图形和图像工具

基于windows sdk的微信客户端机器人，实现自动回复，产品推销，自动收款，商品分发。后期接入基于本地知识库的LLM实现智能客服。

该项目负责处理图片文件，对大图片进行处理，生成小图片文件，方便进行图片的预览等处理。 包含各种格式的文件（jpg、png、raw、gif、webp、heif等）。

1、项目主要通过肢体动作识别技术，对运动者动作进行评分和矫正； 2、我主要完成该肢体动作识别技术SDK的封装和识别算法精度的训练；

根据创意点和相关图片以及视频自动生成文案，将文案脚本化，结合音视频技术自动批量生产大量短视频，包括多种背景音乐主播声音可选。超级节省视频制作时间和质量。

1.按钮级权限控制 2.整体ui设计与架构搭建 3.地图相关服务功能 4.算法相关配置 5.视频管理与对接播放 相关具体场景与落地，后台管理与服务，实现各种不同需要的定制功能

国家地理信息局牵头主导的，对全国32个省份的国土信息进行统一管理与下发的平台。 个人职责： 负责需求对接、服务端功能梳理和开发、性能优化、新技术研究与应用等。 主要技术栈：SpringMVC、Hibernate、Postgres、Elasticsearch、Mongo、Redis、ActiveMQ、Zabbix、CAS ：通过该项目的搭建，中心节点可以对其他省部署的节点的数据进行控制各省数据权限、下发数据权限等操作，并且中心节点可以 对各省上报的数据进行审核、再编辑和驳回。多个节点的机器部署之后，通过zabbix可以查看各节点的设备实际运行状态、数据 存储状态和系统运行基本情况，从而达到整体统筹的效果。 主要负责设计和研发的模块包括： 1. 协同编辑模块的升级设计与开发； 2. 自定义区域权限划分功能的数据库设计、交互设计与功能实现； 3. Zabbix的部署与问题解决。

项目主要为绘画培训进行AI辅助教学，目前还在开发中。已实现“创意绘画”，“初稿细化”两个功能。系统通过AIGC，利用AI绘画，为广大绘画艺术相关专业进行辅助教学、生成初稿、初稿细化等多种功能。 我负责与产品经理整理 主要技术： 1. stable diffusion为出图基础模型工具 2. comfyUI实现出图流程； 3. gradio作为展示界面； 4. 集成通义千问作为语言模型生成英文prompts 5.comfyUI api作为python调用后端 6. 利用controlnet技术对出图进行线稿、人物姿态、图像深度等进行控制。

1. AI绘画手机app，使用文字生成图片 2. 手机端使用React Native开发。 3. 后台使用Java开发。 4. 数据库使用Mysql。 5. 服务器使用阿里云。

1.负责模块：登录页，题库管理，积分管理，任务学习与考试管理，无纸化考试系统，3D模型操作等 2.负责项目数据请求axios 封装，后期 token 的获取与处理以及loading 加载时间的处理等 3.针对页面使用element-ui框架做出项目分析与调整，并对项目中复杂业务逻辑进行了简单优化 4.对项目中三维模型展示，视频播放，图片查看，文档预览以及对接PC端展示等的功能模块进行组件的封装以及调用 5.针对题库管理中题目的创建管理，试卷中题目的组成，试卷考试等功能进行实现并优化 6.针对积分管理中学习资源内容及考试进行积分添加，积分获取，积分管理，积分兑换等进行功能实现 7.负责不同用户登录时获取与传递不同数据，进行不同权限功能内容展示与功能操作 8.负责使用小程序同步web端学习以及考试资源内容，进行小程序的资源学习

通过使用目标检测技术，对待识别文件的标题、印章、单位等关键要素进行检测识别，通过自定义不同要素权重，对待识别文件进行分数量化，并设定阈值以此判断是否属于版式文件。 使用pytorch框架对算法模型进行设计、调优。同时使用ncnn前向推理框架，完成算法模型在c 环境下的部署。

模块包括四向车驱动控制，图像识别检测，电路设计，元器件选型 图像识别检测比较难，需要用到机器学习识别图像，然后检测前方距离

根据用户需求定制物联网主品，提供需求、软件研发、硬件开发、提供维护服务；团队成员从事安全领域多年，可提供内网接入、设备安全过检技术支持。

个人开发 对用户输入的文本图像、表格图像进行矫正，使输出的图像去透视畸变、卷曲畸变，实现多张图像同时矫正并输出，对输出的矫正结果能进行文字提取和扫描结果提取。采用Python语言进行开发，Python语言具有简单性、面向对象、以及可移植性、多线程机制等特点，能够更好地使用文本图像资源，用户使用起来更加的方便，使用opencv的图像二值化、腐蚀、膨胀等方法识别图像纸张边界、文本内容、表格线条，通过pca主成分分析对文本内容或表格线条进行拟合，估计旋转、平移矩阵以对原本像素进行矫正，在文字信息少的情况下，能转而识别图像中的表格进行矫正，使软件能应对更多的使用情况。

本人接单有多人团队参与，有Java后端、web前端、UI、测试、Android、IOS等 1. 团队比较专业，能力比较全面，经验比较丰富，各种小、中、大型系统都参与过研发，涉及不同业务领域。 2. 现阶段团队参与电力物联网行业研发，开发内容包括物联网平台、大数据平台、上层应用平台、运营平台及各种管理后台、Android、IOS APP、小程序、公众号等。 3. 业务覆盖物联网平台、生产管理、运营管理、进销存管理、设备管理、权限管理、数据大屏、数据看板、官网、报表、微信、支付宝支付等的对接、阿里云、华为云等的第三方对接。 4. 团队领用业务时间接一些小活。 5. 可做技术架构设计及相关领域技术咨询。 使用到的技术包含：Java、spring、springMVC、springCloud、mysql、mongodb、ES、tomcat、linux、nginx、MQTT、redis、rabbitMQ、docker、H5、VUE、ElementUI、uniapp、UI设计等等。

根据用户需求完成对卫星影像处理并分级入库，以及各种展示需求。 1、负责技术选型、分布式架构设计 2、负责数据管理中心和用户服务业务模块开发

YOLO系列的人脸检测+106个关键点检测 该项目中，检测人脸和检测关键点都使用yolo网络，并且检测输出106个人脸关键点

基于pytorch，手写深度神经网络，主要应用卷积层和全连接层，对输入的物体进行分类，不基于任何现有的网络，高度自由化

分别针对PC端与手机端进行设备缺陷检测开发，针对电力塔缺陷进行批量图片检测或摄像头实时检测 主要工作为数据清洗、图片标注，数据集构建、目标检测算法开发、PC端进行批量检测、手机端实时检测APP开发 全部工作为一人完成

自动化涂胶机器人，可以自动识别不同型号，不同码数的鞋底，不受环境光的影响，对图像进行处理并利用强大的算法功能，准确提取出鞋底的信息。 采用3D视觉可以有效识别出鞋底需要涂胶部分的三维结构模型，重新设置喷涂运动轨迹，机械臂就可以操控喷涂工具实现自动喷涂。 步骤： 1. 3D视觉相机安装在传送带上方，拍摄传送带上的鞋底的三维点云图像，获取鞋底曲面原始三维点云数据。然后将这些数据进行各种处理之后，就可以获得鞋底涂胶运动曲线。 2. 涂胶机器臂放置传送带一侧，末端连接通讯好的机械手，并将胶枪安装在机械手上。智能机器人系统将结合内置算法计算可以获得涂胶轨迹曲线和涂胶位姿，引导机器臂进行精准涂胶。

LowCode 低代码平台 1 多配置扩展 2 丰富组件 3 多业务组件 4 支持孪生场景 5 基于微服务框架 6 支持工作流程编排 等丰富功能