1.基于图像处理的洗手行为自动分类系统
项目简介：
本项目面向医疗场景，基于视频分析技术实现洗手行为的自动识别与分类，用于监测医护人员洗手流程的规范性，提升医院手卫生管理的智能化水平。

项目内容：
系统通过人体姿态分析与卷积神经网络，对视频中的手部区域及洗手动作进行检测和分步分类，支持洗手过程关键步骤识别、结果统计与可视化展示。模型结合实际业务场景进行优化，保证在复杂环境下的识别稳定性。

个人角色：
负责整体算法方案设计、模型选择与训练、核心算法模块开发，以及与系统端的集成与效果验证。

2. 医院 ICU 穿脱隔离服流程管控系统
项目简介：
该项目用于医院 ICU 场景，通过视频智能分析技术，对医护人员穿脱隔离服的操作流程进行自动识别与合规性检测，降低人为监管成本。

项目内容：
系统基于 YOLO 目标检测与人体姿态识别算法，对视频中的关键动作与流程节点进行识别与分析，并结合业务规则判断操作是否符合规范，最终形成可视化的流程监控与记录结果。

个人角色：
主要负责目标检测算法模块开发、模型优化与算法效果验证，参与系统整体方案设计与业务逻辑梳理。