独立负责图像审核,OCR,图像生成,图像驱动,工程化等项目。

负责“题拍拍”相关搜题算法落地;
1、题目框选,题型分类,OCR,文本检测,文本结构化等工作。
2、负责算法模型工程化部署,Arm,GPU,比较熟悉mnn,tflite,ncnn等移动端推理
引擎算法落地。负责部分tensorrt 在GPU上模型落地。
3、相关算法sdk封装。
4、人脸识别,关键点检测,手势识别等算法研究。
5、相关专利编写。

主要项目1:(野卷子拆题录题ocr系统)
习题资源是在线教育行业重要的数据源头之一,如何将各个地区,各个教学区域不同学校,
不同年级的习题资源入库显的额外重要,这里ocr系统的引入使得录入习题资源变的额外方
便,为以后的搜题,推荐系统提供。
主要负责模块:
1、负责整个任务架构设计,模型部署。
2、负责检测模型、识别模型、拆分题目模型的研发与优化。
3、负责模型的实现与剪枝优化和部署。
主要项目2:(手机拍照答题卡智能批改系统)
在线教育中学生与老师的纸质作业任务比较繁重,该系统通过手机拍照识别答题卡,系统自
动拆分题目,对于客观题,主观题做ocr识别,自动批改作业,达到实时返回识别结果(200ms内返回结果),减轻老师的工作任务,大大提高了学生的学习效率。
主要负责模块:
4、负责整个任务架构设计,模型部署,与安卓,IOS端的协调。
5、负责检测模型、识别模型、拆分题目模型的研发与优化。
6、负责模型的实现与剪枝优化和部署。
7、OCR手写汉字识别,OCR公式识别。
8、移动端算法模型研发和部署。
技术点:
Caffe,tensorflow,opencv,python,peleeNet-ssd,retinaNet,mobileNet_v2,lite

主要项目:
项目1:
智能医疗理赔系统---负责医疗各类票据的拍照图片/扫描件图片的文字方向矫正、仿射变换、
票据分类、图片降噪、色彩增强、文本区域定位、文本识别(数字,字母,中文,特殊符号等)。
项目简介:基于医疗发票以及理赔的影像数据把非结构化的数据转换为结构化数据,基于深
度学习的ocr技术,独立研发图片降噪处理(颜色,水印,章,手写等)算法,去底纹处理(纹理)算法,文本定位算法,票据分类算法,拍照图片处理模型(边缘检测),版面分析算法,文
本识别算法。
技术点:
pixel_seg_link,clat_net,hed,crnn_ctc,face-net,inception-resnet-v1,resnext,tensorflow,opencv
项目2:
基于识别出来数据:费用数据、医疗项目数据,检查类别数据训练分类模型、关系抽取模型、
实体识别模型最后汇总构建知识图谱,搭建医保风控模型。
项目简介:利用ocr技术提取医疗影像数据,把非结构化的数据转换为结构化数据,数字,文
本数据,基于以上数据做进一步的NLP项目,独立调研并研发费用预测模型,文本分类模型,
全文检索模型,文本相似度匹配模型,把最终处理的数据导入Neo4j图形数据库,构建知识
图谱。
技术点:LSTM,CNN,栾生网络(CNN+BLSTM),Annoy,word2vector,tensorflow
项目3:
负责医疗费用预测使用RNN对每种疾病的费用使用过去n个时间段的数据预测未来2个时
间段的费用,供保险公司客户等收取保费的参考值,用于把控保险公司的赔付率。
技术点:LSTM,BLSTM,虚拟对抗损失,tensorflow
项目4:
某学校卫星图片指定目标检测模型(语义分割),农田,街道,建筑物检测系统。
项目简介:对于航拍农田、村庄照片每隔一段时间分别检测一次图片,利用语义分割技术对
比两次拍照前后农田,街道等是否在航拍照片中含有违建物。
技术点:tensorflow,Pytorch,CNN,RNN,CTC,Segmentation,Dectection,Attention,OCR

主要项目:
项目1:
独立开发完成广告平台数据管理平台DMP系统。
项目简介:把各个平台数据汇总,对于缺少数据进行构建模型预测补充,然后把所有数据存
入数据仓库,构建人群画像,便于运营和统计分析,数据清洗+数据整合+ES+hive。
技术点:Hbase,hadoop,ES,python,logstic,SparkMlib
项目2:
车辆检测的目标检测系统,某学校的关于车辆检测的自然基金项目。
用于检测某军事区是否存在违规车辆(不改有车的地方有车)。
技术点:SSD,YOLOV3,tensorflow,python
项目3:
广告平台msdk用户评论内容分类模型项目。
技术点:tensorflow,LSTM,CNN
项目4:
推荐系统:广告平台手机app广告投放在手机应用商店的推荐系统构建,对于代理的某些手
机厂商应用商店的app当用户登录手机应用商店时根据用户历史下载app记录给用户推荐用
户可能喜欢的app。
技术点:tensorflow,RNN,CNN,hadoop,hive,Hbase,ES,logisticsregression,java,python
项目5:
某医院在线治疗AI系统——电子病历识别项目(实体识别),通过输入的电子病历文本内容,
输出该病历中包含的病症和治疗方式,最后使用F值评估该模型得出模型准确率为89%。
技术点:CRF,tensorflow,LSTM,python,CRNN
项目6:
电商平台以图搜图项目(根据用户输入的图片获取与之同款的商品)。
技术点:高维搜索(Annoy,Hnsw),tensorflow,wrn,inception-resnet-v1,python

自己和团队做项目,主要涉及大数据开发和部分ETL,NLP项目工作。