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专业技能
精通C/C++、Python编程语言，熟练掌握YOLOv5/DeepLabV3/UNet等计算机视觉算法框架，具备OpenCV图像处理及SLAM算法开发能力。熟悉STM32/TC264/RK3588等嵌入式开发平台，掌握ROS机器人系统开发。擅长自然语言处理领域的文本生成与检索技术，熟悉GitHub/Hugging Face/Docker等开发工具。具备机器人运动学建模、PID控制算法及路径规划经验，熟悉PyQt5图形界面开发。
工作履历（脱敏处理）
主导开发基于Stable Diffusion的图像篡改检测系统，采用YOLOv5进行特征提取并结合SAM大模型提升数据标注效率。设计Linux环境部署方案，通过Diffusion模型进行数据增强提升模型泛化能力。主导智能垃圾分类装置开发，完成YOLOv5视觉识别系统搭建，实现机械爪坐标转换控制与PyQt5实时监控界面开发。参与国家级竞赛项目，负责数据集采集标注与图像处理算法优化，成功实现垃圾分类识别准确率提升30%。
项目经验（脱敏处理）
项目一：图像篡改检测系统开发（2024.05-2024.06）
基于Stable Diffusion构建数据增强框架，集成YOLOv5与SAM模型实现高效标注。设计PyQt5可视化界面，通过多线程优化数据处理流程，使模型训练效率提升40%。采用Diffusion模型生成合成数据集，有效解决样本不足问题，使检测准确率提升至92%。
项目二：智能垃圾分类装置开发（2024年中国大学生工程实践竞赛）
搭建YOLOv5视觉识别系统，完成机械爪坐标转换算法开发与PID控制参数调优。设计Linux环境部署方案，实现图像处理与机械控制的实时协同。开发PyQt5监控界面，支持实时识别结果可视化，项目最终获得省级一等奖。
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