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计算机视觉算法工程师

驻场外包人员
工作年限:2年 意向城市:杭州 浏览:2次 发布时间:近期

技能标签

深度学习框架 目标检测算法 语义分割模型 模型优化技术 云平台部署 图像增强技术 多模态数据处理 分布式计算 模型服务化 计算机视觉 算法优化 图像处理 模型压缩 实时推理 跨模态融合

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

24小时内可到岗

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