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北京其它兼职程序员

ID：199196

AKUMA 身份已认证

图像识别工程师

公司信息：
哈尔滨新光光电科技股份有限公司北京分公司

工作经验：
4年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
北京
丰台

技术能力

1.熟悉 Python 编程语言
2.熟悉机器学习基本算法原理，如决策树、岭回归、逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、聚类算法、SVM等；
3.熟悉高性能计算机数据分析库 numpy、pandas 和 matplotlib 绘图库
4.熟悉 OpenCV 计算机视觉库，对图像的基础处理和高级处理
5.熟悉 tensorflow，pytorch 等深度学习框架
6.熟悉alexnet ,resnet ,inception，faster-rcnn , ssd， yolov2，yolov3，yolov4等分类和检测网络，能对其训练并能优化调参。
7.熟悉人脸检测人脸识别模型，如mtcnn、insightface等原理，可对其训练并优化调参。
8.熟悉bi-linear cnn，可通过对其训练实现对物体细粒度的分类，并优化调数。
9.了解C/C++编程
10、了解udp编程
11、熟悉Linux 操作系统

项目经验

项目一：人脸识别测温头盔、测温盒子2020.03至今
内容：为了实现对国际知名型号战斗机的识别而采取正确的应对策略，我们从不同渠道获取了较多的不同型号的战斗机的图像数据，通过对其进行数据增强，并以此作为数据集进行深度学习训练，可在空对空，地对空以可见光源数据对战斗机进行检测并识别。
业绩：责任描述：数据采集，模型配置调优
负责事项：
1.采集口罩图片，通过在ImageNet各大图片网站采集口罩图片数据
2. 基于 opencv 对图像进行缩放，裁剪等
3.运用 tensorflow定义各个模块代码
4.对训练口罩分类模型，检测是否带口罩，
5. 通过mtcnn对人脸进行检测，检测到人脸，测温并给出其是否带口罩，不带口罩或者温度异常者报警
6.将以上过程跑在嵌入式平台上，形成了了可佩带的测温头盔，和轻量级的测温放置设备。

项目二：基于图像识别的战斗机识别系统2019.02-2020.02
内容：为了实现对国际知名型号战斗机的识别而采取正确的应对策略，我们从不同渠道获取了较多的不同型号的战斗机的图像数据，通过对其进行数据增强，并以此作为数据集进行深度学习训练，可在空对空，地对空以可见光源数据对战斗机进行检测并识别。
业绩：责任描述：数据采集，模型配置调优
负责事项：
1.采集内部飞机数据，爬取战斗机数据，获取国外战斗机演习数据，获取游戏中的战斗机图片截图数据
2. 基于 opencv 对图像进行缩放，裁剪，通道选择，运用中值滤波法对图像进行平滑处理
3.运用 pytorch定义各个模块代码
4.对Yolov3 的训练模型进行配置并且进行模型训练，调优来做到对目标的检测
5. 对bi-linear 的训练模型进行配置并且进行模型训练，调优，以此做到对战斗机下的子类别如F22和F35等各种战斗机的区分，准确率可达98.88%。

项目三：基于图像识别的安检系统2018.06-2019.02
内容：为了实现登机过安检完全自动化，公司进口毫米波硬件系统，可替代人工金属探测仪，可以不仅检测到金属，还能在过毫米波探测仪时检测出其随身携带的非金属危险物品，如危险物品炸药等。
业绩：责任描述：数据采集，模型配置调优
负责事项：
1.采集内部数据
2. 基于 opencv 对图像进行缩放，裁剪，通道选择，运用中值滤波法对图像进行平滑处理
3. 将图片进行空间转换，使用直方图均衡化提高图像亮度
4. 定义 TensorFlow定义各个模块代码
5. 对 Yolov2、Yolov3 的训练模型进行配置并且进行模型训练，调优

项目四：人脸定位、识别系统2017.11-2018.05
内容：新的手游热血江湖配备了人脸识别登录系统。系统需要将人脸定位后，输出人脸特征值，与数据库人脸特征值进行比对，无异常方可登录。
业绩：责任描述：图像的分割（数据集整理，模型训练优化，模型测试）
所用技术：
1. 数据集整理
2. 用tensorflow定义transfer learning 的vggnet 各层网络结构并
3. 进行模型训练、fine tune
4. 采用自己的数据进行测试

项目五：验证码识别系统2017.08-2017.10
内容：公司数据部门需要到不同网站爬取信息，但是需要登录的网站在经过多次登录后就要输入验证码，大大降低爬取数据的效率，通过自制的验证码识别系统，可有效减少爬取数据期间的阻塞。
业绩：责任描述：数据图片的收集（通过验证码生成系统获取验证码图片）、数据清洗以及整理
所用技术：
1. 用captcha模块生成300万张验证码图片，并对其进行数据增强
2.将整理好的数据喂至Alexnet中去进行参数的优化

项目六：图像识别实现审计证据采集、测算2017.01-2017.07
内容：审计过程中多重复度高的工作，如填制函证，测算损益记录的准确性、完整性以及是否计入正确的会计期间，是否正确提税，这些工作都需要人为收集审计证据并判断，耗费大量人力资源。通过深度学习算法的光学字符识别可以对合同等书面文件手机拍照后自动将数据填入表单，识别出公司名称、签订日期、合同金额及公司地址，并计算适当的审计期间以及计提税项.
业绩：责任描述：
收集所需要的宋体图片数据，并训练模型。
所用技术：
1. 用pickel模块生成汉字和其对应的id (即label)
2. 收集字体（共收集到13种字体文件，但只采用了其中8种）
3. 用PIL模块生成文字图像，并且做数据增强，并将其整理好的数据喂到Lenet中去.

案例展示

人脸识别测温系统

脸识别测温系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入摄像头视频流的人脸图像，当框出人脸后人，如果人脸没有带口罩，则报警，人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。而不论是否
测温头盔

在智能系统的应用，智能头盔的使用目前是一个穿戴式设备，通过 4G/WIFI 等无线网络实现远程移动视频监控和现场指挥调度。采用高清数字摄像、红外一体专用化头盔式摄像机，通过内置在头盔的 4G 无线传输模块和内置电池，完成视频信号的采集和传输，并通过一体化的显示终端进行信
智能手表血压血氧预测

★项目描述：通过对智能手表监测到的ppg信号进行数据分析，并对其进行建模，通过构建一维卷积网络与全连接网络，回归出血压血氧值，并达到一定的精度，以grpc的方式将数据推给手表java端。 ★ 责任描述：对原始 ppg信号进行降噪滤波，并对其进行建模，构建卷积神经网络和全连接神经
基于图像识别的战斗机识别系统

★项目描述：为了实现对国际知名型号战斗机的识别而采取正确的应对策略，我们从不同渠道获取了较多的不同型号的战斗机的图像数据，通过对其进行数据增强，并以此作为数据集进行深度学习训练，可在空对空，地对空以可见光源数据对战斗机进行检测并识别。 ★ 责任描述：数据采集，模型配置调优 ★