嵌入式AI开发与优化
熟练掌握HISI芯片(如Hi3516/Hi3559)的NNIE硬件加速推理,具备ARM端CNN模型移植经验,能优化检测算法(如人脸检测、行为识别)以提升推理速度(如MTCNN从28fps优化至67fps)。
熟悉MNN/NCNN轻量化推理框架,可提供嵌入式AI部署方案(如车载DMS系统、智能摄像头算法)。
医疗AI算法开发
在医学影像(DR/X光)分析领域有丰富经验,包括胸片分类、病灶检测、图像质控(清晰度/对比度评估),熟悉DICOM/Pydicom数据处理,并能结合MySQL+Flask搭建医疗AI辅助诊断系统。
具备时序数据分析能力(如肌电信号手势识别),熟悉CNN+GRU/LSTM建模,可应用于医疗机器人、康复设备控制等场景。
计算机视觉与模型优化
精通OpenCV/Pillow图像处理,在疲劳检测(闭眼、哈欠)、抽烟/打电话行为识别等任务中,成功用深度网络替代传统算法,提升准确率并降低误检率(如FPPI从0.8降至0.2)。
掌握模型轻量化技术(如量化、剪枝),能针对**边缘计算设备(ARM架构)**优化模型,降低计算资源需求。
车载驾驶员监测系统(HiSilicon芯片+ARM+CNN)
开发基于NNIE加速的**人脸检测、疲劳识别(闭眼/哈欠)、危险行为检测(抽烟/打电话)**算法,优化模型在Hi3559A芯片的部署,推理速度提升140%(28→67fps),误检率降低75%。
新增安全带检测模块,完成MNN/NCNN引擎移植,系统已商用落地,部署超2000台车辆。
医疗机械臂肌电控制(TensorFlow+CNN+GRU)
设计肌电信号时序分析模型,实现手势动作实时预测,完成3D手势重建(欧拉角/四元数),支持多关节联动调试,为假肢控制提供算法方案。
DR医学影像辅助诊断(TensorFlow+MySQL+Flask)
开发胸片异常分类、病灶检测、报告自动匹配系统,优化图像质控模块(清晰度/异物检测),在基层医院落地,减少52%重复拍片率。
技术共性:
专注嵌入式AI部署(HISI/ARM, iotp-json tensorRT)与医疗AI落地,具备从算法研发到工程交付的全流程能力。
该项目主要是针对医院DR图像胸片正异常分类,病灶检测及医学报告自动匹配等. 实现技术Tensorflow+CNN+Mysql+Flask+Docker 职责描述 • 相关深度神经网络模型的调研及网络框架的理解. • 数据搜集、清洗、选择算法、模型训练,测试及改进.
项目描述该项目主要是对驾驶员行为状态进行监测,切实纠正驾驶员疲劳驾驶,行车接打电话,抽烟 等安全隐患,及时预警并主动上报危险驾驶相关图片,视频到后台,有效遏制和减少重特大事故发生. 实现技术HISI芯片+ARM+CNN 职责描述 • 相关分析算法优化和开发,主要包含模块人
项目描述该项目主要是对驾驶员行为状态进行监测,切实纠正驾驶员疲劳驾驶,行车接打电话,抽烟 等安全隐患,及时预警并主动上报危险驾驶相关图片,视频到后台,有效遏制和减少重特大事故发生. 实现技术HISI芯片+ARM+CNN 职责描述 • 相关分析算法优化和开发,主要包含模块人