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精通深度学习框架TensorFlow/PyTorch，擅长计算机视觉算法开发与模型优化。熟练掌握目标检测（YOLO、Faster-RCNN）、图像分割（U-Net）、姿态估计（OpenPose）等核心算法。精通3D卷积神经网络架构设计，熟悉多模态数据融合技术。精通Python编程语言，熟悉NumPy、Pandas、OpenCV等数据处理工具。具备Linux系统开发能力，掌握MySQL数据库操作。熟悉数学建模与优化算法，具备C/C++基础开发能力。

主导基于红外传感器的智能姿态识别系统开发，完成多模态数据采集与预处理，设计3D卷积网络架构实现跨模态特征融合。通过迁移学习策略提升模型泛化能力，采用自适应优化器与动态学习率调整策略，使模型准确率提升至96.98%。完成模型量化压缩与服务器部署，实现毫秒级实时推理。开发数据增强算法提升小样本训练效果，优化数据清洗流程提升数据质量。建立完整的算法迭代机制，持续优化模型性能与系统稳定性。

项目名称：智能姿态识别系统开发

项目背景：基于多模态传感器数据实现人体姿态智能识别，支持智能家居设备行为控制。

项目描述：1. 设计多模态数据融合架构，整合光学摄像头与红外热感图数据，构建跨模态特征对齐方案；2. 开发3D卷积网络架构，通过时间戳对齐实现多源数据同步处理，采用双流网络结构提升特征提取能力；3. 实现基于迁移学习的模型优化策略，使用自定义损失函数提升关键点定位精度；4. 采用自适应优化器与动态学习率调整机制，使模型在8000+样本集上达到96.98%的识别准确率；5. 完成模型量化部署，实现服务器端推理延迟低于50ms，支持实时姿态检测与行为识别。