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杭州Python兼职程序员

ID：347137

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视觉算法工程师

公司信息：
无锡

工作经验：
5年

兼职日薪：
600元/8小时

兼职时间：
可工作日远程

所在区域：
杭州
西湖

技术能力

编程语言: 精通Python和Java，具备扎实的编程和软件开发能力。
机器学习: 熟练应用scikit-learn库，能够高效执行和优化机器学习项目。
深度学习: 掌握TensorFlow和PyTorch框架，构建和训练复杂的深度学习模型。
数据处理与分析: 利用Pandas和Numpy进行高效的数据清洗、转换和分析。
图像处理: 熟练使用OpenCV进行图像处理任务，深入研究并实践YOLO系列算法在目标检测和图像识别领域的应用。
数据可视化: 运用Matplotlib和Seaborn工具，创建直观、专业的数据可视化图表

项目经验

基于YOLOv5的学生动作判断上课检测系统

项目简介：本项目旨在利用先进的计算机视觉技术，特别是基于YOLOv5的目标检测算法，来监测和判断学生在课堂上的行为动作。通过对学生的姿态、动作和互动进行实时分析，系统能够帮助教师评估学生的参与度和专注力，从而提高教学质量和学生的学习效果。

项目目标：
开发一个高效的学生动作检测系统，能够实时识别和分类学生的行为动作。
提供直观的可视化界面，让教师能够轻松监控学生的上课状态。
通过分析学生的行为数据，为教师提供有关教学效果和学生参与度的反馈。

技术路线：
使用YOLOv5目标检测模型，训练模型以识别学生的各种行为动作，如举手、写字、打哈欠等。
结合深度学习技术和图像处理技术，优化检测算法，提高准确性和实时性。
利用数据分析和机器学习技术，对学生行为进行分类和判断，以评估学生的上课状态。

创新点：
基于YOLOv5的高效目标检测技术，能够实时识别学生的行为动作，并具有较高的准确性和实时性。
利用深度学习技术，结合学生的姿态和行为动作，进行综合分析和判断，提供全面的学生上课状态评估。
提供可视化的结果展示，帮助教师和学生更好地了解课堂表现和学习效果。

案例展示

基于yolov5的学生上课检测

功能模块与使用者功能：视频输入模块：允许用户上传课堂视频或通过摄像头实时捕捉学生的行为。学生检测模块：在视频流中检测并定位学生的位置。动作识别模块：识别学生正在执行的动作，如举手、低头、写字、打哈欠等。上课状态分析模块：根据学生的动作和行为，分析学生的上课状态，如
基于yolov8的车辆检测

基于YOLOv8的目标检测系统项目简介：本项目旨在利用最新的YOLOv8目标检测模型，实现对图像和视频中的各种目标进行快速、准确地检测和识别。通过结合计算机视觉和深度学习技术，系统能够在各种场景中应用，如安全监控、自动驾驶、无人机监测等，为用户提供高效的目标检测和识别解