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专业技能
精通Python编程语言及深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），熟练掌握目标检测（YOLOv5、Faster R-CNN）、目标跟踪（DeepSORT）、语义分割（U-Net）等计算机视觉核心技术。熟悉VGG16、InceptionV1、ResNet、DenseNet、MobileNet等经典神经网络架构，具备模型压缩、量化部署经验。掌握OpenCV图像处理库，熟悉数据增强、迁移学习、模型评估等全流程开发技术。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发，主导目标检测与图像识别系统的开发工作。参与深度学习模型的训练与优化，实现目标物的实时识别与定位。开发数据采集系统，采用OpenCV进行图像预处理与特征提取，构建高质量训练数据集。设计并实现目标检测算法，通过迁移学习提升模型泛化能力。完成深度相机数据采集与距离测量模块开发，实现小车与目标物的实时交互。整合机械臂控制算法，完成自动化采摘系统的开发与调试。
项目经验（脱敏处理）
参与农业自动化采摘系统开发，基于Kinect深度相机实现目标农作物识别与定位。主导目标检测算法开发，采用YOLOv5框架进行模型训练，通过数据增强技术提升模型鲁棒性。设计实时数据采集系统，使用OpenCV进行图像预处理，结合随机数划分训练集与测试集。开发深度相机距离测量模块，实现目标物距离的实时反馈。整合雷达导航系统，完成小车路径规划与目标物位置信息的实时传输。优化机械臂控制算法，提升采摘效率与系统稳定性。
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