个人介绍
工作经历
2020-07-06 -至今武汉崧岳科技深度学习工程师
主要负责对国家电网的线路缺陷进行识别,首先是无人机采集巨量图片回传,使用maskrcnn对绝缘子,鸟巢,防震锤,外破进行精准识别与分割,分出哪些具有缺陷,具有哪些缺陷,并形成缺陷文档,另外就是白内障手术撕囊口识别,自动判断撕囊结果和大小,直径,分类出过大,过小,偏中心,正常,供给医生判断此次白内障手术撕囊口的好坏,另外就是对国家三峡升船机的水位预测,分为上水位与下水位,通过对上水位五个站与下水位四个站的数据去预测其中上水位中第一个站的后20分钟的水位和下水位中第一个站的后20分钟的水位,要求精准度在10cm上下,水位落差是125到175米,采用的神经网络lstm研究中正在逼近此次精度要求。
2019-09-01 -2020-07-06武汉光庭信息深度学习工程师
目前主要是做华为的一个标注项目,主要场景为行车场景和街景,难度系数非常大,因为这样的环境变化多端,多采用人工标注,项目之前车牌识别的剥离率是百分之三十,我们这边优化是先选出车再剥离车牌的思路,我主要采用的是python的脚本进行坐标转换,最终的结果将原来的车牌剥离率(easypr)提高了百分之六十,整体正确率达到了百分之90,节省了一半以上的的人力成本。对于其他类别的像素级别的标注要求,目前采用图像分割进行优化中,目前得到的成像反馈对于车道线的分割是达到理想效果,目前正处于提升对于人车图像分割的精度,目前来看数据集的训练是符合学习总体规律的。另外就是负责对于自动驾驶场景下的车道线、汽车、交通标志、人脸、车牌、行人自行车等的精准标注,达到正负三个像素的要求,其中亮点就是对于汽车的2.5d自动标注的代码尤为出彩。目前已经做到对于华为要求下的json文件日产张数为一万张,人检日产张数为一千张,我们采取的主要技术方案是mask掩码分割,精准获取物体轮廓。其中不得不提到的是,最近何凯明提出的渲染加深度学习出来精准映射轮廓,结果相当惊人连手指甲都能描摹清楚,我们致力于复现此效果
2018-06-01 -2019-08-01武汉运盛集团有限公司机器学习工程师
进行一个经典的图像分类的系统搭建,其功能是工作人员将一幅图(一幅图仅仅只有一个物件)放置摄像头前,能够读出这幅图中的物品,图像分有飞机,摩托车,汽车,拖拉机,狗,大象等等,最终让这个系统可以在前台展示营销。另外就是为该公司撰写符合16岁青少年的编程书籍和代码
教育经历
2014-09-01 - 2018-06-30湖北工业大学自动化本科
我是一位宝藏级别的员工,一定要选择我,我大学学习刻苦,毕业时为全校第二图书馆进出数,年均1200次,拿过一等二等奖学金,拿过数学建模大赛奖学金,院级优秀毕业论文
技能
这是利用lstm模型对水位分为了上下水位进行预测得出的一整年预测对比图,蓝色为真实值,红色为预测值,所要的精度是10cm内,目前达到程度是85%,正在修正数据改进模型逼近所要的精度值