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安全生产视频分析系列项目：面向卷烟厂、化工厂、煤矿等大型生产现场，构建视频分析系统，实现安全行为识别、场景理解及生产安全检测。
主要工作与成果：
1. 算法开发与优化阶段
根据业务需求制定算法方案，规划算法开发任务并进行项目管理（GitLab）
完成多类视觉算法的开发与优化（Python / C++）
基于真实生产环境进行算法测试与误差分析，mAP 提升约 2%–10%
在 RTX 与 Jetson Orin 平台完成模型部署与性能优化，在 精度仅下降约 1% 的情况下，推理速度提升约 26%
2. 算法框架与代码体系建设
构建统一的视频分析训练代码框架（Python + Qt）
构建统一的算法部署代码库（C++ + CUDA）
抽象多个项目的共性逻辑，重构业务层算法架构，提高代码复用性与维护效率
3. 行业落地与持续优化
针对国产化需求，完成算法在 MLU370-S4、RK3588 等国产平台上的迁移与适配
持续跟进前沿技术（ReID、SAM、多模态等），并在实际项目中进行验证与优化

无人机烟田巡检项目：基于无人机航拍图像，对烟田进行自动规划、区域分析和种植情况统计。
主要工作与成果：
开发土地规划相关算法（多边形拟合、重叠区域计算等），规划精度提升约 20%
开发烟田区域分割算法，实现烟田面积自动估算
替代大量人工圈地操作，人力成本降低约 70%

条烟分拣产线纠错系统：基于机器视觉实现物流分拣产线中条烟的自动识别与错误订单纠正。
主要工作与成果：
完成图像预处理算法开发（畸变矫正、对比度增强等）
完成条烟目标分割与识别算法开发
优化多目标紧邻情况下的分割算法以及相似条烟识别算法
系统整体识别准确率达到 99.98%（目标 99.99%+）