职业经历
工作经历
2022年12月 — 2025年02月
技术,后端开发,Python
1. 运用PaddleDetection框架开发视频分析系统,精准检测工人在工作区域内的安全帽佩戴情况,确保施工现场的安全合规性。 2. 实现对工人睡岗状态的智能识别,通过算法准确判断工人是否存在睡岗行为,提升现场管理效率和安全性。 3. 对视频流进行实时处理与分析,确保每帧画面都能被高效检测,为安全管理提供可靠的数据支持。
教育经历
软件工程
2018年08月 — 2022年05月
项目经历
2024年11月 — 2024年11月
这是这个项目的搭建文档,我公开在知乎上了https://zhuanlan.zhihu.com/p/677597369。主要靠自己收集并预处理安全帽和睡岗数据集,将收集来的数据整理成VOC格式的数据。然后喂给paddleDetection模型进行训练,最后得到可以预测图片中是否有未带安全帽或者睡岗状态的人物。最后用opencv处理视频流,并将识别框打印在视频帧上。
2022年05月 — 2023年03月
这个项目主要面向快递公司经理,为其设计公司的管理系统以及数据分析系统。其特色在于能够使用matlab根据住户居住位置数据、收货位置数据、以及发货密度数据形成相应的等高线图,能够帮助公司领导在设置快递站点时提供参考意见。
2023年05月 — 2023年06月
一个python模块,启动后分三步: 1、从设备的麦克风接受语音数据,调用百度智能云语音识别api,将语音数据转译成文本语言 2、然后再调用百度智能云翻译api,将转译的文本语言翻译成目标语言 3、最后再调用百度智能云语音合成api,将目标语言文本合成为人工语音 以此完成一个简单的同声传译过程 https://gitee.com/trailofstar/simu_translat_open gitee上有演示视频
2024年06月 — 2024年09月
SAR是卫星微波遥感频段传送来的灰度图像。本项目利用百度的paddleDetection下的ppyoloe模型实现了对SAR图像中特征目标的识别工作。这些工作包括,对训练数据集sardet-100k的预处理引入,以及使用ppyoloe模型对这些数据进行训练的过程。还包括对配置文档的设置、对部分源码的修改、以及在funhpc云上进行训练的过程。最终得到了良好的AP值。 开源地址https://gitee.com/trailofstar/paddle_detection_for_sar_experiment_dqy
TA 的技能服务
该人才共 1 项技能服务,可在 技能服务 中搜索「星野」查看。