基于图像处理的交通信号灯检测系统
案例介绍
1.2 主业务流程（步骤化）
数据准备（离线）：将 LISA 风格数据集放入 backend/datasets/，通过脚本转换为 YOLO 格式（backend/datasets/yolo_lisa/）。
模型训练与评估（离线）：在 backend/ 下执行训练、评估与演示样例导出脚本，产物写入 backend/artifacts/training/、backend/artifacts/evaluation/。
服务启动：启动 FastAPI 后端（默认监听本机端口，与前端 VITE_API_BASE_URL 一致）。
识别演示：前端上传图片或摄像头抓帧 → 调用 /api/inference/image 或 /api/camera/frame → 展示 JSON 结果与结果图（经 /artifacts/... 静态访问）。
结果复盘：前端「测试分析」页读取 /api/evaluation/latest 与静态 demo_assets；「历史记录」页读取 /api/history。
基于图像处理的交通信号灯检测系统
案例介绍
系统定位：前后端分离的演示型交通信号灯检测系统——从本地图片或摄像头单帧获取图像，经后端 YOLOv8 目标检测模型推理，返回信号灯边界框、类别（红/黄/绿）与置信度；支持测试集评估结果与历史识别记录的展示。
1.2 主业务流程（步骤化）
数据准备（离线）：将 LISA 风格数据集放入 backend/datasets/，通过脚本转换为 YOLO 格式（backend/datasets/yolo_lisa/）。
模型训练与评估（离线）：在 backend/ 下执行训练、评估与演示样例导出脚本，产物写入 backend/artifacts/training/、backend/artifacts/evaluation/。
服务启动：启动 FastAPI 后端（默认监听本机端口，与前端 VITE_API_BASE_URL 一致）。
识别演示：前端上传图片或摄像头抓帧 → 调用 /api/inference/image 或 /api/camera/frame → 展示 JSON 结果与结果图（经 /artifacts/... 静态访问）。
结果复盘：前端「测试分析」页读取 /api/evaluation/latest 与静态 demo_assets；「历史记录」页读取 /api/history。
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