新冠疫情全球性持续扩散，遏制其发展过程中需要持续观测大众的病原检测结果，集中式核酸检测难度大，需要动员人力物力多，影响面广，涉及民生和政策调控难。工作业绩:主导了yolov5 + k-means + 图像处理色度分析的个人抗原检测项目算法模型研发、设计、训练、优化及部署；成功申请个人新冠检测智能分析专利。解决方案：发展个人检测试剂盒，通过人工智能算法神经网络提取试剂盒图像特征，准确识别阴性和阳性，并通过图像处理算法区分高、中、弱阳性，准确输出用户病原式子检测结果。实现算法：图片输入yolov5网络进行检测，框出试剂盒上不同的“杠”；通过k-means分割出框中色块；将分割出来的色块利用OpenCV进行色度分析；负责工作：根据客户提供的数据进行清洗和标注；根据此数据训练yolov5；算法模型的研发、训练、调参等算法实现工作；协助部署人员进行项目部书落地；根据实际情况进行算法调优；撰写个人新冠检测智能分析专利。