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专业技能
精通Python与C++，具备深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）应用经验，熟悉计算机视觉算法（YOLO、MTCNN、RetinaNet）开发与优化，掌握图像分割（Unet）及目标检测技术，具备分布式计算与并行优化能力，熟悉前后端联调及系统集成
工作履历（脱敏处理）
作为核心算法工程师主导多个计算机视觉项目开发，负责算法选型、模型训练、性能优化及系统集成。主导YOLOv3车辆识别系统开发，实现多路算法并行处理与后端联调，提升系统响应效率30%。设计MTCNN人脸识别方案，完成人脸特征提取与比对模块开发。主导工业表计读数系统研发，采用YOLOv4定位表盘区域，结合Unet分割技术实现数字识别准确率95%以上。具备良好的技术文档编写能力与技术方案输出经验，擅长技术难点攻关与团队协作。
项目经验（脱敏处理）
1. YOLOv3车辆识别系统：基于YOLOv3架构开发车辆检测算法，实现多路视频流并行处理，采用CUDA加速提升推理速度，完成与后端系统的联调测试，项目部署后准确率稳定在92%以上。
2. 门开关异常监测系统：构建基于CNN的异常检测模型，通过深度学习算法识别门体位移特征，实现95%以上的异常识别准确率，系统集成后有效降低人工巡检成本。
3. 工业表计自动读数系统：设计YOLOv4目标检测模型定位表盘区域，采用Unet网络进行图像分割，结合OCR技术实现数字识别，系统部署后读数准确率提升至98%，显著提高工业数据采集效率。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
3年项目实战经验
可长期驻场
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