fpga图像处理
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数字图像处理
个人总结
4年计算机视觉与数字图像处理算法研发经验，熟悉目标检测、图像分割与图像增强全流程，主导过工业缺陷检测与手机影像算法落地。熟练使用PyTorch与OpenCV，具备模型压缩与端侧部署经验。在研项目将检测准确率提升至98.6%，量产方案覆盖百万级设备。
工作经历
杭州视界智能科技有限公司
杭州
计算机视觉工业AI
计算机视觉算法工程师
2022年9月 - 至今
目标检测模型部署
- 负责工业表面缺陷检测算法研发，将误检率从6.2%降至1.8%，支撑3条产线量产上线。
- 主导检测模型TensorRT量化部署，单帧推理耗时由45ms降至12ms，满足产线实时节拍要求。
- 搭建图像数据标注与增量训练流程，月度迭代周期由3周缩短至1周。
浙江云图影像技术有限公司
杭州
消费电子影像算法
图像处理算法工程师
2020年7月 - 2022年8月
图像增强算法验证
- 参与手机影像降噪与超分算法开发，暗光场景PSNR提升1.6dB，方案落地两款机型。
- 负责图像增强模块的Matlab与Python仿真验证，累计输出20余份算法评估报告。
项目经验
晶圆表面缺陷智能检测系统
2024年3月 - 2024年5月
算法负责人
- 基于改进YOLOv8与U-Net分割构建缺陷检测流水线，mAP达到92.3%，较原方案提升7.5个百分点。
- 设计小样本数据增强策略，标注数据需求降低60%，项目按期交付客户验收。
暗光图像降噪与超分辨率重建
2022年12月 - 2023年2月
核心开发
- 采用残差密集网络实现端到端降噪超分，在自建测试集上SSIM提升0.04。
- 完成模型剪枝与INT8量化，模型体积压缩70%，端侧推理速度提升2.3倍。
研究经历
基于深度学习的低照度图像增强方法研究/研究助理
杭州
计算机学院 视觉计算实验室
2020年1月 - 2020年6月
- 提出融合Retinex与注意力机制的低照度增强网络，公开数据集PSNR较基线提升2.1dB。
- 研究成果发表于国内核心期刊，并作为硕士学位论文主要工作。
证书与认证
计算机视觉工程师（中级） - 中国电子学会
2022年6月
证明视觉算法设计与工程实现能力。
全国计算机等级考试三级（网络技术） - 教育部考试中心
2017年9月
证明计算机与网络基础能力。
教育背景
浙江工业大学
双一流硕士
计算机科学与技术 硕士
杭州2019年8月 - 2021年5月
研究方向为图像处理与模式识别，核心课程：数字图像处理、计算机视觉、深度学习。
杭州电子科技大学
本科省重点
电子信息工程 本科
杭州2016年8月 - 2020年5月
核心课程：信号与系统、数字信号处理、C语言程序设计。
技能
Python / PyTorch
OpenCV / 图像处理
目标检测与图像分割
TensorRT / ONNX 部署
C++
模型压缩与量化
荣誉奖项
中国大学生计算机设计大赛 全国二等奖
校级一等学业奖学金
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