在這支影片裡，我會一步一步帶大家完成一個實際的 AI 應用: 車流量辨識功能。

想像一下，如果我們能從攝影機的即時影像中自動數出目前有多少台車，並且在畫面上幫我們把每一台車標註出來，那麼就能用來做交通流量分析，甚至是智慧交通管理。

後端部分使用 Python 搭配 FastAPI，建立一個可以即時處理影像的 API，這個 API 會先從指定的即時影像 URL 擷取一張畫面，然後利用 YOLOv8 模型進行物件偵測，將畫面中的車輛辨識出來，接著會把車輛的總數計算出來，並且產生一張已經標註好的影像，最後把這些結果回傳給前端。

前端部分則是用 React 來實作一個簡單的操作介面，在設備列表中，會新增一個「車流」按鈕，當使用者點下去，就會呼叫後端的 API，並且將影像來源傳過去，API 處理完成後，前端會彈出一個視窗，把標註後的影像顯示出來，同時呈現 AI 偵測到的車輛數量。

整個流程從影像擷取，到 AI 推論，再到前端呈現，全都串接在一起，這是一個結合 AI 與 Web 技術的完整案例，也展示了如何把電腦視覺技術真正應用到管理系統裡。
00:00 車流量辨識功能說明
00:55 後端 Python API 開發
04:06 前端 React 介面開發
06:02 整合測試