本文主要基于YOLOV5算法框架，完成了针对百香果智能分选技术的实现。通过采集和标注水果的正负样本数据，训练出适用于百香果分拣的分类模型，并联动自动化分拣设备，完成自动化分拣。本人独立完成整个项目的数据清洗标注以及驯良工作。

智行混合算路引擎可以通过组合多种不同的出行方式，给出不同出行方式的混合方案（如：先打车到某地铁站在坐地铁到目的地），从而可以更具性价比的出行。整个系统主要又接驳点预测模块，公交地铁算路，不骑行算路，打车路线算路组成，系统首先通过根据用户请求的起终点，进行接驳点预测得到接驳点位置和接驳方式，然后再分别请求下游算路服务，拼接排序得到最终混合方案。我主要负责混合出行接驳点的预测模型相关研发工作。包括方案的调研和实验，到最终工程化上线。

停车时司机的刚需，但停车难度是司机永远的痛点，尤其是在人流量密集的写字楼，商圈等。找停车位不仅浪费司机时间，也对交通拥堵有很大影响。 我们这个项目基于少量带有传感器停车场采集到的样本数据，作为真值。利用地图人流量和交通流量相关的特征数据，通过DNN模型，对没有传感器的停车场给出预估的停车难度信息。我在项目中担任核心开发者的角色，负责特征分析调研以及模型的开发和调试。 此项目内容本人作为并列一作发表于SIGKDD2018顶级数据挖掘会议，论文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3219819.3219876