范小c～
高级图像算法工程师 · 4年经验 · 成都肽维科技有限公司
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技术能力
本人从事AI智能行业，精通OpenCV图像数据处理包括但不限于去噪、轮廓提取、各类形态学变化、二值化处理以及霍夫变换等常用方法；深度学习各类任务：分类、回归、分割、目标检测等以及文字识别ocr框架，如人脸识别、yolo系列、unet系列、基于RNN的LSTM系列。拥有目标检测，瑕疵检测，行为识别等多种实际工程落地经验。精通Linux系统下的各类开发任务
项目经验
项目1
项目需求：1、检测出苹果表面瑕疵并按瑕疵所占面积大小进行分级 2、将全红苹果和条纹苹果区分
算法实现：采用mobilev2为编码的unet分割模型，进行多头输出侦测，一个输出头作为全红苹果和条纹苹果的分类任务，另一个输出头作为瑕疵检测的分割任务
项目职责：设计模型、优化压缩模型、部署到jetson_NX边缘设备上
项目成果：分割miou达到90％，误检率小于3％，甲方已验收
项目2
项目需求：识别出UI界面上的某些特殊信息提供给客户保存存档（目标区域为一串固定长度的数字）
算法实现：利用unet3+作为目标区域的检测，再经过OpenCV对目标区域进行矫正提取出目标区域，再将该区域作为网络输入放进cnn2seq网络中进行文字识别提取
项目职责：数据清晰、设计模型、优化压缩模型
项目成果：分割miou达到94％，文字识别精度达到99％，甲方已验收
项目需求：1、检测出苹果表面瑕疵并按瑕疵所占面积大小进行分级 2、将全红苹果和条纹苹果区分
算法实现：采用mobilev2为编码的unet分割模型，进行多头输出侦测，一个输出头作为全红苹果和条纹苹果的分类任务，另一个输出头作为瑕疵检测的分割任务
项目职责：设计模型、优化压缩模型、部署到jetson_NX边缘设备上
项目成果：分割miou达到90％，误检率小于3％，甲方已验收
项目2
项目需求：识别出UI界面上的某些特殊信息提供给客户保存存档（目标区域为一串固定长度的数字）
算法实现：利用unet3+作为目标区域的检测，再经过OpenCV对目标区域进行矫正提取出目标区域，再将该区域作为网络输入放进cnn2seq网络中进行文字识别提取
项目职责：数据清晰、设计模型、优化压缩模型
项目成果：分割miou达到94％，文字识别精度达到99％，甲方已验收
案例展示
UI界面特定信息提取只能系统
项目需求：识别出UI界面上的某些特殊信息提供给客户保存存档（目标区域为一串固定长度的数字） 算法实现：利用unet3+作为目标区域的检测，再经过OpenCV对目标区域进行矫正提取出目标区域，再将该区域作为网络输入放进cnn2seq网络中进行文字识别提取 项目职责：数据清晰、设
山东红富士苹果表面瑕疵检测系统
项目需求：1、检测出苹果表面瑕疵并按瑕疵所占面积大小进行分级 2、将全红苹果和条纹苹果区分 算法实现：采用mobilev2为编码的unet分割模型，进行多头输出侦测，一个输出头作为全红苹果和条纹苹果的分类任务，另一个输出头作为瑕疵检测的分割任务 项目职责：设计模型、优化压缩
山东红富士苹果表面瑕疵检测系统
项目需求：1、检测出苹果表面瑕疵并按瑕疵所占面积大小进行分级 2、将全红苹果和条纹苹果区分 算法实现：采用mobilev2为编码的unet分割模型，进行多头输出侦测，一个输出头作为全红苹果和条纹苹果的分类任务，另一个输出头作为瑕疵检测的分割任务 项目职责：设计模型、优化压缩
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