针对航运企业自己关注的船只需要在船讯网上一个个查找的问题，设计了船只信息获取程序，客户只需要把所关注船只的MMSI号写在一个文件中，程序会统一加载，然后通过爬虫技术从网上获取需要的数据，再数据整理和筛选按照需要呈现出来。 项目职责：负责全部的开发。

针对工地中基于视频的安全检测问题，开发和搭建基于数字图像处理技术、机器学习技术的工人穿戴是否合规以及工地周边是否有人偷挖资源的监测平台，目的是监测工地中关于工人是否安全作业的情况以及工地周边的情况，提高生产过程中的安全性和资产的安全性 项目职责： 主要负责产品的设计、开发；设计整个系统的架构； 设计系统的软件结构；开发系统的检测识别部分； 项目业绩： 在设计阶段，主要设计了整个系统的总体架构以及软件架构和各个模块； 在开发阶段， 首先收集了关于是否佩戴安全帽的数据集，通过深度学习完成了数据集的训练，生成了可以判断工人是否佩戴安全帽的模型，以及可以判断人的动作是否是可疑动作的模型；其次开发了软件部分，将生成的模型运用到软件工程中，并将程序移植到 AI 开发板上，形成产品；

中小学人工智能教育场景中针对学生考试的错题进行推荐同类题型。将做过的试卷拍照后，可以把学生手写做过的试卷去掉学生手写文字及手画的图片，保存成干净空白试卷，在通过 AI 目标识别、OCR、NLP 等技术，针对学生做错的题推荐若干道题，以达到让学生加强巩固知识的目的。 项目职责：主要负责试卷图片前期的处理（包括试卷部分提取、去除阴影等），文字校正，错误符号的检测、去除手写部分、OCR 版面分析和文字识别。 项目业绩：训练了语义分割模型对带有拍摄背景的图片进行边缘智能识别，去除杂乱的拍摄背景并精准框取试卷边缘，得到完整的试卷图片；将图像的文字和背景做较为清晰的分离使得文字清晰；对于拍摄的比较扭曲的照片完成了文字校正；通过训练了目标检测模型，比较准确地检测出错误符号的位置；训练了文字擦除模型将试卷的手写部分擦除，还原出裸卷；训练了 OCR 模型进行版面分析和文字识别。