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专业技能
精通计算机视觉（CV）方向深度学习算法框架（如TensorFlow、PyTorch），熟练掌握OpenCV、NumPy等图像处理工具。具备目标检测、图像分类、三维点云投影、相机标定与畸变校正等核心算法开发能力。熟悉Linux系统开发环境及Qt框架应用开发，具备算法工程化部署经验。掌握C++与Python混合编程技术，能够实现算法在嵌入式平台的高效移植。
工作履历（脱敏处理）
主导开发电梯智能检测控制系统，完成电动车、婴儿车、自行车等多目标识别算法开发，实现95%检出率与<1%误检率。设计基于深度学习的目标检测框架，优化模型推理速度提升30%。完成算法在嵌入式平台的移植与优化，解决资源受限环境下的模型部署难题。主导相机标定与畸变校正算法开发，建立三维坐标系到图像坐标的映射模型，提升定位精度。完成QT交互界面开发，实现人脸识别与电梯控制逻辑的集成。
项目经验（脱敏处理）
电梯智能检测控制系统开发：基于深度学习构建多目标识别模型，实现电动车/婴儿车/自行车的精准识别与人员计数，开发门禁控制与报警系统。通过算法迭代优化，使系统在复杂场景下保持95%检出率与<1%误检率，成功应用于大规模商用场景。QT人脸识别交互机开发：独立完成嵌入式平台的人脸检测算法移植，实现人脸识别交互逻辑，优化算法推理效率。开发相机标定与畸变校正模块，建立三维坐标系到图像坐标的映射模型，提升系统定位精度。
驻场外包优势
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技术扎实
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