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专业技能
精通计算机视觉领域深度学习算法体系，包括目标检测（YOLOv5、Faster R-CNN）、语义分割（U-Net、DeepLab）、目标分类（ResNet、EfficientNet）及文字识别（OCR-CNN）技术；掌握小样本学习（Few-Shot Learning）及迁移学习方法；精通Python及C++编程语言，熟练使用PyTorch、PaddlePaddle、TensorRT等深度学习框架；熟悉OpenCV图像处理库及YOLOv5目标检测模型优化技术
工作履历（脱敏处理）
长期从事计算机视觉算法研发工作，主导开发多套工业视觉检测系统。在高速公路场景中构建车辆违规行为检测模型，实现超95%的识别准确率；研发电力设备缺陷检测系统，成功识别输电线路微小裂纹等缺陷；开发流域水位线智能监测方案，通过图像分割技术实现水位线自动报警。擅长解决小样本学习、目标小样本检测等技术难题，具备从算法研发到模型部署的完整技术链条经验。
项目经验（脱敏处理）
1. 工业缺陷检测系统：基于无人机采集的高清图像，采用YOLOv5模型实现小目标缺陷检测，通过数据增强及迁移学习解决样本不足问题，检测准确率提升至92%；
2. 水位线智能监测系统：运用U-Net语义分割算法完成水体区域提取，结合虚拟水位线匹配算法实现水位异常自动报警，系统响应时间<2秒；
3. 高速公路违规行为识别：构建多目标检测模型，实现车辆超速、违停等12类违规行为识别，检测精度达95.3%；
4. 电力设备巡检系统：开发基于深度学习的缺陷检测算法，成功识别输电塔微裂纹等0.5mm级缺陷，误报率降低至1.2%。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
6年项目实战经验
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