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图像识别工程师
西华大学 · 4年经验
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日薪: ¥500/8h
地点: 成都 高新
时间: 可工作日远程
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AI 技能提取 | OpenCV 机器学习 深度学习
opencv数字图像处理:数学形态学、图像分割、道路结构化信息目标检测
qtcreator/pyqt5:管理系统开发
机器学习:支持向量机、主成分分析、图像特征提取
深度学习目标检测:yolov3/yolov5/ssd单阶段目标检测算法模型训练与部署

软件工程专业毕业设计
研究目标:设计实现一款基于计算机视觉的车道线与路面异物检测系统。
模型设计
车道检测:应用OSTU、角点检测、最小二乘曲线拟合、深度学习语义分割等方法检测车道线。
异物检测:基于边缘和灰度的融合特征,应用GrabCut图像分割算法检测路面多目标异物。
箭头识别:基于Hog特征描述子、PCA、SVM,建立针对五类路面箭头的分类模型。
横道检测:基于斑马线的梯度一致性,应用透视变换、滑动窗口算法检测斑马线(人行横道)。
目标检测:搜集、标注、增强数据集,应用YOLOv3、SSD等目标模型检测10类路面常见目标。
承担工作
应用开发:基于Qt Creator,采用多线程编程的方式开发系统的图形化工作界面。界面能读入测试图片、视频以及摄像头实时采
集到的视频,进而对原始数据进行处理,并将处理结果显示到系统界面。
模型实现:使用C++语言编程实现车道检测、异物检测和斑马线检测等功能模块下的主要算法;                       
使用python编程实现标志识别功能模块的分类模型训练与执行代码;
基于开源方案实现YOLOv3和SSD模型的训练与推理。
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图像识别工程师 · 4年经验 · 西华大学
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技术能力

AI 技能提取 | OpenCV 机器学习 深度学习
opencv数字图像处理:数学形态学、图像分割、道路结构化信息目标检测
qtcreator/pyqt5:管理系统开发
机器学习:支持向量机、主成分分析、图像特征提取
深度学习目标检测:yolov3/yolov5/ssd单阶段目标检测算法模型训练与部署

项目经验

软件工程专业毕业设计
研究目标:设计实现一款基于计算机视觉的车道线与路面异物检测系统。
模型设计
车道检测:应用OSTU、角点检测、最小二乘曲线拟合、深度学习语义分割等方法检测车道线。
异物检测:基于边缘和灰度的融合特征,应用GrabCut图像分割算法检测路面多目标异物。
箭头识别:基于Hog特征描述子、PCA、SVM,建立针对五类路面箭头的分类模型。
横道检测:基于斑马线的梯度一致性,应用透视变换、滑动窗口算法检测斑马线(人行横道)。
目标检测:搜集、标注、增强数据集,应用YOLOv3、SSD等目标模型检测10类路面常见目标。
承担工作
应用开发:基于Qt Creator,采用多线程编程的方式开发系统的图形化工作界面。界面能读入测试图片、视频以及摄像头实时采
集到的视频,进而对原始数据进行处理,并将处理结果显示到系统界面。
模型实现:使用C++语言编程实现车道检测、异物检测和斑马线检测等功能模块下的主要算法;                       
使用python编程实现标志识别功能模块的分类模型训练与执行代码;
基于开源方案实现YOLOv3和SSD模型的训练与推理。
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