C++
深度学习
图像处理
图像识别
机器视觉
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1月前来过
算法工程师
北京全职 · 1500/日 · 32625/月信用正常
工作时间: 工作日18:00-24:00、周末8:00-24:00工作地点:
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个人介绍
毕业于广东技术师范大学，从事机器视觉行业多年。熟悉视觉算法应用行业，擅长视觉数据处理、AI模型训练、算法优化等工作，其中，视觉数据处理包含图像增强、图像分割、图像融合、特征匹配、边缘检测、形态学处理、点云匹配、平面拟合、点云分割、人脸属性处理、相机标定等算法，AI模型训练包括图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪、姿态估计、多模态模型训练、图文检索、图像生成等，算法优化包含模型压缩、剪枝、量化、cuda加速等。这个行业对视觉算法的应用也相对比较成熟，对个人的知识掌握水平要求也比较高，对硬件、算法、软件等方面都需要有一定的基础知识。
个人技术栈：
熟悉编程语言：C/C++、C#、Python、Matlib、QT等
熟悉机器学习库：pytorch、tensorflow、opencv、halcon、sklearn等
工作经历
2020-04-01 -2022-03-31心鉴智控算法工程师
熟悉视觉算法应用行业，擅长图像处理、模型设计和训练、算法加速优化等技能。曾参与过食品级瓶子缺陷检测、药品检测、锂电池缺陷检测、缺陷数据生成、室外火焰检测、车道线检测、路面质量检测、图像搜索、人脸属性编辑、图像处理算法平台搭建等项目，涉及到数据采集、数据清洗、图像处理、点云处理、图像分类、目标检测、图像分割、图像生成、多模态训练、图像检索等工作，在项目中担任主要负责人的角色，完成项目的验收任务。
教育经历
2016-09-01 - 2020-06-30广东技术师范学院光电信息科学与工程本科
从事算法工作已有3年了，负责视觉数据处理、AI模型训练、算法优化等工作。。。
技能
作品
图片修复： 1、分别使用深度学习和传统视觉HoG算法对人物进行处理； 2、对比两者的效果，由图中可以看出，使用深度学习的方法比传统视觉HoG算法的处理效果相对要很多。
02023-03-28 01:04
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检测步骤： 1、先对原图进行相机内参校正 2、先用HSV中的S和Sobel阈值对原图进行二值化 3、将二值化前视图转成鸟瞰二值图图 4、用滑动窗口遍历二值图，找到左右两边的车道线区域 5、用多项式对左右两边车道线区域进行多项式拟合，得到两边实际的车道线 6、计算车道线切斜角度，即曲率 7、根据曲线对假设的梯形区域进行仿射变换
02023-03-28 01:06
利用图像处理算法，去除图像的阴影区域： 1、先制作原图的最大值和最小值的滤波图片； 2、结合最大最小值滤波图片和差分算法，去除图像中存在的阴影区域，保留重要的细节区域。
02023-03-28 00:04
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