AI人工智能技术、深度学习算法、机器学习算法、opencv图像处理技术、TensorFlow/Pytorch等深度学习框架
能够熟练运用opencv技术、精通python语言、具有Linux开发经验、掌握TensorFlow、Pytorch、keras等深度学习框架;具备良好的沟通能力和团队协作能力,具备强烈责任心!!
1、研发人脸识别项目:采用MTCNN+FaceNet模型,完成人脸数据库的构建和N:N多人脸识别算法,并将人脸模型部署到APP中;
2、人体行为识别及姿态估计项目研发,基于Two-Stream、TSN、Densepose、Alphapose、Openpose等算法模型调试
3、基于深度学习的目标检测项目,森林火灾预警、垃圾分类、工业产品瑕疵检测、车辆识别等,主要基于先进的目标检测算法,如YOLOv3、SSD等
4、云平台深度学习算法封装,经典的CNN模型如LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet等;目标检测算法封装如YOLOv3、FasterRCNN、SSD等;行为识别算法封装、人脸识别算法封装等
5、参加kaggle竞赛
火灾预警,基于深度学习模型YOLOv3技术对火焰进行检测,从而达到对火灾的预警,可应用在森林防灾、加油站明火检测等
针对工业皮带瑕疵检测项目,入场进行工业皮带数据采集,现场部署摄像头采集数据,并利用OpenCV+QT5技术调用摄像头进行数据采集与处理。
针对工业皮带瑕疵检测项目,入厂进行皮带瑕疵数据采集,采用OpenCV+QT5技术对工业皮带数据进行处理。