熟悉C语言、YOLOV5、图像处理、CV算法、深度学习、python、Pytorch。热爱算法研究,志向于把理论研究落到实处,来解决实际中亟待解决的问题。
计算机理论知识扎实、学习能力强、抗压能力强。具有很强的分析能力和逻辑思维能力,会快速聚焦问题的本质和根源,来尽快的解决好问题。
1. 对现阶段的视频分析领域做了一个整体的技术分析,目前比较成熟稳定的技术还是基于 大数据和神经网络,针对抽帧后的图片进行图片特征的提取等图片处理;
2. YOLOV5 算是目前多目标识别和精度较高的算法训练框架了,也比较适合用于工业领域;
3. 针对硬件 NVR 的处理结果添加 Rabbit mq 进行输出;
4. 将用 YOLOV 5训练出来的 Pytorch 模型的网络壳子和权重文件对应作为模型转换工具的输
入进行模型转换,中间会遇到一些函数层不支持和转换环境不匹配的问题
5. NVR 这个嵌入式设备,它里面的系统和软件开发都是基于 C 语言的,它涉及到底层硬件驱
动,操作系统内线程的开启和调用,还有内嵌的 HEOP 平台的开发和数据之间的传输;
6. 为了提高算法识别的准确性还添加了人体姿态识别和目标跟踪等模型;
7. 算法模型的设计才是神经网络的核心;