1. 985硕士,4年图像算法经历,2年深度学习经历,具有计算机视觉基础算法的理论知识,具有运用深度学习算法进行物体检测实际项目经历
2. 具有深度学习框架Caffe、Tensorflow开发经验,熟悉常用CNN网络结构以及物体检测研究
3. 熟悉OpenCV、Halcon图像处理库,具有开发MFC图形界面项目经历
4. 常用编程语言为C/C++、Python,熟悉Linux系统环境和常用命令
项目名称: 航拍图像的路面裂缝检测(平台已落地供北京市公路局使用)
1. 该项目旨在搭建固定翼无人机的图像采集与分析平台,针对300m高空拍摄图像分析道路质量以及交通状况
2. 负责裂缝检测模块,针对航拍复杂场景,提出多方向拟合区域生长方法辅助分割路面区域
3. 设计滑窗滤波方式,并结合显著性分析算法检测路面的裂缝片段
4. 研究Faster RCNN、R FCN等RCNN系列和SSD等End-to-End系列目标检测算法,设计道路分割层,利用ResNet50网络提取裂缝特征
5. 结合RPN网络对裂缝进行定位分类识别设计链码跟踪方法提取裂缝单像素骨架并定量计算评价
6. 算法检测300m高空拍摄的图像时,宽度检测精度能达到2mm
PS: 实际宽度为10mm裂缝目标对应图像像素为1pixel