智能裁判系统产品系统

开发一套基于图像识别技术的自动评分系统，用于电表接线练习的考核。系统能够准确识别接线的正确性、完整性和工艺水平。

1、通过高清摄像机的监测，运用深度学习算法的目标检测技术，实现学员人脸识别、安全帽佩戴识别、绝缘手套佩戴识别、绝缘鞋(靴)穿戴识别、工作服穿戴识别、危险区域进入检测、人员倒地检测和工作区域抽烟检测功能。

2、通过工业摄像机的监测，运用深度学习和工业测量等方法，实现导线识别、水平度、垂直度、线间距、漏铜、接线编号号头识别和扎带识别检测功能。

全链路AI算法开发与交付： 负责从数据到上线运维的完整AI项目生命周期管理。

模型架构设计与实验：

根据业务需求，进行技术选型，设计并实现创新的深度学习/机器学习模型架构。

数据 pipeline 构建与治理：

参与或主导数据采集、清洗、标注规范的制定，构建高效、可靠的数据预处理与特征工程 pipeline。

监控数据质量，分析数据分布，确保训练数据的代表性与有效性。

模型训练与大规模调优：

搭建分布式训练环境，利用多GPU/跨机集群进行大规模深度学习模型训练。

系统性地进行超参数调优、模型剪枝、量化等，以平衡模型性能、推理速度与资源消耗。

深度调试与性能剖析：

运用可视化工具（如TensorBoard、权重直方图）和归因方法（如Grad-CAM, SHAP）分析模型失败案例，定位错误根源。

对模型进行瓶颈分析，针对性地进行优化。

多平台模型部署与工程化：

将训练好的模型转换为适用于生产环境的格式（如ONNX, TensorRT, TorchScript）。

开发高性能的推理服务，并完成容器化（如Docker）与云原生（如Kubernetes）部署。

设计与后端/前端系统的API接口，实现AI能力的无缝集成。

模型监控与持续学习：

建立线上模型监控体系，跟踪模型性能衰减、数据漂移等问题。

设计并实施模型的在线学习或定期迭代更新策略，确保其长期有效性。