé (accessible depuis l'historique des courses). Les écrans récapitulatifs pendant et après la course affichent le montant total sans cette ventilation.
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Applications de VTC non anglophones (Didi en espagnol/portugais, Grab en thaï/vietnamien, Yandex Go en russe) peuvent nécessiter des définitions de colonnes spécifiques à la langue pour un mappage précis des champs. L'IA lit les textes dans plus de 60 langues, mais les noms de colonnes doivent correspondre à la langue du texte à l'écran pour de meilleurs résultats.
Questions fréquentes
Puis-je extraire des données de captures d'écran de courses Uber, Lyft, Didi et Grab dans le même lot ?
Oui. Définissez un ensemble de colonnes — Plateforme, Nom du chauffeur, Plaque d'immatriculation, Véhicule, Heure d'arrivée estimée (ETA), Tarif estimé — et l'IA traite chaque capture d'écran avec les mêmes définitions. La carte supérieure d'Uber avec prénom + photo + plaque d'immatriculation, l'affichage de la couleur du véhicule de Lyft, la note du chauffeur et le nombre de courses de Didi, ainsi que les formats de noms régionaux de Grab sont tous lus sémantiquement. Les noms des chauffeurs et les plaques d'immatriculation atterrissent dans les bonnes colonnes, quel que soit l'endroit où chaque plateforme les place. Aucun tri préalable requis.
L'ETA sur un écran de course défile chaque seconde — quelle valeur l'extraction produit-elle ?
L'IA lit exactement ce qui est visible dans la capture d'écran au moment de la prise. Si votre capture affiche « Arrivée dans 3 min », la colonne Heure d'arrivée estimée (ETA) capture « 3 min » ou l'heure correspondante — et cette valeur est l'instantané de cet instant. L'outil ne se connecte à aucune API de covoiturage, ne s'actualise pas automatiquement et ne met pas à jour la valeur après l'extraction. Cela fait de la capture d'écran un enregistrement définitif : si un chauffeur est resté immobile pendant 15 minutes pendant que l'ETA augmentait, la capture prouve ce que l'application affichait à ce moment précis. Un utilisateur de Reddit qui a décrit un chauffeur resté immobile pendant 20 minutes a capturé une capture d'écran montrant l'ETA passant de 14 à 20 minutes — l'instantané est la preuve.
La colonne Nom du chauffeur gérera-t-elle l'affichage du prénom uniquement chez Uber par rapport à Grab qui affiche les noms complets dans certains marchés ?
Oui. L'IA lit ce que l'application affiche — « Priya » du format prénom d'Uber, « Marcus » de Lyft, ou « Tan Wei Ming » de Grab là où les noms complets apparaissent dans la carte du chauffeur. La valeur extraite préserve la présentation originale de chaque plateforme dans la colonne Nom du chauffeur. Pendant ce temps, l'écran de course de Didi intègre la note du chauffeur et le nombre cumulé de courses à côté du nom — l'IA sépare ces éléments en champs distincts si vous définissez des colonnes séparées pour eux. Si vous devez normaliser les formats de noms entre les plateformes (par exemple, extraire uniquement le prénom quel que soit ce que l'application affiche), une colonne calculée dans votre feuille de calcul peut gérer cela après l'extraction.
La plaque d'immatriculation peut-elle être extraite de manière fiable — et est-elle assez précise pour les notes de frais ?
Oui. Les numéros de plaque d'immatriculation sur les écrans en cours de trajet sont généralement affichés dans un texte clair et à fort contraste — souvent de la même taille que le nom du chauffeur. Pour les captures d'écran natives en pleine résolution de l'application de covoiturage, la colonne Plaque d'immatriculation atteint la même précision allant jusqu'à 99 % que les autres champs de texte imprimés. Ce champ est particulièrement précieux car il n'apparaît souvent pas sur le reçu après le trajet — l'écran en cours de trajet est l'un des rares endroits où le numéro de plaque est explicitement affiché aux côtés des informations sur le chauffeur et le véhicule. Par sécurité, de nombreux passagers sont invités à « vérifier que la plaque d'immatriculation correspond à ce qui est affiché dans l'application » — l'extraire dans un journal préserve cette vérification de manière permanente.
Quelle est la différence entre l'extraction depuis l'écran en cours de trajet et le reçu après le trajet ?
Ils contiennent des informations différentes et servent des objectifs différents. L'écran en cours de trajet affiche la photo en direct du chauffeur, le compte à rebours de l'heure d'arrivée estimée (ETA) en temps réel, la plaque d'immatriculation, la marque et le modèle du véhicule, ainsi que la position actuelle sur une carte d'itinéraire — c'est la vue de vérification de sécurité/identité, et elle disparaît à la fin du trajet. Le reçu après le trajet (accessible depuis l'historique des trajets) affiche la ventilation des frais par poste — tarif de base, frais de réservation, tarification dynamique, frais par minute/par kilomètre et pourboire — mais omet la photo du chauffeur, la plaque d'immatriculation et l'ETA réelle à un moment donné. Cette page couvre les écrans récapitulatifs en cours de trajet et après le trajet (trace de l'itinéraire + tarif total sans ventilation). Pour les données complètes du reçu, y compris la structure détaillée des frais, consultez les options d'extraction de reçus Uber/Lyft ailleurs sur le site. Les deux sont complémentaires — l'écran en cours de trajet est votre preuve de qui conduisait et de ce que l'application affichait pendant le trajet ; le reçu est votre document financier.
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