熟练掌握python编程,对其中有关图像处理的库例如opencv也能熟练使用,掌握常用数据分析软件包例如numpy,pandas,matplotlib。对于机器学习和深度学习图像神经网络均有着丰富的项目经历。有一定linux基础和nvidia jetson edge开发板部署经验。
基于jetson nano的全天候自动化水体信息监测系统,于nvidia jetson开发者大赛获奖,基于人体姿态识别的智能小车,通过捕捉人体姿态信息控制小车运动,基于stm32和esp32的无线数字图传系统,均负责传统图像处理和神经网络模型部署。
基于nvidia jetson nano的全天候自动化水体信息识别系统,可以实现野外水体信息(水位、水质和水面漂浮物)的自动识别并上传服务器。
基于nvidia Xavier nx的人体姿态识别小车,可以根据人体姿态控制小车的运动方式,例如前进后退等,识别帧率超过50帧。