★项目描述：通过对智能手表监测到的ppg信号进行数据分析，并对其进行建模，通过构建一维卷积网络与全连接网络，回归出血压血氧值，并达到一定的精度，以grpc的方式将数据推给手表java端。 ★ 责任描述：对原始 ppg信号进行降噪滤波，并对其进行建模，构建卷积神经网络和全连接神经网络，提高精准度指标。 ★ 主要业绩：对上一任算法工程师的准确度进行优化与提升，并能够给出大幅度的血压变化趋势，一定程度上突破了行业壁垒，因为业内手表预测血压，一般无法给出吃药前后的血压趋势变化，但是通过新设计的网络，能够对这种现象有一定的改善，并得到用户的认可。

★项目描述：1. 在智能系统的应用，智能头盔的使用目前是一个穿戴式设备，通过 4G/WIFI等无线网络实现远程移动视频监控和现场指挥调度。采用高清数字摄像、红外一体专用化头盔式摄像机，通过内置在头盔的 4G 无线传输模块和内置电池，完成视频信号的采集和传输，并通过一体化的显示终端进行信息显示。在任何一台接入 Internet 的 PC 机或 PDA、*等移动终端上，就可远端实时监控本设备传回来的视频画面、进行双向语音对讲、GPS 定位跟踪等。通过技术人员结合高新科技产品把一个普通的头盔升级，达到我们所需要的智能功能，智能头盔与可视指挥系统目前在消防等应急救援行业得到了广泛的应用。 2. PC测温系统:脸识别测温系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入摄像头视频流的人脸图像，当框出人脸后人，如果人脸没有带口罩，则报警，人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。而不论是否戴口罩，则均对框出的人脸做红外测温，非接触式红外测温也叫辐射测温，一般使用热电型或光电探测器作为检测元件。它的制造工艺简单，成木较低，测温时不接触被测物体，具有响应时间短、不干扰被测温场、使用寿命长、操作方便等一系列优点。如果温度异常，同样会报警，是一个多功能的测温系统。 ★ 责任描述：数据采集，模型配置调优 ★ 负责事项： 1.采集口罩图片，通过在ImageNet各大图片网站采集口罩图片数据， 2. 基于 opencv 对图像进行缩放，裁剪等， 3.运用 tensorflow定义各个模块代码， 4.对训练口罩分类模型，检测是否带口罩， 5. 通过mtcnn对人脸进行检测，检测到人脸，测温并给出其是否带口罩，不带口罩或者使用insightface对其进行人脸识别温度异常者报警， 6.将以上过程跑在嵌入式平台上，形成了可穿戴的测温头盔。

★项目描述：为了实现对国际知名型号战斗机的识别而采取正确的应对策略，我们从不同渠道获取了较多的不同型号的战斗机的图像数据，通过对其进行数据增强，并以此作为数据集进行深度学习训练，可在空对空，地对空以可见光源数据对战斗机进行检测并识别。 ★ 责任描述：数据采集，模型配置调优 ★ 负责事项： 1.采集内部飞机数据，爬取战斗机数据，获取国外战斗机演习数据，获取游戏中的战斗机图片截图数据 2. 基于 opencv 对图像进行缩放，裁剪，通道选择，运用中值滤波法对图像进行平滑处理 3.运用 pytorch定义各个模块代码 4.对Yolov3 的训练模型进行配置并且进行模型训练，调优来做到对目标的检测 5. 对bi-linear 的训练模型进行配置并且进行模型训练，调优，以此做到对战斗机下的子类别如F22和F35等各种战斗机的区分，准确率可达98.88%。