1.熟练掌握C/C++、Java、Python等编程语言,熟悉使用Virtual Studio,MyEclipse,Eclipse,Pycharm等IDE;
2.熟练使用Qt,MFC进行桌面应用开发,具备基础的IOCP和EPOLL网络编程经验;
3.熟悉Linux开发环境,熟练使用CMake工程构建,掌握常用Shell命令;
4.熟悉OpenCV基本图像处理,了解深度学习基本知识,具备PyTorch训练、推理以及部署经验;
基于yolov5-face和crnn的车牌检测
项目描述:主要对双层货车、新能源车牌、普通汽车、电动车和摩托车进行车牌定位及OCR识别
使用语言及架构:C/C++,Python,yolov5-face,crnn,CMake
部署环境:瑞芯微RK3588
基于目标检测和目标跟踪算法的人流统计
项目描述:对实时视频流进行人体识别和人流统计
使用语言及架构:C/C++,Python,YOLO,NanoDet,YoloFastV2,TensorRT
部署环境:Jetson TX2
基于深度学习的码通系统
项目描述:对上传到服务器的验证码图片进行分析,然后发送字符串到客户端
使用语言及架构:C/C++,Python,CRNN,ResNet,Socket,IOCP,EPOLL
基于U2Net的抠图网站
项目描述:对上传到Web网站的图片进行抠图处理,然后返回抠图完成的图片供用户下载
使用语言及框架:Java,C/C++,Python,CUDA,CMake,OpenCV,SpringBoot,Ajax,Maven
基于CEF的网页填报软件
项目描述:自定义自动化脚本,通过自动化脚本对网站进行自动填报
使用语言及架构: C/C++,Python,CEF,Qt,ResNet18
通过Jetson TX2分析实时人流量,将实时人流数据通过socket发到服务器,由服务器验证数据信息,然后插入到mysql数据库,然后由网页端读取并显示实时人流数据信息
在瑞芯微 RK3588 开发板上,利用其强大的硬件加速能力读取海康摄像机的 RTSP 流,并通过 MPP(Multimedia Processing Platform)进行加速编解码,以实现高效的视频流处理。通过 MPP 加速的编解码流程,不仅可以降低 CPU 的负担,还能显著提