人工智能

更改驱动文件使其可以适配不同的感光芯片，通过config文件去区分不同的感光芯片的种类，自动识别适配，将采集到的视频图片信息交给OpenCV做图像处理，个人负责除了OpenCV算法之外的所有的驱动的调试，内核，boot移植开发等工作。

为解决目前GIS产品需要人工观测，且数据无法实时传输至后台等一系列GIS设备运维隐患，本发明的目的在于提供一种实时高压开关位置检测系统，帮助电力设备高效、智慧运维。 本发明是基于视频传感和图像处理技术的一种高压开关位置检测系统，该系统配套的软件部分功能模块包括：变电站管理、间隔管理、元件管理、采集模块管理、实时监测、系统管理等。视频传感器采集隔离开关触头视频信号，传送到在线监测后台系统。在经过数据的处理、分析及储存，为人工智能分析算法提供帮助。该发明特点是全天候自主观察，24h反应隔离开关的实际位置，有效解决 GIS 隔离开关触头、接地开关触头和快速接地开关触头的分合情况的在线监测问题，减少安全隐患，提高电站运检效率。 本人负责统筹策划及技术部门工作。

负责实体识别之后的术语标准化模型构建工作，数据量在8万左右。 尝试了bert等主流模型，发现在当前数据集中，编辑距离+bert+FNText。通过django 负责智能问诊系统的模型构建工作。 任务目的是从几百个候选问题中选出最有意义的一个询问用户。采用的是改良信息熵方案。通过django + docker提供服务接口。

矿井火灾指标在线监测硬件为集传感器、无线感知网络、485通信、嵌入式web、Internet、计算机、数据库、云网络、APP等技术于一体的矿用环境多参数无线监测系统，是一种基于云网络的大面积采空区煤火灾害监测预警与管控平台。主要由矿用多参数传感器、矿用监测基站及监测软件三部分构成。当系统运行时，整体矿井被划分为多个监测子网，监测终端在目标矿区内自行组建煤自燃监测网并由煤自燃网关通过骨干传输网络上传指标气体数据，在监控中心完成数据的汇总与管理，最终实现对目标矿井煤自燃在线监测。 矿用多参数无线传感器的硬件主要包括无线自组网模块、数字式温度湿度传感器、气体浓度传感器、射频天线、电源模块、红外收发模块、微处理器、显示屏、传感器调理模块等。设计出的矿用多参数无线传感器，具备外接电源和内置电池供电，通过红外收发模块实现多参数无线采集装置的红外遥控校准。 矿用多参数无线传感器支持无线mesh网络拓扑结构的自组织、自修复、多跳级联和自我管理，实现采空区煤自燃特征信息的实时动态监测，解决了采空区信号传输困难问题，提高了煤自燃火灾监测预报的可靠性、动态性和超前性。 本人担任程序设计工作。

根据时间分析数据之间的相关性 使用dataframe处理数据，用统计包进行计算，通过csv或execl导出。 使用plots包进行数据可视化。使用机器学习算法随机森林对数据进行学习并预测

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电图像信息处理是近年来中最重要和最具挑战性的研究课题之一。它在各种场景中发挥着重要作用，例如监控、自动驾驶、机器人、无人机、医疗成像等。然而，可能存在的激光干扰等可能对图像处理带来的挑战。为此，我们通过深度学习神经网络技术进行图像理解，包括图像复原和图像识别，特别是我们采用最先进的网络架构对数字图像进行提取、处理、分析、深度学习和理解最终达到能排除激光对图像的干扰。更进一步地我们采用组合深度学习的方式，大幅提高了在广泛激光干扰场景下的图像识别精度。这种抗激光干扰的组合深度学习方式能使得光电图像处理算法部署于各种复杂干扰场景的关键应用中。大量实验表面，模块化方式可组合各种图像复原与图像识别网络，使得图像识别网络在激光干扰下获得识别图像中看不清甚至没有的目标特征的能力,并且不需要额外的人工标注。

以金融指标构建特征，通过AI算法学习特征分布及属性。以学习的特征为基础，开发交易策略。通过 Meta Trader 5 的量化平台创建了 EA 量化交易脚本，将择时交易策略实现了自动化，采用 Tick 数据将策略进行了回测。回测时间为 2010 年 1 月 1 日至 2021 年 4 月 5 日。投资标的：欧元/美元，杠杆 50 倍，初始资金 1 万美金，十一年年累计净收益 37,098 美元，总收益率371%，年化收益率 33.7%，最大回撤 7.51%。策略修订版回测业绩：十一年累计净盈利 108,228 美元，最大回撤 14.57%，年化收益率 98%。

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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；

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LaserCladdingExpert激光熔覆专家系统软件（以下简称LaserCladdingExpert）用于激光熔覆参数的建立、查询和预测，具备如下主要功能：1）输入实验数据，建立专家库。2）根据被修复的母材、所选择的涂层、目标显微硬度寻找或预测激光熔覆参数。3）生成报告并提供打印支持。 该软件技术特点如下：1）采用C++开发，占用资源少，执行速度快，稳定性高。2）采用Sqlite数据库技术，占用资源低，可用于嵌入式设备。3）基于64位系统开发，能够处理大量数据。4）具备局域网数据库同步功能。5）Windows、安卓等多平台支持。

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