技能:机器学习,强化学习,深度学习,计算机视觉
对于计算机视觉,尤其是自动驾驶领域积累深厚,获得过人工智能比赛自动驾驶赛道冠军
擅长目标识别,图像分割,百度之星2019Astar目标识别top1%
与沉默寡言的码农不同,除了强悍的代码能力还善于表达,可以讲授人工智能课程,辅导毕业设计,技能培训,带你打比赛等
1 基于CT的肺结节智能预测
2 算力算符约束下的自动驾驶项目
3 排球轨迹预测
4 篮球比赛中的动作识别与分析
5 基于强化学习算法的机械臂精细抓取
角色 | 职位 |
负责人 | AI算法工程师 |
队员 | 产品经理 |
场景描述:在农业应用中,果蔬采摘由于其复杂度高,使得目前果蔬采摘机械化的应用程度很低,很难有适合的机械人去代替传统的人力作业,加上人口老龄化的态势,导致劳动力成本昂贵且不易寻找。因此提高果蔬采摘机械化技术,开发和推广机械化程度高的采摘机械臂有着重要的实用价值。 现如今
从简单的运动视频分类,到识别体育视频中的比赛事件,再到利用视频分析技术自动生成比赛解说,计算机视觉在体育赛事分析中已经有了长足的发展,并且在这方面的应用和研究领域还在不断扩宽。 如果有看过排球比赛的话,大家想必都知道,排球的实时运动轨迹对排球的落点有很大的帮助。而如果可以预知排
从简单的运动视频分类,到识别体育视频中的比赛事件,再到利用视频分析技术自动生成比赛解说,计算机视觉在体育赛事分析中已经有了长足的发展,并且在这方面的应用和研究领域还在不断扩宽。 如果有看过排球比赛的话,大家想必都知道,排球的实时运动轨迹对排球的落点有很大的帮助。而如果可以预知排