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精通OpenCV框架下的数字图像处理技术，包括数学形态学、图像分割、道路结构化信息目标检测等。熟练掌握PyQt5开发工具进行跨平台图形界面开发，具备多线程编程与实时视频处理能力。深度掌握机器学习算法体系，包括支持向量机、主成分分析、图像特征提取等。熟悉深度学习目标检测领域，具备YOLOv3/v5、SSD等单阶段检测模型的训练与部署经验。精通计算机视觉算法开发全流程，涵盖图像预处理、特征提取、模型优化与工程化落地。

主导开发基于计算机视觉的智能交通监控系统，完成车道线检测、路面异物识别、交通标志识别等核心模块开发。设计并实现基于深度学习的语义分割算法，提升车道线检测准确率25%。开发多线程视频处理框架，实现每秒30帧的实时视频分析能力。构建异物检测模型，采用GrabCut算法实现多目标分割，检测准确率达92%。完成YOLOv3模型优化，通过数据增强与迁移学习提升小样本目标检测效果。开发标准化测试平台，支持图像/视频/实时摄像头输入，实现检测结果可视化展示与数据导出功能。

研发智能交通监控系统，完成车道线检测、路面异物识别、交通标志识别等核心模块开发。采用OSTU阈值分割、角点检测与最小二乘曲线拟合实现车道线精确定位，结合深度学习语义分割提升复杂场景检测鲁棒性。设计基于边缘-灰度融合特征的异物检测算法，应用GrabCut分割算法实现多目标异物识别，检测准确率达92%。构建基于Hog特征与SVM分类器的交通标志识别系统，通过PCA降维提升模型泛化能力。开发YOLOv3目标检测模型，通过数据增强与迁移学习提升小样本检测效果，实现10类路面目标的实时检测。基于PyQt5开发可视化监控平台，支持多线程视频处理与实时结果展示，系统处理延迟低于200ms。