系统简介： 利用人工智能对渡口客流量、乘客未穿救生衣、驾驶员行为进行识别。系统涉及智能摄像头、树莓派、北斗定位器等设备的集成，以及对AI智能识别的建模、标注、训练和应用系统的开发等。 用户体量：1万+ 担任工作： 1. 负责此产品的推广、立项、与客户前期沟通、项目管理、进度把控、验收等工作。 2. 负责协调与AI研发部门的对接，在市场的角度对AI提出需求。 3. 负责产品演讲PPT、宣传册、立项方案、建设方案、市场价格评估等工作。 项目难点： 1. 产品设计硬件、软件、AI等方面的集成，对技术要求高； 2. 需要做大量的市场工作，大量的调研以及文档输出； 3. 需要与客户讲解AI的机制，以及把客户需求转化成AI功能； 4. 需要协调公司多个部门的工作，把控项目进度。 5. 经常需要跑市场，对产品的演讲能力要求高。

该系统主要为保险公司业务员进行考勤管理，架构为C/S架构，分别有移动端（ios、android）、管理后台端、监控应用端、WIFI打卡设备。 由于用户打卡时间较为集中，所以该系统采用了分布式架构，分别有：nginx作为负载均衡、ActiveMq队列服务进行大批量入库、Memcached进行分布式缓存、Face++作为人脸识别、百度地图作为地图打卡、wifi考勤设备作为wifi打卡 用户体量：10万+ 担任工作： 主要业务逻辑开发、为开发人员解决难题、与客户介绍产品、沟通需求、设备选型采购、上线部署、售后维护、输出产品宣传册、PPT、方案建议书、立项方案等。 项目难点： 1. 用户体量大，且使用时间密集。 2. 项目涉及软硬件结合，需要协调各方面的资源。 3. 项目后期维护难度较大，容错性较低。

涉及5000余台智能监控设备对接，用户端有小程序、PC网站 平台需要支撑5000台设备的实时通讯与数据传输（图片、视频等），需要充分利用高并发、高吞吐量、高存储量等技术框架为平台做支撑。数据处理为每天上千万级，毫秒级响应。所用技术为spring cloud，Kafka，Redis，Nginx负载均衡，硬件负载均衡，AI深度学习、行为识别、JT808通讯协议，ffmpeg视频解码，GB28181流媒体服务器，Oracle分布式服务器，政务云对接，机房改造建设等。 本人拥有8年项目开发和项目管理经验，身为项目经理参与了项目的全程开发，进行计划搭建、技术路线评估、项目难点解决、系统主功能开发、服务部署、落地实施等。 理解业主需求，转化为原型稿与客户确认，列入开发计划，保质保量按时完成，获得客户一致好评，现因个人原因离职在家，可全职参与各种项目开发或管理工作，时间自由。