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精通C/C++语言开发，熟练掌握OpenCV图像处理框架，深入理解深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）。擅长计算机视觉领域算法研发，包含目标检测（YOLOv3/v5、MTCNN）、图像分类（ResNet、MobileNet）、特征提取（SIFT/SURF）等技术。熟悉传统机器学习算法（SVM、Adaboost、LDA）在视觉任务中的应用，具备模型优化、跨平台移植及性能调优能力。熟悉图像预处理、特征融合、多尺度检测等关键技术，掌握模型量化压缩与部署方案。

长期从事计算机视觉算法研发工作，主导完成多个工业视觉检测系统开发。负责图像预处理模块设计，通过多尺度特征融合算法提升小目标识别准确率15%。开发基于YOLOv5的实时检测系统，实现1080P图像在i5平台下20ms内完成99%检测率。主导车款识别系统优化，通过特征增强算法将1035类车型识别准确率提升至94%。具备丰富的算法工程化经验，成功将多个算法模型部署至嵌入式平台，实现算法性能与硬件资源的平衡。

车标识别系统：基于深度学习的特征提取算法，通过多尺度特征融合技术提升小目标识别准确率，实现60类车标在成像良好的情况下达到90%以上识别准确率。车头检测算法：采用YOLOv3目标检测框架，通过改进特征金字塔结构提升小目标检测能力，实现在1080P图像下i5平台20ms内完成99%检测率。车款识别系统：设计基于深度学习的特征增强算法，结合传统机器学习分类器提升识别准确率，实现1035类车型在i5平台下35ms内完成94%识别准确率。