➢ 在算法方面做过诸多实战项目,而且本身清华的工科的科班出生也让自己得心应手
➢ 既有机器学习方面的经验,如熟悉贝叶斯决策,线性分类,决策树,支持向量机和神经网络等机器学习算法及技术。也做过很多深度学习相关的项目和算法学习。
➢ 不错的学科背景和项目经验让我可以比较快速的根据项目需求去学习新的技术和想新的办法去解决实际问题
➢ 熟练使用 Matlab ,python等算法软件
➢ 扎实的数学基础,熟悉统计与概率,随机过程
1、基于深度学习的语音情绪识别
--引擎已在公司试点,可以通过对语音的特征分析并用深度学习模型来判断情绪。
2、基于深度学习的图像目标检测
--用来做无人驾驶的视觉检测模块,对场景中12中目标进行识别,平均精度mAP60%,一张图识别时长20ms以内。对于算法的精度还有时间限制做了诸多改良,满足项目要求
3、传统视觉算法为驾校做的压线检测(车道线检测)
--实际场景中由于受旁边台阶的影响,特别是台阶的颜色与线的颜色类似的时候,会导致算法误识别、台阶外泥土和地砖的影响、线是残缺的,模糊的、太阳光照的影响,有无阴影以及光照强弱都会对传统方法带来诸多难点、线上有很多灰尘泥土覆盖,导致线非常的不干净等影响,导致效果不好。如果用深度学习去做成本太高,如果用传统方法去做的话效果不鲁棒,也不行。最后实现的效果相当理想。
4、与华为技术有限公司共同完成肌电手势识别手环。
-- 已制成可穿戴手环,手势识别准确率达到 95%以上,接入 Android 系统后用户可通过手势操
纵外围设备,提供了一种更加自然和人性化的交互方式。
5、多麦克风会议语音清晰系统
-- 通过 PCA 对混响语音信号进行实时的识别及处理,明显提升提高会议语音的清晰度,减少多麦
克风阵列的混响情况。
6、基于肌电信号的步态识别人机交互系统
-- 步态识别准确率达 88%,接入 ROS 系统机器人后可通过步态动作控制机器人行走。