猿急送>

北京嵌入式兼职程序员

ID：263037

江绪好身份已认证

硕士研究生（图像处理，机器视觉方面）

公司信息：
合肥大学

工作经验：
3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
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
北京
海淀

技术能力

1、熟悉图像处理，工业视觉方面等编程开发。
2、掌握深度模型部署RKNN芯片设备，树莓派，Jeston nano，网页，Android设备等。
3、熟悉算法模型优化等。
3、熟悉关于java、C++，python的项目开发。

项目经验

1. 在树莓派中开发了一款口罩识别系统，基于yolov5开发的。
2. 基于yolov8情绪识别系统，部署树莓派nanoAndroid等移动设备。
3. 基于Opencv的车牌检测和识别实时系统。
b. 开发基于深度学习的数字仪表识别系统。
c. 开发基于yolov5+deepsort+性别年龄分类的电梯人流量分析系统。
d. 开发人脸识别系统。
e. 开发基于paddleocr的车牌实时检测系统。
f. 开发基于opencv的答题卡识别系统。
g. 开发基于opencv和paddleocr的纸质、电子档的表格转EXCEL系统。
h. 开发了基于Android的外卖点餐系统。
i. 开发了基于Android和爬虫的视频播放系统。

案例展示

基于树莓派的口罩识别系统

该项目是基于树莓派的口罩识别系统，而树莓派相当于小型电脑，故树莓派可以将获取到的视频，图片作为IO流传入系统中进行检测，而且在树莓派中可以实时监测出来口罩的识别情况。该项目由我一人进行负责的。
基于Android的外卖点餐系统

该项目主要功能是，商家可以发布商品，然后在主页面显示，顾客在商店选择好商品进行购买后，该订单会发送到社区，附近的骑手可进行抢单。也包含了基于Openfire聊天功能，以及地图实时显示功能。
数字式仪表识别与检测系统

目前，数字仪表在工业得到了广泛的应用，但多数工业采用的是人工记录数值的方法。由于这种方法成本高、实时性差、人工长时间记录会导致视觉疲劳从而会有误差大等缺点，本文提出了DBNet算法和CRNN算法对数字式仪表进行检测与识别。实验结果表明，相比较与传统的数字式仪表检测与识别方法，本文
基于yolo的行人数量以及性别和年龄统计

使用YoloV5对行人头部进行目标检测，使用DeepSort进行目标跟踪。使用基于ResNet50网络对行人进行性别和年龄的估计。输出时间段内，行人的总数以及年龄和性别的分布。
opencv答题卡识别

1.利用opencv库对答题卡图片进行灰度化、二值化、图像滤波、腐蚀操作等筛选出答题卡选中的答案 2.根据答题卡选项特征进行答题卡选项的识别，后期可根据答案库与之比对，来计算得出分数。
人脸识别

1、根据人脸识别模型以及人物脸部图片来建立人脸特征数据库 2、根据人脸特征库匹配视频每帧人物的特征来进行人脸识别