浪淘沙1230
算法工程师
上海优读信息科技有限公司 · 1年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
上海 浦东
时间：
可工作日驻场（离职原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
拥有目标检测，文本识别实际项目落地经验（涉及目标检测/文本检测/文本识别算法）
专业能力：
熟悉掌握ctpn场景文本检测模型，crnn端到端的文字识别模型
熟悉掌握目标检测模型faster-rcnn/ssd/yolo
熟练掌握TensorFlow/keras开源框架
熟练掌握机器学习算法Logistic、SVM、决策树、随机森林、GBDT、Adaboost、knn、k-means等算法)，能利用python、numpy、pandas、sklearn进行代码实现
专业能力：
熟悉掌握ctpn场景文本检测模型，crnn端到端的文字识别模型
熟悉掌握目标检测模型faster-rcnn/ssd/yolo
熟练掌握TensorFlow/keras开源框架
熟练掌握机器学习算法Logistic、SVM、决策树、随机森林、GBDT、Adaboost、knn、k-means等算法)，能利用python、numpy、pandas、sklearn进行代码实现
项目经验
图片目标检测和ocr识别
项目职务： 算法工程师
所在公司： 上海优读信息科技有限公司
项目描述： 检测识别实际使用场景图片（扫描/拍照）中的票据种类，并利用ocr识别技术对其中的文本信息进行提取，主要是：对图片中的票据进行检测，对检测到的票据图片进行预处理，定位图片中文本位置（图片直方图投影/ctpn），并对定位到的文本进行ocr识别（crnn）。
项目职责： 1、分析目标检测、文本检测、文本识别的实际使用场景，并对实际使用场景的样本进行标注，利用opencv和text_renderer进行样本增强，构造目标检测、文本检测、文本识别模型训练样本
2、利用目标检测技术搭建训练检测图片中票据的模型；
3、利用opencv对检测出的票据图片进行预处理，主要是将拍照引起的图片变形进行校正；
4、利用ctpn技术搭建训练图片中文本检测模型；
5、利用tensorflow+keras搭建训练crnn模型用于ocr文本识别
6、整合各个模块代码将其封装成api接口，提供给其他同事调用
项目业绩： crnn在测试样本中的准确率达99.8%
对具体票据（5个字段）识别准确率（字段全部识别准确）最低达到93.5%。
项目职务： 算法工程师
所在公司： 上海优读信息科技有限公司
项目描述： 检测识别实际使用场景图片（扫描/拍照）中的票据种类，并利用ocr识别技术对其中的文本信息进行提取，主要是：对图片中的票据进行检测，对检测到的票据图片进行预处理，定位图片中文本位置（图片直方图投影/ctpn），并对定位到的文本进行ocr识别（crnn）。
项目职责： 1、分析目标检测、文本检测、文本识别的实际使用场景，并对实际使用场景的样本进行标注，利用opencv和text_renderer进行样本增强，构造目标检测、文本检测、文本识别模型训练样本
2、利用目标检测技术搭建训练检测图片中票据的模型；
3、利用opencv对检测出的票据图片进行预处理，主要是将拍照引起的图片变形进行校正；
4、利用ctpn技术搭建训练图片中文本检测模型；
5、利用tensorflow+keras搭建训练crnn模型用于ocr文本识别
6、整合各个模块代码将其封装成api接口，提供给其他同事调用
项目业绩： crnn在测试样本中的准确率达99.8%
对具体票据（5个字段）识别准确率（字段全部识别准确）最低达到93.5%。
浪淘沙1230
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拥有目标检测，文本识别实际项目落地经验（涉及目标检测/文本检测/文本识别算法）
专业能力：
熟悉掌握ctpn场景文本检测模型，crnn端到端的文字识别模型
熟悉掌握目标检测模型faster-rcnn/ssd/yolo
熟练掌握TensorFlow/keras开源框架
熟练掌握机器学习算法Logistic、SVM、决策树、随机森林、GBDT、Adaboost、knn、k-means等算法)，能利用python、numpy、pandas、sklearn进行代码实现
专业能力：
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项目经验
图片目标检测和ocr识别
项目职务： 算法工程师
所在公司： 上海优读信息科技有限公司
项目描述： 检测识别实际使用场景图片（扫描/拍照）中的票据种类，并利用ocr识别技术对其中的文本信息进行提取，主要是：对图片中的票据进行检测，对检测到的票据图片进行预处理，定位图片中文本位置（图片直方图投影/ctpn），并对定位到的文本进行ocr识别（crnn）。
项目职责： 1、分析目标检测、文本检测、文本识别的实际使用场景，并对实际使用场景的样本进行标注，利用opencv和text_renderer进行样本增强，构造目标检测、文本检测、文本识别模型训练样本
2、利用目标检测技术搭建训练检测图片中票据的模型；
3、利用opencv对检测出的票据图片进行预处理，主要是将拍照引起的图片变形进行校正；
4、利用ctpn技术搭建训练图片中文本检测模型；
5、利用tensorflow+keras搭建训练crnn模型用于ocr文本识别
6、整合各个模块代码将其封装成api接口，提供给其他同事调用
项目业绩： crnn在测试样本中的准确率达99.8%
对具体票据（5个字段）识别准确率（字段全部识别准确）最低达到93.5%。
项目职务： 算法工程师
所在公司： 上海优读信息科技有限公司
项目描述： 检测识别实际使用场景图片（扫描/拍照）中的票据种类，并利用ocr识别技术对其中的文本信息进行提取，主要是：对图片中的票据进行检测，对检测到的票据图片进行预处理，定位图片中文本位置（图片直方图投影/ctpn），并对定位到的文本进行ocr识别（crnn）。
项目职责： 1、分析目标检测、文本检测、文本识别的实际使用场景，并对实际使用场景的样本进行标注，利用opencv和text_renderer进行样本增强，构造目标检测、文本检测、文本识别模型训练样本
2、利用目标检测技术搭建训练检测图片中票据的模型；
3、利用opencv对检测出的票据图片进行预处理，主要是将拍照引起的图片变形进行校正；
4、利用ctpn技术搭建训练图片中文本检测模型；
5、利用tensorflow+keras搭建训练crnn模型用于ocr文本识别
6、整合各个模块代码将其封装成api接口，提供给其他同事调用
项目业绩： crnn在测试样本中的准确率达99.8%
对具体票据（5个字段）识别准确率（字段全部识别准确）最低达到93.5%。
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