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专业技能
精通Python编程语言,掌握深度学习框架TensorFlow/PyTorch/Keras,具备计算机视觉算法开发能力。熟练使用SQL进行结构化数据处理,擅长Tableau数据可视化分析。具备机器学习算法设计与优化经验,熟悉数据挖掘与分析技术。在安防领域有丰富实战经验,涵盖目标检测、行为识别、图像处理等技术方向。
工作履历(脱敏处理)
主要负责智能安防系统算法开发与优化,主导人脸识别、车牌识别、车辆属性识别等核心模块开发,实现95%+的识别准确率。设计多目标追踪算法,提升复杂场景下的检测稳定性。开发行为识别系统,支持摔倒检测等异常行为预警功能。优化模型推理效率,实现50FPS+的实时检测性能。主导口罩佩戴识别系统开发,通过数据增强和模型剪枝技术提升复杂光照下的识别准确率。完成系统集成与部署,支持多摄像头环境下的分布式计算架构。
项目经验(脱敏处理)
1. 智能安防系统开发:基于深度学习构建多场景识别解决方案,涵盖监控环境下的厂房、月台、办公室等复杂场景。开发人脸识别系统(准确率98.5%)、车牌识别系统(识别速度30FPS)、车辆属性识别模块,实现工件计数与异常行为检测功能。采用YOLOv5架构进行目标检测优化,通过多尺度特征融合提升小目标识别精度。
2. 口罩佩戴识别系统:设计轻量化检测模型,解决复杂光照和遮挡场景下的识别难题。通过数据增强技术扩充训练集,采用混合损失函数提升模型鲁棒性。实现50FPS+的实时检测性能,准确率稳定在95%以上。开发系统集成方案,支持与现有安防平台的无缝对接,完成模型量化部署以降低计算资源消耗。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
1年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
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