人体reid
案例介绍
• 主导门店AI 巡检多模态算法编排引擎从0到1落地：将检测/对比/多模态理解抽象为可插拔节点，设计"便宜CV门→本地Qwen3-VL→云端VLM"级联判定，云端VLM调用量降约22%。
• 负责在线识别与时序分组服务及模型边缘部署：开发FastAPI 接口、Elasticsearch检索、Redis调度、实时增量分组与回调；完成检测/属性/ReID模型ONNX转换、量化与海康1TNPU相机端部署，设备侧单次推理时延优化至约90ms。
• 带领2人算法小组：拆分并分配任务、制定并指导标准的数据标注—训练—测试—验证流程、把关技术方案与代码评审，并与嵌入式、上游客流系统等团队跨部门协作；项目支撑90+家门店、200+台设备，日处理图片数万张。
人体reid
案例介绍
• 负责行人ReID与多属性识别训练与策略优化：ReID从FastReID/OSNet 演进到CLIP-ReID（ViT-B/16） +人脸融合，属性识别历经自研轻量网、fast-reid定制、mmpretrain工程化三代；针对遮挡、逆光、跨摄像头及正反面视角做数据清洗、难例挖掘、自建数据微调与阈值优化。
• 主导门店AI 巡检多模态算法编排引擎从0到1落地：将检测/对比/多模态理解抽象为可插拔节点，设计"便宜CV门→本地Qwen3-VL→云端VLM"级联判定，云端VLM调用量降约22%。
• 负责在线识别与时序分组服务及模型边缘部署：开发FastAPI 接口、Elasticsearch检索、Redis调度、实时增量分组与回调；完成检测/属性/ReID模型ONNX转换、量化与海康1TNPU相机端部署，设备侧单次推理时延优化至约90ms。
• 带领2人算法小组：拆分并分配任务、制定并指导标准的数据标注—训练—测试—验证流程、把关技术方案与代码评审，并与嵌入式、上游客流系统等团队跨部门协作；项目支撑90+家门店、200+台设备，日处理图片数万张。
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