个人信息

  • 性别：男 年龄：27 岗位：图像算法工程师 所在地：上海

  • 电话：17521748675 邮箱：gtwell@163.com

    工作及教育经历

  • 苏州科达科技股份有限公司 2019.04~至今 AI算法工程师

  • 东华大学（211，双一流） 2016.06~2019.03 数字化纺织工程（211硕士）

    项目经历

    1. 人员聚集检测算法开发 2021.03~2021.04

  • 人员检测以及人员跟踪

  • 人员聚集逻辑算法

    2. 国内车辆品牌识别 2021.02~2021.03

  • 车辆前后向-大品牌-子品牌-厂家-年款：105万数据 9716类别

  • ResNet50（91.5%）

  • RepVGG（A2版: 93.5%）

    3. 海外车辆品牌，车辆颜色以及车辆型号识别 2020.11~2021.03

  • 车辆检测（CenterNet）

  • 车辆品牌识别，车辆颜色以及车辆型号识别（SqueezeNet）

  • 依图Questcore部署

    4. 交通事件雾天，积雪，积水以及火灾预警算法开发 2020.08~2020.10

  • 四分支模型训练

  • TensorRT部署

    5. 车牌矫正和车牌号码识别 2020.02~2020.07

  • 车牌矫正（车牌关键点定位，透射变换）

  • 车牌号码识别（蓝牌，黄牌，绿牌，黄绿牌，黑牌，白牌等）
  • TensorRT部署

  • 移动端部署ncnn

    6. 人脸关键点检测 2019.11~2020.01

  • STASM算法以及部署（CPU）

  • PFLD算法开发以及部署

    7. 图像篡改检测 2019.04~2019.10

  • 传统算法DCT，CFA判断图像篡改（CPU）

    8. 羊毛羊绒光学显微镜图像识别 2017.09~2019.01

  • 分析羊毛羊绒图像鉴定识别的需求，采集羊毛羊绒光学显微镜数据集；

  • 由于传统算法（特征提取+SVM）速度和精度弊端明显，进而采用深度学习方法ResNet进行识别；

  • 对羊毛羊绒位置定位检测；

    专业技能

  • 熟练使用C，Python编程语言，了解C++，Matlab；

  • 熟练使用Caffe，PyTorch深度学习框架，了解Tensorflow；
  • 熟练在Linux和Windows下编程，熟悉 CMake，Visual Studio工具使用；

  • 英语CET-6；

    专利

  • 一种基于关键点检测技术的单行和双行车牌矫正方法