业务和功能介绍
1、OPPO官方商城业务体量庞大，覆盖H5页面、微信小程序、支付宝小程序及多套内部管理后台，承载百万级日活流量，对页面性能、系统稳定性、业务流转效率均有着极高要求。为支撑商城线上零售、商品管理、订单履约、营销活动等全链路业务高效运转，团队围绕用户体验优化、业务流程提效、系统迭代保障三大方向，完成前端全场景开发、改造与运维工作，搭建起多端协同、稳定可靠的商城前端架构。整套体系面向不同使用角色、业务场景划分多端载体，同时配套对应功能模块，全面支撑前端业务落地。
2、线上用户端：包含官方商城H5、微信小程序、支付宝小程序，面向广大消费者使用。团队负责日常版本升级与功能维护，通过重构优化页面渲染逻辑，显著提升核心页面加载速度，持续优化交互体验，保障百万日活场景下服务稳定可用。
2、商品管理后台：基于Vue3+TS技术栈完成平台化改造，重点落地 SPU/SKU 核心模块改版，优化商品数据处理流程，简化商品上架、信息编辑、展示配置等操作，大幅提升门店及运营人员的商品管理效率。
3、综合业务后台：涵盖OMS订单系统、售后管理系统、营销活动系统等多个子平台，面向内部运营、运维、业务人员使用。前端团队全程参与系统迭代开发，灵活适配各类大促及常规营销活动需求，保障高并发、大流量场景下各业务环节平稳运行。
4、全域管理总平台：面向平台管理人员使用，统一管控全渠道前端应用、基础配置、账号权限、数据汇总等内容，统筹各前端子系统运行状态，实现全商城前端业务集中化管理、统一运维与数据复盘。
2、线上用户端：包含官方商城H5、微信小程序、支付宝小程序，面向广大消费者使用。团队负责日常版本升级与功能维护，通过重构优化页面渲染逻辑，显著提升核心页面加载速度，持续优化交互体验，保障百万日活场景下服务稳定可用。
2、商品管理后台：基于Vue3+TS技术栈完成平台化改造，重点落地 SPU/SKU 核心模块改版，优化商品数据处理流程，简化商品上架、信息编辑、展示配置等操作，大幅提升门店及运营人员的商品管理效率。
3、综合业务后台：涵盖OMS订单系统、售后管理系统、营销活动系统等多个子平台，面向内部运营、运维、业务人员使用。前端团队全程参与系统迭代开发，灵活适配各类大促及常规营销活动需求，保障高并发、大流量场景下各业务环节平稳运行。
4、全域管理总平台：面向平台管理人员使用，统一管控全渠道前端应用、基础配置、账号权限、数据汇总等内容，统筹各前端子系统运行状态，实现全商城前端业务集中化管理、统一运维与数据复盘。
项目实现
1、负责OPPO官方商城 H5、微信/支付宝小程序的日常升级与维护，优化页面渲染逻辑，将核心页面加载速度提升25%，保障百万级日活系统的稳定性与用户体验。
2、主导OPPO商城商品后台平台化开发，完成SPU/SKU模块改版（Vue3+TS），优化商品数据处理逻辑，将商品上架效率提升40%，大幅改善商品展示与管理效果。
3、参与商城OMS系统、商品管理系统、营销系统的后台迭代，适配各类营销活动的前端开发需求，支撑平台大促期间的业务平稳运行。
2、主导OPPO商城商品后台平台化开发，完成SPU/SKU模块改版（Vue3+TS），优化商品数据处理逻辑，将商品上架效率提升40%，大幅改善商品展示与管理效果。
3、参与商城OMS系统、商品管理系统、营销系统的后台迭代，适配各类营销活动的前端开发需求，支撑平台大促期间的业务平稳运行。
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轻量化YOLOv8金属表面缺陷检测系统（零FLOPs阈值校准）-工业质检视觉软件模块 / YOLOv8-Industrial-Inspection
1、立项背景和目标
在金属表面缺陷检测（如裂纹、划痕、麻点）的实际生产线上，受光照变化、纹理背景干扰等因素影响，预训练的目标检测器即使架构先进，推理时的置信度阈值若不匹配现场环境，也容易产生大量漏检或误报。传统方法往往需要重新训练模型或增加后处理模块，导致计算开销上升。本项目的目标是：在不改变YOLOv8n网络权重、不增加任何浮点运算量（零FLOPs）的前提下，仅通过推理时阈值的系统化校准，显著提升检测器的稳定性和F1-score，为工业部署提供一种“零成本”的性能优化方案。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
数据集统一与清洗：融合NEU-DET与GC10-DET两个公开金属表面缺陷数据集，统一为17类缺陷（剔除单例标签），划分训练/验证/测试集。
基线YOLOv8n检测器：采用Ultralytics YOLOv8n作为基础模型，在合并数据集上进行微调，支持实时缺陷定位与分类。
固定阈值校准模块：在验证集上对置信度阈值（0.1~0.9步长0.01）进行网格搜索，以最大化F1-score为目标，选出最优阈值。该模块不修改模型结构，推理时仅替换阈值参数，实现零FLOPs提升。
质量感知自适应阈值（可选控制）：基于图像亮度、对比度、清晰度、噪声估计计算单张图像质量分Q，动态调整阈值适用于光照变化剧烈的场景。
类别依赖的双风险阈值（可选控制）：根据每个类别的经验假阳性率与假阴性率，进行类别级别的阈值微调，可在误报敏感的生产线上进一步降低虚警。
消融对比模块：实现P2特征增强分支的YOLOv8n-P2变体，以及CLAHE预处理变体，用于验证“增加复杂度是否一定带来性能提升”。
3、业务流程、功能路径描述
用户输入金属表面灰度/彩色图像 → 调用已微调的YOLOv8n模型进行推理 → 系统读取校准后的最优阈值（或自适应阈值）对检测框进行过滤 → 输出缺陷类别、置信度、边界框坐标 → 可视化叠加于原图上。整个流程相比原始YOLOv8n仅改变一个阈值参数，推理速度完全不变，内存占用不变，无缝集成到现有产线质检系统中。
热红外图像脉冲伪影智能抑制算法（RRIS）-热像仪嵌入式图像预处理模块 / RRIS SDK
无人机/机器人、安防监控/消防
1、立项背景和目标
在无人机安防巡检、火灾监测等热成像应用中，传感器由于物理限制常产生随机的脉冲状亮斑或条纹（impulse-like artifacts）。传统中值滤波或深度学习去噪方法要么会破坏真实的高温边沿，要么需要GPU算力，无法在边缘设备上实时运行。本项目的目标是开发一个无需训练、仅依赖CPU的轻量级图像预处理算法，能够在不模糊目标轮廓的前提下，自适应地抑制脉冲噪声，特别保留火灾、车辆发动机等高温区域的结构完整性，提升下游视觉任务的可靠性。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
局部不确定性估计：基于局部均值与方差计算每个像素的归一化偏差，区分噪声与真实热信号。
连续置信度映射：使用Sigmoid函数将偏差转换为0~1之间的抑制权重，避免硬阈值导致的不稳定。
结构张量保护模块：通过计算像素邻域的结构相干性（coherence），自动识别边缘/角点等需要保护的区域，大幅减少边界模糊。
全局安全限幅：根据图像整体的98%分位数动态限制最大抑制强度，防止在高温区域过度平滑。
软混合输出：将原始像素与中值滤波结果按风险权重融合，输出噪声抑制后且边缘锐利的热红外图像。
3、业务流程、功能路径描述
用户输入一张热红外图像（单通道，uint16或float32） → 算法自动计算局部均值/方差 → 生成偏差图与置信度 → 并行计算结构张量获得相干性图 → 结合全局安全因子得到最终抑制强度 → 将原图与中值图按像素级权重融合 → 输出处理后图像。整个过程单帧耗时约70~200ms（640×480~1280×1024），可直接集成到无人机飞控或热像仪嵌入式系统中。
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