1.熟悉使用 GPT,deepseek,Cursor等AI大模型
2.熟悉运用 Mysql 数据库及Redis
3.熟悉运用 RabbitMQ消息中间件
4.熟悉应用 Spring,SpringMVC,Mybatis,SpringBoot等框架技术,
5.了解使用 SpringCloud微服务及相关组件
6.熟悉使用 Docker容器服务
7.熟悉使用 文档工具编写记录项目资料
项目描述:
为浙江省交通运输厅构建智能化收费站拥堵监测平台,通过实时采集全省500多个收费站的车道视频流、通行数据及设备状态,结合大数据分析和拥堵检测模型,成功实现95%以上的拥堵预警准确率,并显著提升高峰时段车辆通行效率。
技术栈:spring boot、docker、mybatis plus、nginx、mysql、zlm、rabbitMQ、redis、Cursor
工作内容:
1.自主研发拥堵检测模型,融合视频流分析与卡口数据,实现95%以上的拥堵判断准确率。
2.设计车道状态管理模块,动态优化车道开启/关闭策略。
3.基于ZLMediaKit搭建视频中台,集成海康、 大华等厂商摄像机进行流媒体拉取与回放。
4.采用Docker容器化部署,解决跨服务器环境配置一致性问题。
5.实现数据统计、报表生成与数据汇总等功能,提升决策支持效率。
6.编写接口、模型逻辑、实施方案、培训、技术等项目文档。