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精通深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Caffe），擅长目标检测（YOLO/Faster R-CNN）、图像分割（U-Net/DeepLab）、图像分类模型设计。精通模型优化技术（量化/剪枝/蒸馏），具备多模态特征融合算法开发能力。熟悉嵌入式部署方案（TensorRT/OpenVINO/ONNX Runtime），掌握移动端SDK封装及跨平台部署。精通计算机视觉算法工程化流程，具备C++高性能算法开发能力（OpenCV/Crow/Boost.Asio）。

长期从事计算机视觉算法研发，主导完成多个行业垂直领域项目。在智能安防领域完成人脸检测识别系统开发，实现98.5%的识别准确率；在农业领域开发猪只异常检测系统，通过多尺度特征融合算法提升异常识别效率30%；在医疗领域完成医学图像分割项目，采用DeepLabv3+架构实现器官边界精准分割。具备完整的算法研发-模型优化-工程部署能力，成功将多个视觉算法方案落地至移动端和嵌入式设备。

OCR文本识别系统：基于深度学习构建扫描件OCR识别方案，采用多阶段文本检测算法实现文本方向识别、行级分割及端到端识别，支持中英文混合文本处理，识别准确率达95%以上。猪只异常检测系统：设计基于YOLOv5的目标检测架构，结合多目标跟踪算法实现猪群行为分析，通过行为模式识别算法实现异常行为自动报警，检测响应时间缩短至200ms以内。