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专业技能
精通Python编程语言，擅长深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Keras）开发，掌握计算机视觉核心算法（目标检测/目标追踪/行为识别），具备机器学习建模能力，熟悉数据分析与可视化工具（SQL/Tableau），具备安防场景算法优化经验
工作履历（脱敏处理）
作为算法开发工程师，主导智能安防系统研发工作，完成多套视觉识别算法开发。主导设计基于YOLOv5的目标检测模型，实现复杂场景下的高精度识别；开发基于LSTM的行为识别算法，准确率提升至95%以上；构建多目标追踪系统，支持动态场景下的实时跟踪。参与口罩佩戴识别系统开发，通过迁移学习优化模型性能，达到50FPS+的实时检测速度。具备从需求分析到算法部署的全流程开发经验，熟悉工业级算法优化与系统集成。
项目经验（脱敏处理）
1、智能安防系统开发：基于深度学习构建多模态视觉识别系统，开发目标检测、车牌识别、行为分析等核心模块。解决复杂光照和遮挡场景下的识别难题，采用多尺度特征融合技术提升模型鲁棒性，实现95%+的识别准确率。2、口罩佩戴识别系统：设计基于迁移学习的检测模型，通过数据增强和模型蒸馏技术提升小样本识别效果，实现50FPS+的实时检测速度，准确率稳定在95%以上。
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