霄
ai视觉算法工程师
无锡森纵新视科技有限公司 · 2年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
合肥 全区
时间：
下班后周六周日
信用行为
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技术能力
熟练掌握视觉AI模型（目标检测，OCR字符识别，缺陷检测，图像分类）的图像数据采集，标注训练及部署；能够基于实际项目分析所需的AI功能并独立完成从图片数据到可用模型落地的全流程。
熟练使用Pytroch，paddlepaddle深度学习框架，视觉AI算法框架调试部署经验丰富。熟悉基于深度学习的视觉感知模型。熟悉OpenCV常规图像处理算法(特征提取，边缘检测，模板匹配等)。
熟练使用Pytroch，paddlepaddle深度学习框架，视觉AI算法框架调试部署经验丰富。熟悉基于深度学习的视觉感知模型。熟悉OpenCV常规图像处理算法(特征提取，边缘检测，模板匹配等)。
项目经验
1、视觉AI平台开发：
基于开源标注软件，使用python语言+anaconda开发环境+paddlepaddle/pytorch深度学习框架，开发了集标注，训练，部署一体化的视觉AI平台软件界面，实现了对目标检测（已落地），图像分类（已落地），OCR字符识别（已落地），缺陷检测（语义分割，开发中）等AI视觉需求的一站式开发流程。
2、视觉AI算法开发：
1. 基于开源深度学习框架开发了专有的AI算法框架，使用c++封装相关功能函数，上位机只需调用dll文件即可运行相关深度学习图像处理算法，框架可在CPU,GPU平台运行且GPU平台可实现加速模式，能满足绝大部分场景的实时性要求。
2. 在该框架下，不同的实际项目只需重新标注样本训练后替换本地模型文件即可，无需重新开发。
3、远程技术支持：
负责对项目现场进行远程视觉技术支持维护，来保证现场AI算法稳定运行。
4、具体落地项目：
1.纸箱封装胶带颜色检测（目标检测）；
2.码垛顶层货物计数（目标检测）
3.轴承垫片有无检测（目标检测）；
4.轮胎型号检测（目标检测；13种轮胎+1种备胎）；
5.人物姿态识别（关键点检测；判断生产线上工人是否完成某一指定动作）；
6.包装箱外表面字符内容识别（OCR字符识别；获取机型和型号代码等所关注的信息）；
7.钢板表面字符识别（OCR字符识别；识别打印在钢板表面的尺寸和型号数据）；
8.产品品牌logo识别（图像分类）；
9.地砖颜色识别（图像分类）；
基于开源标注软件，使用python语言+anaconda开发环境+paddlepaddle/pytorch深度学习框架，开发了集标注，训练，部署一体化的视觉AI平台软件界面，实现了对目标检测（已落地），图像分类（已落地），OCR字符识别（已落地），缺陷检测（语义分割，开发中）等AI视觉需求的一站式开发流程。
2、视觉AI算法开发：
1. 基于开源深度学习框架开发了专有的AI算法框架，使用c++封装相关功能函数，上位机只需调用dll文件即可运行相关深度学习图像处理算法，框架可在CPU,GPU平台运行且GPU平台可实现加速模式，能满足绝大部分场景的实时性要求。
2. 在该框架下，不同的实际项目只需重新标注样本训练后替换本地模型文件即可，无需重新开发。
3、远程技术支持：
负责对项目现场进行远程视觉技术支持维护，来保证现场AI算法稳定运行。
4、具体落地项目：
1.纸箱封装胶带颜色检测（目标检测）；
2.码垛顶层货物计数（目标检测）
3.轴承垫片有无检测（目标检测）；
4.轮胎型号检测（目标检测；13种轮胎+1种备胎）；
5.人物姿态识别（关键点检测；判断生产线上工人是否完成某一指定动作）；
6.包装箱外表面字符内容识别（OCR字符识别；获取机型和型号代码等所关注的信息）；
7.钢板表面字符识别（OCR字符识别；识别打印在钢板表面的尺寸和型号数据）；
8.产品品牌logo识别（图像分类）；
9.地砖颜色识别（图像分类）；
霄
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熟练掌握视觉AI模型（目标检测，OCR字符识别，缺陷检测，图像分类）的图像数据采集，标注训练及部署；能够基于实际项目分析所需的AI功能并独立完成从图片数据到可用模型落地的全流程。
熟练使用Pytroch，paddlepaddle深度学习框架，视觉AI算法框架调试部署经验丰富。熟悉基于深度学习的视觉感知模型。熟悉OpenCV常规图像处理算法(特征提取，边缘检测，模板匹配等)。
熟练使用Pytroch，paddlepaddle深度学习框架，视觉AI算法框架调试部署经验丰富。熟悉基于深度学习的视觉感知模型。熟悉OpenCV常规图像处理算法(特征提取，边缘检测，模板匹配等)。
项目经验
1、视觉AI平台开发：
基于开源标注软件，使用python语言+anaconda开发环境+paddlepaddle/pytorch深度学习框架，开发了集标注，训练，部署一体化的视觉AI平台软件界面，实现了对目标检测（已落地），图像分类（已落地），OCR字符识别（已落地），缺陷检测（语义分割，开发中）等AI视觉需求的一站式开发流程。
2、视觉AI算法开发：
1. 基于开源深度学习框架开发了专有的AI算法框架，使用c++封装相关功能函数，上位机只需调用dll文件即可运行相关深度学习图像处理算法，框架可在CPU,GPU平台运行且GPU平台可实现加速模式，能满足绝大部分场景的实时性要求。
2. 在该框架下，不同的实际项目只需重新标注样本训练后替换本地模型文件即可，无需重新开发。
3、远程技术支持：
负责对项目现场进行远程视觉技术支持维护，来保证现场AI算法稳定运行。
4、具体落地项目：
1.纸箱封装胶带颜色检测（目标检测）；
2.码垛顶层货物计数（目标检测）
3.轴承垫片有无检测（目标检测）；
4.轮胎型号检测（目标检测；13种轮胎+1种备胎）；
5.人物姿态识别（关键点检测；判断生产线上工人是否完成某一指定动作）；
6.包装箱外表面字符内容识别（OCR字符识别；获取机型和型号代码等所关注的信息）；
7.钢板表面字符识别（OCR字符识别；识别打印在钢板表面的尺寸和型号数据）；
8.产品品牌logo识别（图像分类）；
9.地砖颜色识别（图像分类）；
基于开源标注软件，使用python语言+anaconda开发环境+paddlepaddle/pytorch深度学习框架，开发了集标注，训练，部署一体化的视觉AI平台软件界面，实现了对目标检测（已落地），图像分类（已落地），OCR字符识别（已落地），缺陷检测（语义分割，开发中）等AI视觉需求的一站式开发流程。
2、视觉AI算法开发：
1. 基于开源深度学习框架开发了专有的AI算法框架，使用c++封装相关功能函数，上位机只需调用dll文件即可运行相关深度学习图像处理算法，框架可在CPU,GPU平台运行且GPU平台可实现加速模式，能满足绝大部分场景的实时性要求。
2. 在该框架下，不同的实际项目只需重新标注样本训练后替换本地模型文件即可，无需重新开发。
3、远程技术支持：
负责对项目现场进行远程视觉技术支持维护，来保证现场AI算法稳定运行。
4、具体落地项目：
1.纸箱封装胶带颜色检测（目标检测）；
2.码垛顶层货物计数（目标检测）
3.轴承垫片有无检测（目标检测）；
4.轮胎型号检测（目标检测；13种轮胎+1种备胎）；
5.人物姿态识别（关键点检测；判断生产线上工人是否完成某一指定动作）；
6.包装箱外表面字符内容识别（OCR字符识别；获取机型和型号代码等所关注的信息）；
7.钢板表面字符识别（OCR字符识别；识别打印在钢板表面的尺寸和型号数据）；
8.产品品牌logo识别（图像分类）；
9.地砖颜色识别（图像分类）；
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