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专业技能
精通深度学习算法开发，熟练掌握YOLO、Faster R-CNN等目标检测算法，U-Net、Mask R-CNN等图像分割算法。精通C++/Python开发，具备Android NDK开发及Unity引擎开发经验。熟悉TensorFlow/PyTorch框架，具备模型优化与部署能力。擅长多线程优化、CUDA并行计算，具备跨平台算法开发经验。熟悉计算机视觉算法在工业检测场景的落地应用。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发及工业检测系统开发，主导设计多传感器融合的视觉检测架构，实现工业相机与多种传感器的协同工作。开发基于YOLOv5的目标检测算法，采用CUDA并行计算优化推理速度，使单帧处理时间缩短至15ms。设计多线程架构支持8路视频流并发处理，通过C++实现算法核心模块，Python完成数据预处理与结果分析。完成算法在Android NDK和Unity引擎的跨平台部署，适配多种工业设备。优化图像分割算法提升检测精度，使缺陷识别准确率达98.5%，降低硬件算力需求30%。
项目经验（脱敏处理）
主导开发工业视觉检测系统，集成多类传感器实现多维度数据采集。采用YOLOv5目标检测算法进行缺陷识别，通过CUDA并行计算优化算法推理效率，单帧处理时间降低至15ms。设计多线程架构支持8路视频流并发处理，采用C++实现核心算法模块，Python完成数据预处理与结果分析。开发传感器数据融合算法提升检测准确率至98.5%，通过算法优化降低硬件算力需求30%。系统支持多路并发处理，硬件成本降低40%，成功应用于多个工业检测场景，检测效率提升60%。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
2年项目实战经验
可长期驻场
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