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专业技能
精通Python编程语言，熟练掌握C++开发。精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉YOLOv3/v4、MTCNN、RetinaNet等目标检测算法。具备图像识别领域扎实技术功底，熟悉CNN网络架构设计与优化。掌握系统架构设计与前后端联调技术，具备多线程并行计算优化能力。熟悉模型部署与性能调优，具备算法工程化落地经验。
工作履历（脱敏处理）
主要负责计算机视觉算法研发与系统集成工作，主导YOLOv3/v4算法优化与工程化部署，完成多个工业视觉检测系统的开发。负责算法模块与后端系统的联调对接，解决多线程并行计算中的资源竞争问题。主导设计门禁异常监测系统，采用CNN模型实现95%+的识别准确率。开发工业表计自动读数系统，通过YOLOv4定位表盘区域并结合Unet算法完成图像分割，实现数字识别准确率92%。持续优化算法性能，提升系统处理效率30%以上。
项目经验（脱敏处理）
1. 工业表计自动读数系统：基于YOLOv4设计表盘定位算法，采用Unet网络完成表盘区域图像分割，开发数字识别模块实现92%准确率。解决小目标检测精度不足问题，通过多尺度特征融合提升识别效果。
2. 门禁异常监测系统：构建CNN模型实现门开关状态识别，采用数据增强技术提升模型泛化能力。部署后实现95%+的异常识别准确率，成功应用于多个工业园区。
3. 多算法并行处理系统：设计Python多进程架构实现YOLOv3、MTCNN、RetinaNet算法并行运行，通过线程池优化资源利用率，使系统处理效率提升30%。
4. 模型性能优化项目：对深度学习模型进行量化压缩，将模型体积减少40%，同时保持90%以上推理精度，成功部署到边缘计算设备。
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