针对航运企业自己关注的船只需要在船讯网上一个个查找的问题，设计了船只信息获取程序，客户只需要把所关注船只的MMSI号写在一个文件中，程序会统一加载，然后通过爬虫技术从网上获取需要的数据，再数据整理和筛选按照需要呈现出来。 项目职责：负责全部的开发。

针对工地中基于视频的安全检测问题，开发和搭建基于数字图像处理技术、机器学习技术的工人穿戴是否合规以及工地周边是否有人偷挖资源的监测平台，目的是监测工地中关于工人是否安全作业的情况以及工地周边的情况，提高生产过程中的安全性和资产的安全性 项目职责： 主要负责产品的设计、开发；设计整个系统的架构； 设计系统的软件结构；开发系统的检测识别部分； 项目业绩： 在设计阶段，主要设计了整个系统的总体架构以及软件架构和各个模块； 在开发阶段， 首先收集了关于是否佩戴安全帽的数据集，通过深度学习完成了数据集的训练，生成了可以判断工人是否佩戴安全帽的模型，以及可以判断人的动作是否是可疑动作的模型；其次开发了软件部分，将生成的模型运用到软件工程中，并将程序移植到 AI 开发板上，形成产品；

针对大的工程工地上部署的多个通信基站的管理问题，开发基站管理的可视化平台，目的是提高基站部署、配置、管理等环节的便捷性和安全性 项目职责： 主要负责可视化平台后端的开发 项目业绩： 主要利用 Twisted 网络引擎框架，搜集各个基站的上报信息并做出需要的整理存入数据库。再利用 Flask 搭建后台，根据前端发出的命令查询数据库并做数据整理，反馈给前端。