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    —— 博学、审问、慎思、明辨 ——
    基本信息
    26岁
    广东广州
    176000176000
    me@huanzhucv.com
    姓名
    幻主简历
    一个爱学习,知上进,善沟通,重细节,懂感恩的人。
    求职意向
    全职
    算法工程师
    广东广州
    面议
    一周内到岗
    教育背景
    2015.9-2018.6
    幻主简历大学
    电子与通信工程(硕士)
    主修课程:矩阵理论、智能信息处理、数字图像处理等课程
    2011.9-2015.6
    幻主简历大学
    电子信息工程(本科)
    主修课程:高等数学、线性代数、概率与统计、C语言、Java基础设计、数字图像处理等课程
    报考信息
    初考成绩
    总分
    总分成绩
    工作经历
    2018.7-2020.12
    广州某科技有限责任公司
    AI算法工程师
    所在部门: 研发部
    工作地点:广州
    主要工作:
    1、负责结算台场景下商品数据库的建立。包括商品数据的采集、预处理、标注等;
    2、基于tensorflow、pytorch、paddle框架下负责深度学习环境的搭建、商品检测识别算法研发、模型的训练、部署与维护;负责商品检测跟踪算法研发与安卓端的部署;
    4、参与专利撰写。
    2021.3-2021.12
    广州某科技有限责任公司
    算法工程师
    所在部门: 科技发展中心
    工作地点:广州
    主要工作:
    1、负责项目的调研、立项,数据库建立,算法的选择、模型的训练部署。
    2、负责组织并实施图像识别软件的方案设计、开发及调试等工作;      
    3、负责跟踪前沿研究成果,持续优化钱大妈现有图像识别算法,提升识别性能;
    
    实习经验
    项目经验
    2017.2-2017.8
    无人机为载体项目
    算法研发
    介绍该项目利用无人机为载体,搭载深度学习算法进行近海的生命探测,达到近海救援的目的。
    主要工作:在Linux服务器上搭建深度学习keras环境;四旋翼无人机下行人数据库的建立、人员目标检测算法建模与编程实现; 改进SSD算法实现微型飞行器下人员目标检测。
    2018.7-2019.8
    柜式结算台检测识别系统
    算法研发/维护
    项目介绍:柜式结算台检测识别系统采用深度学习算法进行商品的检测与识别,其运行环境为PC端linux系统。该系统采用双算法进行目标检测与分类,检测算法采用Faster RCNN,采用vgg16进行商品分类。其sku的数量根据不同的应用场景从几十到几百不等。
    项目环境:linux+docker+tensorflow 语言:python
    项目职责:1、商品图片的采集、预处理、标注。采用语义分割模型DeepLabResNet对采集的原始图片进行语义分割得到分割的商品图像,采用opencv的算法实现多种商品(分割好的商品图像)的组合及背景替换从而合成训练 图像样本,同时产生相对应的商品位置和类别标签信息;
    2、优化目标检测和分类算法;调整目标检测算法fasterRcnn中anchor的尺寸来更好地对画面占比很小的商品和长宽比例 较大的商品进行回归,提高识别效果;调整学习率并加入困难训练样本进行模型微调训练,提高分类准确率。
    3、在docker与anaconda环境下搭建主流的深度学习环境,训练与维护商品检测识别模型,并进行本地部署;
    4、负责特定门店(广州COMMA精品生活超市的烘焙区,公司自营便利店,绿叶居烘焙店等)的视觉结算台上新商品时的 数据采集,目标检测和分类数据处理,输出目标检测模型和分类模型。
    5、撰写 map代码用于统计目标检测的准确度。
    项目业绩:1:在商品识别中,验证集中的map(iou=0.5)能达到97%;分类的准确率能达到98.2%;
    2:该结算平台被广泛的应用于便利店、书店、烘焙等。
    2019.5-2019.7
    缩短模型输出时间
    开发/维护
    项目介绍:该系统部署在linux环境下,硬件环境具备GPU显卡;能够进行采集的原始图片标注;在进行检测模型与分类模型的从头训练或微调时设置简单,能够便捷的平衡新、旧数据集以满足当前的任务需要;该系统在保证良好的准确率前提下能够缩短模型的输出时间,加快模型的上新速度。
    项目环境:Linux+Docker+TensorFlow 语言:Python



    项目责任:梳理目标检测与分类模型的数据标注、训练、测试流程,提炼出功能模块(例如预标注、微调训练和平衡分类
    训练集等),写出命令行代码(python脚本+相关参数)和接口调用文档给web前端。 负责该系统的自测和测试bug的修复,撰写该系统的使用说明文档。
    2019.10-2020.8
    Cvpos的应用
    算法研发/维护
    项目介绍:Cvpos的应用场景为便利店、书店等,其sku的数量根据不同的应用场景从几十到几百不等。该系统算法模型采用云端部署方式,缩减了硬件成本;其检测算法采用yolov3,采用mobilenetv3进行商品分类。
    项目环境:linux+docker+pytorch 语言:python
    项目职责:负责yolov3、mobilenetv3的训练、部署与维护;部署方式采用flask云端部署的方式。
    项目业绩:1、yolov3-large的map(iou=0.5)能达到98.8%,mobilenetv3分类的准确率能达到99.77%。
    2、该系统被广泛应用与轻便式结算台。
    2020.5-2020.9
    商品识别
    算法研发
    项目介绍:该系统采用特征对比的方法进行商品识别。采用kmeans聚类mobilenetv3输出特征制作特征底库;当输入一张商品图片时,计算网络输出特征与特征底库的余弦相似度进行商品识别。
    项目环境:linux+docker+pytorch 语言:python
    项目职责:1、负责特征底库制作;
    2、负责优化分类损失函数,在损失函数中加入Center-loss,训练、测试模型效果;
    3、负责算法修改,采用余弦相似度进行特征对比、判断分类。
    项目业绩:mobilenetv3_large的分类准确率为96.5%。
    2021.3-2021.9
    幻主简历制作
    算法研发
    项目介绍:该系统采用人工智能算法智能化检测出果蔬表面的品质,达到高效智能品控的目的。果蔬在上料后通过工业相机无死角拍摄高清图像传至缺陷检测模块,将检测结果传回设备工控机通过控制结构实现分拣功能。
    项目环境:docker+pytorch 语言:python
    项目职责:1、项目的调研、立项以及项目的统筹安排;
    2、数据库的建立,算法的选择(采用yolov5算法),模型的训练、微调;
    2022.1-至今
    幻主简历制作
    算法研发
    项目介绍:该项目为室外停车场进行汽车的自动搬运,实现室外停车场的全自动的汽车转运与停放。采用ZED双目相机进行车轮定位,ouster激光雷达判断车身的长度。
    项目环境:linux+darknet 语言:python
    项目职责:1、ZED双目相机标定获取相机内参、畸变系数等;
    2、ouster激光雷达点云数据录取,点云数据格式转换(pcap转pcd),汽车车轮数据标注;
    3、采用RANSAC与dbscan进行点云分割与聚类获取车身长度;
    4、采用yolov4进行汽车车轮检测,输出车轮的三维坐标,车轮检测模型训练。
    2022.3-至今
    幻主简历制作
    算法研发
    项目介绍:当前的疫情处于严峻阶段。该项目的应用场景为跨境货车或隔离酒店的消杀。对货车进行消杀时需要记录车牌信息,进行车门把手识别、人脸检测、健康码识别;对隔离酒店进行消杀时需要进行门把手识别。
    项目环境:linux+paddle+pytorch 语言:python



    项目职责:1、香港车牌、货车门把手、人脸、健康码、隔离酒店门把手的数据采集标注;
    2、采用paddleOCR进行跨境车辆车牌识别,进行模型的训练,测试;
    3、在跨境货车、隔离酒店消杀任务中,采用yolov5算法分别进行货车门把手识别、人脸检测、健康码识别、隔离酒店门把手识别。识别货车门把手与隔离酒店门把手用于消杀,人脸检测用于测量体温是否异常,健康码识别用于判断司机的健康码是否异常。
    校园经历
    荣誉奖项
    自我评价
    技能特长
    篇幅不要太长,注意结合简历整体的美观度,我的技能特长应做到突出自身符合目标岗位要求的“卖点”,避免过多使用形容词,而应该通过数据及实例来对自身价值进行深化。
    添加技能特长
    兴趣爱好
    篇幅不要太长,注意结合简历整体的美观度,我的技能特长应做到突出自身符合目标岗位要求的“卖点”,避免过多使用形容词,而应该通过数据及实例来对自身价值进行深化。
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    目前研究方向
    检测识别、分割、OCR
    个人成果
    专利:1、一种商品识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。
    2、特征对比进行新零售商品识别CVID快速更新(尚在申请中)
    发表论文:1、复杂场景图像中人员目标检测算法的改进。
    自我评价
    熟悉tensorflow、pytorch、paddlepaddle深度学习框架,良好的python编程基础,熟悉c++,能独立运用python开发图像处理算法。熟悉图像接口制作,docker部署,Service Streamer部署。熟悉目标检测、分类、分割、度量学习、OCR算法。工作认真、责任心强、学习能力强,具有良好的团队合作精神和沟通协调能力。