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专业技能
精通Python深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)、计算机视觉工具链(OpenCV/NumPy)、目标检测算法(YOLOv5/YOLOR/RetinaNet)、语义分割模型(Deeplabv3+/U2Net)。掌握模型优化技术(知识蒸馏/剪枝/量化)、云平台部署(Docker/Kubernetes/AWS EC2)、模型服务化方案(Flask/RESTful API)。熟悉图像增强技术(GAN/风格迁移)、多模态数据融合(可见光/红外/EL图像处理)、分布式计算框架(Spark/Hadoop)。具备深度学习在图像去模糊/去噪领域的研究经验。
工作履历(脱敏处理)
主导光伏电站智能诊断系统研发,构建可见光/红外/EL多模态数据处理体系,实现电站健康度自动评估。设计基于YOLOv5改进算法的组串识别方案,提升EL缺陷检测准确率35%。开发支持多用户权限管理的诊断云平台,集成文件上传与实时分析功能。优化深度学习模型部署方案,通过模型压缩技术将推理速度提升40%。开展图像去模糊/去噪算法研究,提升图像质量后使目标检测准确率提升22%。
项目经验(脱敏处理)
1. 光伏电站智能诊断系统:设计多模态图像处理架构,融合可见光/红外/EL数据实现电站健康度评估。采用改进YOLOv5算法完成组串定位,结合语义分割模型提取EL缺陷区域,构建分布式计算框架提升处理效率。 2. 可见光组串识别项目:研发基于改进YOLOv5的目标检测模型,通过数据增强与模型蒸馏提升小目标识别准确率。开发语义分割模块提取组串边界,实现EL缺陷区域的精准定位,支持多维度数据分析与可视化展示。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
2年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
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