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专业技能
精通计算机视觉核心算法与深度学习模型开发，熟悉OpenCV、Halcon、PCL等图像处理工具链。熟练掌握PyTorch/TensorFlow框架，具备目标检测、图像分割、OCR等算法开发经验。擅长工业视觉检测系统设计，熟悉YOLO、Mask R-CNN、StrongSORT等算法模型。具备多领域视觉检测项目落地经验，熟悉模型优化、数据增强、算法部署全流程。
工作履历（脱敏处理）
主导工业视觉检测系统开发，完成生猪数量自动识别算法设计与部署，实现95%以上识别准确率，解决生物安全风险下的点猪难题。开发水利鱼道过鱼智能检测系统，采用YOLO+StrongSORT算法实现鱼种识别、尺寸测量与游速分析，系统部署覆盖全国多个水利项目。擅长处理复杂环境下的图像质量波动问题，通过数据增强与模型优化提升算法鲁棒性，具备从算法研发到工程落地的全周期经验。
项目经验（脱敏处理）
项目一：工业视觉检测系统开发。基于Mask R-CNN算法设计生猪数量检测方案，通过数据增强与模型蒸馏技术解决小样本训练问题，最终实现95%识别准确率。项目在集团内部推广，有效降低人工点猪工作量，提升生物安全防护效率。
项目二：水利鱼道过鱼智能检测系统。开发YOLOv5+StrongSORT多目标跟踪算法，实现鱼种识别、尺寸测量与游速分析。通过改进关键点检测算法提升鱼类尺寸测量精度，系统部署覆盖全国12个水利项目，日均处理视频数据超5000小时。开发配套数据采集与分析平台，实现过鱼数据实时存储与可视化展示。
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