Obtenha Nome do Motorista, Placa e ETA de Qualquer Captura de Tela de Viagem de Rideshare
Digitar manualmente o nome do motorista e a placa de uma tela do Uber durante a viagem em um registro leva 2 minutos por viagem — esta ferramenta extrai todos os detalhes visíveis da viagem em 5 a 10 segundos por captura de tela.
5 a 10s por captura de tela · Até 99% de precisão em texto impresso
O que você pode extrair de um print da tela de viagem de carona
A tela de viagem em andamento mostra a identidade do motorista e o progresso do trajeto — dados que desaparecem quando a corrida termina e que o recibo pós-corrida nunca exibe. Com a Extração de Colunas Personalizadas, você digita os nomes dos campos uma única vez e a IA os identifica pelo significado em Uber, Lyft, Didi e Grab. Estes são os campos que você pode segmentar.
Primeiro nome (Uber, Lyft) ou nome completo (Grab em alguns mercados) — exibido de forma diferente no cartão do motorista de cada plataforma.
O número da placa exibido no app — essencial para a segurança, pois confirma que você está no veículo certo. Nem sempre incluída no recibo pós-corrida.
"Toyota Camry", "Honda Civic" — o Lyft também exibe a cor do veículo; o Uber mostra apenas o modelo.
Um cronômetro regressivo que atualiza a cada segundo — "Chegando em 3 min" ou "Previsão para 20h15". Fica desatualizado no instante em que você tira o print.
O valor total exibido na tela de resumo durante ou após a corrida — sem o detalhamento de taxas que só aparece no recibo.
Os Dados Nesta Tela Desaparecem Quando a Viagem Termina — e Cada Aplicativo os Exibe de Forma Diferente
A tela de uma viagem em andamento em um aplicativo de transporte é uma exibição de dados transitória, criada para verificação de segurança e progresso da viagem — não para registro. A foto do motorista desaparece quando a viagem é concluída. O ETA para de contar. A placa e as informações do veículo ficam no histórico da viagem. E cada plataforma — Uber, Lyft, Didi, Grab — estrutura esses mesmos campos em arquiteturas de interface totalmente diferentes. Veja por que extrair dados desta tela é especialmente difícil e como a extração semântica resolve isso.
O Uber coloca a foto do motorista, o primeiro nome e a placa em um cartão superior centralizado acima de um mapa de rota ao vivo. O Lyft adiciona a cor do veículo ao mesmo layout de cartão. O Didi incorpora a avaliação do motorista e o número acumulado de viagens ao lado do nome. O Grab varia conforme o mercado — alguns mostram o primeiro nome, outros exibem o nome completo com a placa do veículo. Quatro aplicativos, quatro layouts fundamentalmente diferentes para o mesmo conjunto de campos, e nenhuma ferramenta baseada em modelo lê todos eles.
A foto ao vivo do motorista, a contagem regressiva da previsão de chegada e o marcador em movimento no mapa da rota existem apenas durante a viagem. Assim que o motorista toca em "concluir", essa tela desaparece — substituída por um prompt de avaliação e um recibo que mostra o detalhamento da tarifa, mas omite a foto do motorista, a placa e qual era a previsão de chegada (ETA) real. Como um escritório de advocacia aconselha passageiros de transporte por aplicativo: "Capturas de tela preservam condições que podem mudar minutos após o acidente. Os motoristas podem encerrar viagens antes do previsto, as rotas podem ser atualizadas e as notificações do aplicativo podem desaparecer. Ao capturar o que você vê em tempo real, você congela a evidência exatamente como ela apareceu."
O nome do motorista fica em um cartão de motorista com fonte pequena. A placa é comprimida em um bloco de informações de três linhas, junto com marca e modelo do veículo e a avaliação do motorista. Enquanto isso, a tela é dominada por um mapa ao vivo, um marcador de carro pulsante e ofertas incorporadas — "Experimente o Uber One", selos de preço dinâmico ou banners de indicação. O OCR tradicional lê a página inteira como um único bloco de texto: "João42Toyota CamryABC-1234Uber OneExperimente grátisChegando em 5 min."
Com a Extração de Colunas Personalizadas, você define as colunas uma vez — e a IA localiza cada valor pelo significado, não pela posição na tela. Um primeiro nome ao lado da foto do motorista e da placa é reconhecido como "Nome do motorista", esteja ele no card superior do Uber, no painel de informações do Lyft ou no bloco de perfil do motorista no Didi. O layout visual é irrelevante — a IA lê o que os elementos adjacentes significam, não onde estão posicionados.
A IA extrai exatamente o que está visível na imagem no momento da captura. Se a tela da sua viagem no Uber mostrou "Chegada em 3 min" às 20h12, é isso que preenche a coluna Previsão de chegada (ETA). Se o nome do motorista era "Priya" e a placa era "ABC-1234", esses valores vão para as colunas Nome do motorista e Placa. Sem atualização automática, sem conexão com API — o screenshot é a fonte da verdade, e a extração o preserva exatamente como está.
A IA examina toda a tela da viagem e distingue os dados relacionados à viagem dos elementos do app e das promoções. Um mapa de rota ao vivo com um marcador de carro pulsante é reconhecido como um widget de mapa — não é confundido com um endereço. Banners "Experimente o Uber One" e selos de preço dinâmico são identificados como conteúdo fora da viagem. Apenas o nome do motorista, a placa, as informações do veículo, a previsão de chegada e a tarifa preenchem sua planilha.
De um lote de capturas de tela de viagens de várias plataformas para uma planilha limpa
Se você faz corridas em várias plataformas — Uber para deslocamentos diários, Lyft quando o preço dinâmico está alto, Didi quando viaja na América Latina, Grab no Sudeste Asiático — veja o que acontece quando você envia todas as capturas de tela das viagens de uma vez.
Envie capturas de tela durante ou após a viagem de qualquer app de transporte
Envie capturas de tela de viagens de quantas plataformas você usar — Uber, Lyft, Didi, Grab ou qualquer app regional de transporte. Capturas em resolução total que mostram o cartão do motorista, o contador de ETA e o mapa da rota em um único quadro produzem os melhores resultados. Capturas durante a viagem preservam a foto ao vivo do motorista e o ETA regressivo; capturas do resumo pós-viagem mostram o trajeto final e a tarifa sem taxas detalhadas. Ambos os tipos funcionam — apenas saiba que cada um contém dados diferentes.
Nomeie os campos que você precisa — a IA cuida do resto
Defina suas colunas: Plataforma, Nome do motorista, Placa, Veículo, Previsão de chegada, Tarifa estimada. Adicione Plataforma (opções: Uber, Lyft, Didi, Grab, Outra) como uma Coluna inferida — a IA identifica de qual app cada captura veio pela identidade visual, então você não precisa separar ou rotular nada antes de enviar. O cartão superior preto e branco da Uber, o detalhe rosa da Lyft, o cabeçalho laranja da Didi e a interface verde da Grab são todos reconhecidos automaticamente.
Exporte para Excel — uma linha por viagem, todas as plataformas em uma tabela
Cada captura de viagem vira uma linha na sua planilha. "Marcus" em Nome do motorista. "ABC-1234" em Placa. "Toyota Camry" em Veículo. "Chegando em 3 min" em Previsão de chegada (ETA). "$14.70" em Tarifa estimada. Envie 15 capturas de plataformas mistas e o resultado é uma tabela limpa — sem configuração por app, sem separar por plataforma, sem copiar e colar manualmente do histórico de cada app. As mesmas definições de coluna funcionam na Uber, Lyft, Didi e Grab.
Exemplo de Saída
| Plataforma | Nome do motorista | Placa | Veículo | Previsão de chegada (ETA) | Tarifa estimada |
|---|---|---|---|---|---|
| Uber | Priya | JXY 4821 | Toyota Camry | 20:15 | US$ 14,70 |
| Lyft | Marcus | 7ABC 234 | Honda Civic prata | 20:22 | US$ 12,90 |
| Grab | Tan Wei Ming | SJJ 1234 A | Toyota Vios | 18:05 | RM 12,00 |
Onde a Extração de Capturas de Tela de Viagens de Carona é Confiável — e Seus Limites
Uma captura de tela durante a viagem registra um único instante de uma corrida em andamento. Veja o que a ferramenta faz bem e onde a natureza de uma imagem estática impõe limites.
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Capturas de tela em resolução total durante a viagem que mostram o cartão do motorista, a previsão de chegada (ETA) e o mapa da rota em um único quadro. Capturas nativas do aplicativo produzem a extração mais confiável de campos de texto pequenos, como placa e detalhes do veículo.
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Processamento em lote de múltiplas plataformas — capturas do Uber, Lyft, Didi e Grab juntas sob as mesmas definições de coluna. A IA lê o cartão do motorista e a tela da viagem de cada aplicativo sem configuração por plataforma.
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Registro de segurança ou despesas por viagem — capturando uma tela para cada corrida e extraindo nome do motorista, placa, previsão de chegada (ETA) e tarifa em um registro consistente entre plataformas.
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Isso não puxa dados de viagem em tempo real das APIs de transporte. Ele lê exatamente o que está visível na captura de tela no momento da captura — não se conecta ao Uber, Lyft, Didi ou Grab, e não atualiza automaticamente quando o motorista se move ou a previsão de chegada (ETA) muda.
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Isso extrai a tarifa total exibida na tela da viagem — não o detalhamento de taxas. O detalhamento com tarifa base, taxa de reserva, preço dinâmico e gorjeta só aparece no recibo detalhado (acessível pelo histórico de corridas). As telas de resumo durante e após a viagem mostram o valor total sem esse detalhamento.
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Aplicativos de transporte em outros idiomas (Didi em espanhol/português, Grab em tailandês/vietnamita, Yandex Go em russo) podem exigir definições de coluna específicas do idioma para um mapeamento preciso dos campos. A IA lê texto em mais de 60 idiomas, mas os nomes das colunas devem corresponder ao idioma do texto na tela para melhores resultados.
Perguntas Frequentes
Posso extrair dados de capturas de tela de corridas do Uber, Lyft, Didi e Grab no mesmo lote?
Sim. Defina um conjunto de colunas — Plataforma, Nome do motorista, Placa, Veículo, Previsão de chegada (ETA), Tarifa estimada — e a IA processa cada captura de tela usando as mesmas definições. O cartão superior do Uber com nome + foto + placa, a exibição da cor do veículo do Lyft, a avaliação do motorista e o número de corridas do Didi, e os formatos regionais de nome do Grab são todos lidos semanticamente. Nomes de motoristas e placas caem nas colunas corretas, independentemente de onde cada plataforma os coloca. Não é necessário pré-classificar.
O ETA em uma tela de corrida diminui a cada segundo — qual valor a extração produz?
A IA lê exatamente o que está visível na captura de tela no momento da captura. Se sua captura mostrar "Chegando em 3 min", a coluna Previsão de chegada captura "3 min" ou o horário correspondente — e esse valor é o instantâneo daquele momento. A ferramenta não se conecta a nenhuma API de transporte por aplicativo, não atualiza automaticamente e não altera o valor após a extração. Isso torna a captura de tela um registro definitivo: se um motorista ficou parado por 15 minutos enquanto o ETA continuava aumentando, a captura prova o que o aplicativo exibia naquele momento específico. Um usuário do Reddit que descreveu um motorista parado por 20 minutos capturou uma tela mostrando o ETA mudando de 14 para 20 minutos — o instantâneo é a evidência.
A coluna Nome do motorista vai lidar com a exibição apenas do primeiro nome do Uber versus o nome completo que o Grab mostra em alguns mercados?
Sim. A IA lê o que o aplicativo exibe — "Priya" do formato de primeiro nome do Uber, "Marcus" do Lyft, ou "Tan Wei Ming" do Grab, onde nomes completos aparecem no cartão do motorista. O valor extraído preserva a apresentação original de cada plataforma na coluna Nome do motorista. Enquanto isso, a tela de corrida do Didi incorpora a avaliação do motorista e o número acumulado de corridas junto ao nome — a IA separa esses dados em campos distintos se você definir colunas separadas para eles. Se você precisar normalizar formatos de nome entre plataformas (por exemplo, extrair apenas o primeiro nome, independentemente do que o aplicativo mostra), uma coluna calculada na sua planilha pode cuidar disso após a extração.
A placa pode ser extraída de forma confiável — e é precisa o suficiente para relatórios de despesas?
Sim. Os números da placa nas telas durante a viagem geralmente aparecem em texto claro e de alto contraste — muitas vezes do mesmo tamanho do nome do motorista. Para capturas de tela nativas em resolução total do aplicativo de transporte, a coluna Placa atinge a mesma precisão de até 99% que outros campos de texto impressos. Este campo é especialmente valioso porque muitas vezes não aparece no recibo pós-viagem — a tela durante a viagem é um dos poucos lugares onde o número da placa é exibido explicitamente junto com as informações do motorista e do veículo. Por segurança, muitos passageiros são orientados a "conferir a placa com o que você vê no aplicativo" — extraí-la para um registro preserva essa verificação permanentemente.
Qual é a diferença entre extrair da tela durante a viagem e do recibo pós-viagem?
Eles contêm informações diferentes e servem a propósitos diferentes. A tela durante a viagem mostra a foto ao vivo do motorista, a contagem regressiva da previsão de chegada (ETA) em tempo real, a placa, a marca e o modelo do veículo e a localização atual em um mapa de rota — esta é a visualização de verificação de segurança/identidade, e ela desaparece quando a viagem termina. O recibo pós-viagem (acessível pelo histórico de viagens) mostra o detalhamento das tarifas por item — tarifa base, taxa de reserva, preço dinâmico, cobranças por minuto/por quilômetro e gorjeta — mas omite a foto do motorista, a placa e qual era a previsão de chegada (ETA) em qualquer momento. Esta página cobre as telas de resumo durante e pós-viagem (traçado da rota + tarifa total sem detalhamento). Para dados completos do recibo, incluindo a estrutura de tarifas itemizada, consulte as opções de extração de recibos do Uber/Lyft em outras partes do site. Os dois são complementares — a tela durante a viagem é sua evidência de quem estava dirigindo e o que o aplicativo mostrava durante o trajeto; o recibo é seu registro financeiro.
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