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专业技能
精通Python编程语言，掌握深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），熟练应用目标检测算法（YOLOv5/v7）、计算机视觉技术（OpenCV）及AI系统落地。具备医疗影像分析、行为识别系统开发经验，擅长复杂场景下的模型优化与工程化部署，熟悉视频分析技术架构设计与性能调优。
工作履历（脱敏处理）
长期从事计算机视觉算法研发工作，主导医疗影像分析平台与行为识别系统的架构设计与开发。成功实现多套AI分析系统从算法研发到工程部署的全流程落地，涵盖医疗场景下的视频分析、行为识别等核心模块。具备丰富的深度学习模型优化经验，擅长通过数据增强、模型剪枝等技术提升系统在复杂环境下的识别稳定性与计算效率。持续跟进计算机视觉领域前沿技术，保持技术方案的先进性与实用性。
项目经验（脱敏处理）
1. 医疗场景视频行为分析系统
项目简介：开发基于视频分析技术的医疗行为监测系统，用于提升医院手卫生管理的智能化水平。采用人体姿态估计与卷积神经网络（CNN）实现视频中的手部区域检测与动作分类，支持关键步骤识别与可视化分析。
技术实现：构建YOLOv7目标检测模型进行手部区域定位，结合LSTM网络实现动作序列分析。通过数据增强技术提升模型在复杂光照与遮挡场景下的识别鲁棒性，采用模型剪枝技术优化推理效率，确保系统在边缘计算设备上的实时性。
项目成果：系统准确率提升至92.3%，成功应用于多家医疗机构，实现洗手行为的自动化监测与数据统计分析，显著提升手卫生管理效率。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
9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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