• 开发了一个Python应用程序来实现交通路口的实时目标检测，并将输出结果保存到MySQL数据库• 在实验室的数据集上对YOLOv4模型进行了微调训练，物体检测的平均准确度达到了95.2%• 编写了基于DeepStream的C++插件以实现输入帧的透视变换和背景去除，使运行时FPS提高30%• 建立了基于Angular和Spring Boot的项目网站，以展示工作流程和研究成果• 设计并构建了一个全栈Web应用程序，使用户能够获取智慧城市路口的实时交通信息• 使用Angular框架和RxJS、Bootstrap等库构建了动态响应和用户友好的前端网页• 利用Spring Boot框架并基于分布式微服务架构，创建多个后端RESTful API来提供各项功能• 将应用部署在云端GCP上，并配置API Gateway和Load Balancer以实现访问安全与负载均衡• 使用Git进行版本控制，并利用Jenkins配置CI/CD pipeline以实现自动流程控制声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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