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精通深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）开发，擅长计算机视觉算法研发（目标检测、图像分类、行为识别）。掌握YOLOv5/v8等目标检测算法优化，熟悉OpenCV图像处理技术。具备多模态数据融合分析能力，熟悉室内定位算法（UWB/蓝牙信标）开发。精通异常检测算法（孤立森林/OneClassSVM），熟悉时序信号处理（STFT/Fourier Transform）。熟练使用ROS系统进行算法部署，掌握C++/Python混合编程技术。

作为核心算法工程师，主导工业视觉检测系统研发，完成安全帽佩戴识别、反光衣检测等10+项视觉识别算法开发，准确率提升至98.7%。设计基于YOLOv8的多目标跟踪算法，实现复杂场景下的实时检测。开发电机声音异常监测系统，通过STFT频谱分析实现0.1秒级故障预警。主导室内定位算法研发，结合UWB与蓝牙信标实现厘米级定位精度。完成漏水漏液监测系统开发，采用卷积神经网络实现95%以上漏液识别准确率。优化GPS轨迹路径算法，提升物流路径规划效率30%。

1. 工业视觉安全监测系统：研发安全帽佩戴识别、反光衣检测等视觉算法，基于YOLOv8框架实现多目标跟踪，准确率98.7%，部署于某制造企业产线，降低安全违规率40%。

2. 设备异常监测系统：开发基于STFT时频分析的电机声音监测算法，实现0.1秒级故障预警，准确率92.3%，应用于某能源企业设备维护。

3. 室内定位系统：设计融合UWB与蓝牙信标的定位算法，实现厘米级定位精度，部署于某物流园区，提升人员定位效率50%。

4. 漏水监测系统：开发基于卷积神经网络的漏液识别算法，准确率95.2%，应用于某水务企业管道监测，降低维护成本35%。

5. 轨迹优化系统：研发基于Dijkstra算法的GPS路径优化模块，提升物流路径规划效率30%，应用于某运输企业车队管理。