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。