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ID：306786

辰

中级算法工程师

公司信息：
科大讯飞

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

所在区域：
其他
全区

技术能力

使用过一些常用的神经网络，了解tensorflow、pytorch深度学习框架，熟悉CNN、RNN等主流深度学习算法，具备基本的实际使用和调试技巧。对于OCR检测方面较为熟悉，OCR识别方面有所接触。
1. 对于模型压缩任务自己完成过整套工具，在多个任务中分别压缩至50%，30%，25%效果无损失；
2. OCR多项目任务中完成检测任务

项目经验

1. 银行卡识别

拍摄公司内部银行卡，制作数据，利用 ctpn 做检测，crnn 做识别，识别结果返回给银行卡的结构化类通过正则返回前端页面。（项目占比：80%）同时，进行各单一场景下的结构化信息匹配，从而完成定制场景开发。

2. 集装箱识别

首先利用真实集装箱数据标注集装箱号位置信息，然后进行数据增强，从而进行 PSENet 训练，得到检测模型；在识别方面，提取 ROI 区域并写入txt，保存 label，数据增强后创建 LMDB 数据集，使用 attention 在预训练模型基础上进行 finetune 得到集装箱号的识别模型。

3. 表格识别

1.0版本：（传统算法）分析图片进行去印章处理，寻找表格轮廓进行图像分割，分别对文本部分和表格部分进行处理；文本部分通过 PSE 与 CRNN 进行识别；表格识别利用轮廓寻找到 cell，进行 crnn 识别。

2.0版本：（深度学习）首先进行文字四分类方向检测，然后采用 Unet 网络进行表格线的语义分割和提取，分割出表格、非表格区域，识别返回结果。

4. 其余各个任务

案例展示

表格识别

表格识别 1.0版本：（传统算法）分析图片进行去印章处理，寻找表格轮廓进行图像分割，分别对文本部分和表格部分进行处理；文本部分通过 PSE 与 CRNN 进行识别；表格识别利用轮廓寻找到 cell，进行 crnn 识别。 2.0版本：（深度学习）首先进行文字四分类方向
相机畸变矫正

三、相机标定 1. 相机标定的目的获得相机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像进行矫正，得到畸变很小的图像。 2. 相机标定的输入标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标
相机畸变矫正

三、相机标定 1. 相机标定的目的获得相机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像进行矫正，得到畸变很小的图像。 2. 相机标定的输入标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标