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专业技能
精通Python编程语言，熟练掌握TensorFlow和PyTorch深度学习框架，具备丰富的计算机视觉算法开发经验，熟悉YOLO系列目标检测算法及ResNet、VGG等经典网络结构，具备图像识别、视频分析等领域的实战经验，熟悉ROS系统开发，能够独立完成从算法设计到工程落地的全流程开发
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法开发与工程化落地，主导完成多个AI项目研发。在6D位姿估计项目中，基于深度学习构建视觉定位系统，解决多视角图像配准难题；在车道线检测项目中，设计多尺度特征融合网络，提升复杂路况识别准确率；在红绿灯识别系统开发中，优化YOLOv5模型结构，实现98.5%的识别准确率。熟悉ROS系统开发，具备从算法设计到部署的全流程开发能力，能够独立完成模型训练、调优及工程化部署。
项目经验（脱敏处理）
6D位姿估计项目：基于深度学习的视觉定位技术，实现物体在相机坐标系下的三维位置与姿态估计，解决多视角图像配准难题，采用特征点匹配与PnP算法提升定位精度。车道线检测项目：设计多尺度特征融合网络，结合语义分割与边缘检测技术，提升复杂路况下的车道线识别准确率。红绿灯识别系统：优化YOLOv5模型结构，引入注意力机制提升小目标识别能力，实现98.5%的识别准确率，支持多光照条件下的稳定运行。
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