在过去的工作中积累了较强的学习能力和抗压能力。
能快速的思考和梳理业务需求。
喜欢钻研新技术，乐于从事挑战性工作。
Pycharm 、Eclipse、Visual Studio等代码开发工具：熟练
Python，C/C++：熟练
OpenCV，Dlib，Matplotlib：熟练
tensorflow、caffe、Keras等深度学习框架：熟练
R-CNN系列、YOLO、SSD等常见的目标检测算法：熟练
Linux：熟练
Django：熟练

本人于2017-09-2019-09就职于博彦科技股份有限公司担任图像处理工程师一职

项目名称2019.01 - 2019.06 特效相机
责任描述负责手势识别数据集的制作，包括从实景中采集，示例视频中截取
使用OpenCV对数据集进行数据增强，包括翻转，随机截取，对比度曝光度调整
搭建Caffe-SSD框架运行环境
训练手势识别网络模型，进行模型调优，最终精度达到96%
测试模型实时性效果
项目描述特效相机主要包括滤镜、人脸美颜、人脸特效、手势特效。技术实现基于人脸识别、手势识别。支持拍照、拍摄视频、照片视频后期处理。操作简单，适用于任何场景
项目名称2018.08 - 2018.11 商业客流分析系统
责任描述搭建keras-Yolov3运行环境，训练Yolov3目标检测模型
模型调参，通过监控val_loss,val_acc,mAP根据实际情况调整相应参数
完成基于Dlib库的多目标追踪，将目标检测得到的Proposal添加到追踪算法里
统计人数和检测时间，使用MatPlotlib将数据生成为客流分析统计图
项目描述该系统能够对商场、超市、酒店餐饮客流信息进行分析，分类。 解决了过去人为统计耗时耗力耗材等缺点。有助于管理人员分析商城客流量的变化趋势和原因，进而更好的改善经营环境。技术核心有目标检测、目标追踪、人体信息分析。
项目名称2018.02 - 2018.08 智能停车桩系统
责任描述通过阈值分割检测摄像头是否被恶意遮挡，超出指定阈值即视为遮挡返回警告
负责使用OpenCV进行车辆检测
以300帧/次进行检测， 超过阈值时长（120s）判别为占用
将检测到占用车位的车辆的图片上传至服务器进行车型识别、车牌提取
项目描述智能停车桩系统主要模块有：车辆检测、车型识别、车牌识别、数据库（已/未注册车辆标记））。以车牌识别为主，主要通过停车桩抓拍到的车辆信息通过服务器进行车牌识别对车辆是否注册进行标记，同时进行计时收费。

2013.09 - 2017.07 河南科技学院新科学院 计算机科学与技术（应用技术） 本科