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专业技能
精通计算机视觉算法研发，具备深度学习模型构建与优化能力。熟练掌握YOLOv5/v7、ResNet、Transformer等主流深度学习框架，擅长图像识别、目标检测、行为分析算法开发。精通多模态传感器数据融合技术，熟悉室内定位算法、声音异常检测算法、液体泄漏监测算法等工业算法开发。具备丰富的算法工程化经验，熟悉模型压缩、量化部署及边缘计算方案设计。熟悉C/C++开发，具备算法性能调优能力。掌握OpenCV、TensorRT、PyTorch等开发工具链。
工作履历（脱敏处理）
主导工业视觉算法研发项目，完成安全帽佩戴识别、反光衣检测、手机使用监测等10+项图像识别算法开发，准确率提升至98.5%。设计多模态传感器融合方案，实现室内定位精度达0.5米。开发电机声音异常监测系统，成功识别12种异常声纹模式。构建液体泄漏监测算法，实现95%的漏液识别准确率。优化指示灯阵列识别算法，提升轨迹优化算法在复杂环境下的路径规划效率30%。主导深度学习模型压缩与量化部署，使算法推理速度提升4倍，功耗降低60%。
项目经验（脱敏处理）
1. 工业安全监测系统：基于YOLOv5开发多目标检测算法，实现安全帽佩戴识别准确率98.5%。通过改进特征金字塔网络，有效解决复杂光照下的目标遮挡问题。采用混合精度训练策略，使模型推理速度提升35%。
2. 多模态传感器融合定位：设计基于UWB与视觉SLAM的混合定位方案，实现室内定位精度0.5米。开发卡尔曼滤波算法融合多源数据，提升定位稳定性20%。
3. 声音异常监测系统：构建基于MFCC特征提取的声纹识别模型，成功识别12种电机异常声纹模式。采用小波变换进行噪声抑制，使检测灵敏度提升40%。
4. 液体泄漏监测算法：开发基于YOLOv7的液体泄漏检测模型，实现95%的漏液识别准确率。通过改进注意力机制，提升模型对微小泄漏的识别能力。
5. 指示灯阵列识别系统：设计基于OpenCV的图像处理算法，实现指示灯状态识别准确率99%。优化轨迹优化算法，提升复杂环境下的路径规划效率30%。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
4年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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