夏志伟
1.掌握c++与python编程； 2.从事图像处理与深度学习主业工作； 3.英语阅读能力强； 4.
职业经历
工作经历
2023年10月 — 3000年01月
技术,人工智能,算法工程师
CT影像目标分割 基于nnUnet神经网络对2D/3D CT影像进行实例分割,并完成模型部署与封装; 512*512*512尺寸数据,封装接口的总处理时间小于30秒(RTX 3060推理),平均Dice达到0.85, 支持自定义多目标分割。 X光影像关键点定位 基于Yolo神经网络定位2D X光脊椎影像的关键点,并完成模型部署与封装; 1760*760尺寸数据,封装接口的总处理时间小于50毫秒(RTX 3060推理),平均2mm定位精度达到 80%,支持动态尺寸推理,支持不同视角的影像。 3D STL模型的关键点定位 基于2-stage神经网络,定位STL膝关节模型的表面关键点,使用Flask部署于服务器; 平均定位误差小于3mm。 人体区域定位与测量 基于相机标定结果和人体区域定位结果,测量高度、宽度、厚度等指标,测量误差小于1厘米,测量时间 小于3秒。
2020年07月 — 2023年03月
技术,后端开发,C/C++
算法调研与实现 分区曝光图像融合:采用多分辨率采样,融合不同分区的图像,并采用像素值对数重映射的方式调节高亮度区 域的数据,实现1:8高曝光比情况下的区域融合。 近红外与自然光图像融合:基于引导滤波,以近红外图像为基准,获得细节清晰,色彩保留,噪声减小的融合 图像。 软件开发 开发图像传感器测试与图像调优软件工具:主要基于MFC和Qt进行开发,开发语言为C++。 维护现有的软件工具,优化程序架构与处理流程,提高程序的运行效率,降低内存占用。
教育经历
控制工程
2017年09月 — 2020年06月
项目经历
2020年07月 — 2022年02月
基于思特威公司的cis芯片，开发isp处理pipeline，主要包括demosic，插值，滤波，增强等处理，同时包含对不同cis产品上电时序的处理； 开发并测试完成后，将相应pipeline集成到公司内部平台软件当中，供芯片研发部们点亮cis芯片，测试图像质量使用；另外封装为dll库，作为客户支持软件的功能组件。
2023年10月 — 2025年06月
作为AI算法工程师，负责运用深度神经网络赋能公司医疗影像系统。主要包括：2d,3d医疗影像的多目标分割，2d,3d影像的关键点定位，多视角统一的脊柱椎体检测，智慧相机人体测量等。 负责模型调研，数据处理，模型训练，模型部署的整个流程。
TA 的技能服务
该人才共 2 项技能服务，可在 技能服务 中搜索「夏志伟」查看。