数学信息计算专业。熟悉图像处理,特别是对图像分割、识别、跟踪和算法有充分理解。熟悉各种基本图形处理算法,熟练掌握python的常用科学计算库及训练库:numpy, pandas, scipy,OpenCV。熟练pytorch,TensorFlow等深度学习框架以及卷积神经网络等。
医学图像处理,大场景的通用目标识别系统,工业、半导体检测经验都有。均有实际项目在运行的,实力不用太担心。大到人群密度识别计算,小到芯片晶元检测识别。
角色 | 职位 |
负责人 | 图像识别工程师 |
队员 | 产品经理 |
队员 | UI设计师 |
队员 | 前端工程师 |
队员 | 后端工程师 |
OCR识别,可用于车牌识别(本算法可适用于高噪声、复杂背景的露天场景)。还可应用于认证比对,了实现检测目标一对多 本项目实际应用还有一个,即身份证识别认证。整个项目采用的是成熟的算法理论,在这基础上做了微调或者魔改,增强了原算法的适用性。 下面展示的是根据我的OCR项目提取出
针对工业、能源行业的智能巡检/安防系统设计的一套各种仪表识别的AI项目 该项目能够在仪表有污损(人眼可分辨情况下)、倾斜、反光情况下的读数识别,误差在+-2°以内,正常情况下的非极端场景图像,精度可达到0.001 该项目针对仪表的分类推出了4个分支。每个分支项目的识别效果均通