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专业技能
精通Python编程语言，熟悉C++开发；熟练掌握PyTorch、百度飞桨、商汤MMLab等深度学习框架；具备扎实的数字图像处理基础，精通YOLOv5、EfficientNet、Mask R-CNN等目标检测与分割算法；熟悉OpenCV图像处理库，掌握图像增强、多目标跟踪等技术；具备工业视觉系统开发经验，熟悉视觉检测算法优化与部署流程
工作履历（脱敏处理）
专注于工业视觉算法研发与系统开发，主导复合材料表面缺陷检测系统设计，通过YOLOv5算法实现2mm精度检测，准确率超95%。开发安全带/安全帽检测系统，基于目标检测算法完成施工区域人员防护装备识别。设计电子围栏入侵检测方案，采用视频分析技术实现非法入侵实时预警。研发机器人视觉定位系统，通过图像处理算法实现机械臂末端精确定位。持续优化视觉检测算法性能，采用模型量化技术提升推理速度，降低硬件部署成本。
项目经验（脱敏处理）
复合材料表面缺陷检测项目：基于YOLOv5算法开发缺陷检测系统，通过数据增强和模型量化技术提升检测精度至95%以上，解决复杂光照条件下的特征提取难题。
安全带佩戴检测项目：构建基于目标检测的实时监控系统，采用多尺度特征融合技术提升小目标识别准确率，实现施工区域人员防护装备合规性自动判定。
安全帽检测项目：研发基于深度学习的视觉识别系统，通过改进YOLOv5骨干网络提升遮挡场景下的检测效果，实现吊装作业场景的人员防护状态实时监测。
电子围栏非法入侵检测项目：设计视频分析算法实现边界区域入侵检测，采用背景差分与运动目标跟踪技术提升入侵识别准确率，降低误报率至5%以下。
机器人视觉定位项目：开发基于视觉伺服的机械臂定位系统，通过特征点匹配与运动学模型优化实现0.1mm级定位精度，提升自动化产线作业效率。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
5年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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