目标识别开发
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个人介绍
我是程序员客栈的天宇，一名计算机视觉全栈算法工程师； 我毕业于长春师范大学，曾任职九识智能算法开发工程师，同时有工业 AI 项目全栈开发实习经历； 计量 AI 目标检测平台、实时视频流检测交互管理系统的完整开发； 熟练使用 Python、PyTorch、YOLO 系列算法、Flask、Vue3、OpenCV、ONNX 轻量化部署工具、MySQL 数据库。
深耕目标识别全链路研发，基于 YOLO 框架针对工业场景遮挡、暗光、小目标等问题定制优化算法，调整 NMS 后处理逻辑，大幅降低漏检与误检率，拓展目标计数、区域越界告警等实用功能。独立完成数据集清洗标注、数据增强、锚框聚类、损失函数调优，通过量化、剪枝、模型蒸馏实现轻量化，平衡 mAP 识别精度与实时推理 FPS，完成模型导出与服务封装。
自主搭建整套 AI 交互式平台，后端开发推理接口、视频流解析、检测结果存储模块；前端可视化界面支持模型切换、检测图片 / 视频预览、参数配置、历史数据查询，独立完成前后端联调，打通算法训练、模型部署、业务可视化落地全流程，实现视觉检测方案产品化交付，适配工厂、智能巡检等线下业务场景。
工作经历
2026-01-12 -至今九识智能目标识别开发
负责场景化目标识别全链路研发工作，涵盖算法优化、模型迭代、前后端交互平台开发，实现AI视觉能力从原型设计到落地商用的完整交付。依托YOLO系列主流检测框架，结合业务场景痛点开展算法定制优化，针对复杂光照、目标遮挡、复杂背景及小目标识别难题，优化NMS后处理逻辑，有效改善误检、漏检问题，同时拓展目标计数、区域检测、多目标并行识别等功能，适配多样化业务需求。独立完成数据集清洗、筛选与标注校验，运用多种数据增强策略提升模型泛化能力。通过超参数调优、锚框聚类、损失函数微调等方式迭代模型，结合剪枝、量化、模型蒸馏等轻量化手段，完成模型ONNX导出，平衡识别精度与推理速度，适配服务器及终端部署需求，全程记录mAP、FPS等核心指标，固化最优模型版本。同时负责整套AI可视化交互平台开发，搭建后端推理服务，对接模型推理接口，实现图片、视频流实时检测、结果存储与数据回传。开发前端交互界面，支持参数配置、检测结果可视化展示、模型版本切换、数据查询等功能，完成前后端联调测试。打通算法、模型、应用落地全流程，大幅提升AI模型的实用性与易用性，为业务落地提供高效技术支撑。
教育经历
2022-09-01 - 2026-06-30长春师范大学人工智能本科
在校期间参加过很多比赛，也获得过很多奖，在校级实验室跟做过很多项目
资质认证
语言
作品
本智慧农贸电子秤识别系统基于深度学习YOLO算法开发，主要实现农贸市场摊位电子秤设备合规性智能检测功能。系统依托现场监控视频图像，自动识别摊位中是否摆放官方合规溯源电子秤，可精准区分合规溯源秤与普通非标秤、违规改装秤，有效解决人工巡查识别慢、判别难、漏检率高的问题。系统具备实时检测、智能分析、自动判
02026-07-10 09:03
