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。