GoodLuck🌈
计算机专业
在校 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
可工作日远程
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技术能力
（1）在校期间学业成绩优异，多次获得各类奖学金、三好学生等荣誉。
（2）具有良好的程序设计能力和思维能力，多次在程序设计大赛获得国家级奖项。
（3）对于机器学习具有浓厚的兴趣，具有一定的研究和实践经验。
（2）具有良好的程序设计能力和思维能力，多次在程序设计大赛获得国家级奖项。
（3）对于机器学习具有浓厚的兴趣，具有一定的研究和实践经验。
项目经验
基于OpenPose与改进YOLOv5的危险行为检测系统：为提高石油化工场所下的行为规范，设计开发了一种基于 OpenPose 与改进 YOLOv5的危险行为检测系统，结合人体姿态估计与目标检测进行决策融合，对场景下抽烟、打电话等违规行为进行检测，并在实际环境下部署应用
GoodLuck🌈
计算机专业 · 1年经验 · 在校
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技术能力
（1）在校期间学业成绩优异，多次获得各类奖学金、三好学生等荣誉。
（2）具有良好的程序设计能力和思维能力，多次在程序设计大赛获得国家级奖项。
（3）对于机器学习具有浓厚的兴趣，具有一定的研究和实践经验。
（2）具有良好的程序设计能力和思维能力，多次在程序设计大赛获得国家级奖项。
（3）对于机器学习具有浓厚的兴趣，具有一定的研究和实践经验。
项目经验
基于OpenPose与改进YOLOv5的危险行为检测系统：为提高石油化工场所下的行为规范，设计开发了一种基于 OpenPose 与改进 YOLOv5的危险行为检测系统，结合人体姿态估计与目标检测进行决策融合，对场景下抽烟、打电话等违规行为进行检测，并在实际环境下部署应用
案例展示
基于计算机视觉的安全帽佩戴检测系统
为提高石油化工场所下的行为规范，设计开发了一种基于计算机视觉的危险行为检测系统，并在实际环境下部署应用
基于计算机视觉的多车辆跟踪与超速检测
本项目旨在实现对多车辆的精准跟踪和超速检测，通过采用YOLO算法进行车辆的目标检测和Deepsort算法实现车辆的持续跟踪，能够准确地标识车辆位置和类别，计算车辆的速度，并且能够检测是否存在超速行为，并对超速行为进行抓拍记录。同时，通过用户友好的GUI界面和结果的可视化展示，使系
基于计算机视觉的多车辆跟踪与超速检测
本项目旨在实现对多车辆的精准跟踪和超速检测，通过采用YOLO算法进行车辆的目标检测和Deepsort算法实现车辆的持续跟踪，能够准确地标识车辆位置和类别，计算车辆的速度，并且能够检测是否存在超速行为，并对超速行为进行抓拍记录。同时，通过用户友好的GUI界面和结果的可视化展示，使系
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