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专业技能
精通Python编程语言及爬虫开发，熟练掌握TensorFlow/PyTorch深度学习框架，具备目标检测算法开发经验（SSD/YOLO），擅长数据集构建与模型优化。熟悉实时视频流分析技术，具备Web端开发能力。掌握计算机视觉算法开发全流程，包括图像预处理、特征提取、模型训练与部署。
工作履历（脱敏处理）
从事计算机视觉算法开发工作，主要负责工业检测系统、视频监控分析平台及智能安防系统的算法研发。主导基于深度学习的目标检测算法优化，提升模型在复杂场景下的识别准确率。设计实时视频流分析架构，实现车牌识别系统在工业环境下的稳定运行。开发智能安防预警系统，通过视频分析算法实现火源识别与预警功能。具备从需求分析到系统部署的全流程开发能力，熟悉算法模型在工业场景的落地实施。
项目经验（脱敏处理）
1. 工业缺陷检测系统开发：基于深度学习构建钢材表面缺陷检测模型，通过自建数据集训练SSD/YOLO算法，实现0.85以上的识别准确率，完成模型在产线设备的部署，推动传统制造智能化升级。
2. 视频流车牌识别系统：开发基于YOLOv5的目标检测算法，实现每秒30帧的视频流实时分析，通过多线程优化提升系统处理效率，完成车牌识别准确率提升至98%。
3. 智能安防预警系统：设计视频分析算法架构，集成火源识别模型，通过背景差分算法实现异常行为检测，系统部署后使火灾预警响应时间缩短60%。
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