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专业技能
精通OpenCV 3.0+图像处理算法，掌握图像预处理、特征提取与目标检测技术；熟练应用深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）构建神经网络模型，具备图像识别、图像分割等计算机视觉任务开发经验；精通C++/Python多语言开发，熟悉PyQt框架进行可视化界面开发；熟悉YOLO、U-Net等经典模型架构，具备模型调优与部署能力。
工作履历（脱敏处理）
主要负责图像处理算法研发及系统开发工作，主导完成小麦区域透视变换算法开发，通过OpenCV实现图像校正与区域提取；参与极板识别系统开发，基于YOLOv3模型实现极板特征提取与定位；主导菌落识别项目，采用U-Net网络完成培养皿菌落分割与分类。期间解决多组图像畸变校正、复杂背景下的目标检测等技术难题，优化算法性能提升30%以上。具备从需求分析到系统交付的全流程开发经验，熟悉算法模型的工程化部署流程。
项目经验（脱敏处理）
1. 小麦图像校正系统开发：基于OpenCV实现图像透视变换算法，通过霍夫变换检测图像边界，采用RANSAC算法优化透视变换参数，成功将扭曲图像校正为标准矩形区域，提升图像处理效率40%。
2. 极板智能识别系统：设计基于YOLOv3的目标检测算法，结合形态学处理实现极板特征提取，开发多尺度特征融合模块，使极板识别准确率提升至98.5%。
3. 菌落分割与分类系统：构建U-Net网络进行菌落区域分割，采用迁移学习优化模型参数，开发多分类网络实现菌落种类识别，完成菌落数量自动统计，提升检测效率60%。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
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