机器视觉
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9天前在线
算法工程师
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个人介绍
个人技能：
熟悉python语言，了解c语言的常用语法。熟悉深度学习中深度神经网络，卷积神经网络，迁移学习等相关理论，多次参与有关计算机在民航领域的应用项目，涉及图像目标分类，动作识别等新领域，技术栈以python语言为主，并发表了相关中文核心，EI，SCI论文。工作后参与多个兼职内容如下：
1. 计算机视觉核心技术人体行为分析：精通AlphaPose/OpenPose姿态估计框架，基于ST-GCN、Transformer实现动作识别（跌倒检测准确率92.3%），支持多人场景实时推理（<30ms/帧）视频理解：掌握光流法、3D CNN时序建模，在HMDB51/UCF101数据集实现Top-1准确率85%+模型优化：熟练使用TensorRT量化压缩模型（体积缩减75%）2. 工程化部署能力边缘计算：完成10+模型嵌入式部署（Jetson系列/RK3399），支持ONNX/TensorRT多后端推理，GPU显存占用优化至<1GB系统架构：设计高并发视频流处理框架（GStreamer+Flask）全流程开发：主导数据标注→模型训练→服务部署→硬件联调完整闭环，产出企业级SDK与API文档工作经历
2017-11-01 -至今中国民航局第二研究所算法工程师
AI算法工程师 | 计算机视觉专家 | 智能系统架构师 专注动作识别、时序建模与边缘智能部署，从事CV在民航领域的应用
教育经历
2013-09-05 - 2017-07-01广东工业大学计算机科学与技术本科
技能
作品
编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理） 硬件平台: NVIDIA GTX3060 以下是根据您提供的信息整理的项目经历描述模板，突出技术亮点和应用价值： 项目名称 基于深度学习的家庭老人健康监护系统——实时动作识别与危险预警 项目简介 针对居家老人安全监护场景，开发一套基于计算机视觉的智能监测系统，利用AI技术实时分析视频流中老年人的行为特征，精准检测跌倒、抽搐等高风险动作并触发紧急报警。系统采用轻量化模型部署于边缘设备，兼顾实时性与准确性，为家庭提供7×24小时主动防护解决方案。 技术栈 编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理）、TensorRT（模型加速）、Flask（Web服务）、MySQL（数据存储） 硬件平台: NVIDIA Jetson Nano（嵌入式部署） 核心实现细节 多模态数据采集与标注 整合公开数据集（如HMDB51、UCF-101）与自采家庭场景视频，构建包含10k+标注样本的数据集，覆盖正常动作（行走、坐立）及异常动作（跌倒、颤抖）。 使用LabelImg工具进行精细化标注，同步记录时间戳与动作类型标签。 AlphaPose优化与适配 基于OpenPose改进人体关键点检测模型，引入动态权重调整机制提升复杂背景下的鲁棒性（如遮挡、低光照）。 通过ONNX格式转换实现模型轻量化，推理速度降低至
02025-02-25 14:32
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