1天前活跃

小茶dream

• UID:14052
综合分:40
天津市
兼职
1年经验
方向: 游戏开发-Unity 人工智能-机器学习与深度学习

技能

核心技能: Python、Arduino IDE、PyTorch
其他技能: C、C++、Unity、Transformers
交流语言: 普通话( 母语水平 ) 英语( 可口语交流 ) 日语( 借助工具可书面交流 )
行业经验: 在线教育 生活服务 游戏/电竞 人工智能

项目案例

基于视觉的人群计数算法设计
本程序是基于YOLOv3目标检测模型的人群智能计数工具,主要功能路径为: 输入图像/视频流 → 人体目标检测 → 实时数量统计 → 结果可视化输出。 具体功能模块包括: 数据预处理模块:支持图像尺寸归一化、增强(翻转/裁剪); YOLOv3检测核心:实时定位图像中所有人体边界框; 计数逻辑模块:通过置信度阈值过滤有效目标,实现精准累加计数; 结果输出模块:生成带检测框的可视化结果,并输出统计数字。 对使用者的核心价值: 自动化人流统计:替代人工计数,提升效率; 实时密度监测:适用于安防、零售等场景的拥挤预警; 高精度多尺度检测:解决远距离小目标与遮挡场景的漏检问题。
人工智能 出行
基于深度学习方法的手部姿态估计研究
本项目是基于深度学习的手语实时翻译系统,核心功能路径为: 摄像头捕捉手势 → 手部关键点检测 → 手势特征识别 → 实时翻译输出。 具体功能模块包括: 实时视频处理模块:通过OpenCV捕获视频流,MediaPipe实现21点手部骨点检测; 手势识别引擎:CNN模型解析骨点空间关系,识别50+基础手语词汇; 翻译输出模块:将识别结果转换为文字/语音反馈(如屏幕显示“谢谢”); 用户交互界面:简洁可视化界面展示识别过程与翻译结果。 对使用者的核心价值: 无障碍沟通:为听障人士提供实时手语翻译,打破交流壁垒; 多场景适配:在教室、医院等场景实现即时翻译(准确率>85%); 低延迟交互:150ms内完成从手势捕捉到结果输出。
人工智能 社交

工作经历

深科易技AI服务
  
5人以下
CEO
2025.06 - 2025.06
专注AI解决方案,主要培训AI课程即售卖技术

教育经历

芦台一中
2022.09 - 2025.06
计算机
高中/中专

个人简介

全栈技术开发者,核心能力覆盖: 实时CV系统:YOLOv3目标检测|MediaPipe姿态估计|CPU端低延迟优化(≤150ms) 硬件交互:Arduino传感器集成|边缘计算设备开发|物联网通信协议(MQTT/UART) 三维交互开发:Unity3D引擎|C#脚本控制|VR/AR场景构建 全流程实现:数据构建→模型训优(CNN/PyTorch)→系统集成(OpenCV+Flask) 场景关键词:密集人群计数|手语实时翻译|智能硬件交互|沉浸式仿真开发
成功交付率
100%
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