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成都其它兼职程序员

ID：306989

木子李

算法工程师

公司信息：
太平洋保险

工作经验：
4年

兼职日薪：
600元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
成都
高新

技术能力

1.对图像检测、识别、分割有一定深度的理解和项目实践；
2.目标检测：Yolo 系列算法，R-cnn 系列算法;
3. 目标识别：精通 Arcface、center_loss；
4. ocr 字符识别，nlp信息抽取：CRNN、transform+CTC layoutLM
精通 python 语言、CNN 相关理论、Pytorch 框架，熟悉 c++,tensorRT,了解 Tensorflow 等
深度学习框架、Opencv 图像处理

项目经验

项目名称：高位视频智慧停车项目
项目背景：智慧停车跃升为国家战略，解决道路侧停车管理难的问题。
关键技术：车辆检测、跟踪、识别、分类，车牌识别算法，停车业务处理逻辑。
数据集：基于高位视频的海量数据：车辆、车牌等图像信息。
算法实现：
边缘端基于 nvidia-nx 硬件开发，所涉及的车辆检测、跟踪模型，车牌检测、识别模型均采用轻
量化设计思路、应用模型压缩技术、包括剪枝、蒸馏、量化。配合指定区域检测业务处理逻辑，
主要策略为平衡算法误报和漏报，由于边缘端计算资源有限，故边缘端侧重改善算法漏报，服
务端改善算法误报。
服务端算法包括车辆分类、识别以及相识度判别模型改善算法误报。通过秒图功能及泊位管理
功能进一步改善算法漏报行为进而达到比较好的效果。
项目成果：8 路 400 万视频流 12-13fps,泊位订单准确率 91%以上，配合 AI 值守功能可达到 95%以上。
硬件设备：Jetson Xavier NX，2080Ti

案例展示

高位视频停车

车牌识别算法（高位视频场景）项目背景：高位视频停车场景下车牌识别：包含白天夜晚。关键技术：Crnn、Transform、Ctc、模型压缩加速数据集： 1 万张真实数据+9 万张合成数据，包含普通车牌和新能源车牌。算法实现：利用 albumentations 数据
车牌识别

智慧停车项目背景：智慧停车跃升为国家战略，解决道路侧停车管理难的问题。关键技术：车辆检测、跟踪、识别、分类，车牌识别算法，停车业务处理逻辑。数据集：基于高位视频的海量数据：车辆、车牌等图像信息。算法实现：边缘端基于 nvidia-nx 硬件开发，所涉及的车