15天前活跃

simon9527

• UID:25799
综合评分 38
方向: 人工智能-计算机视觉与图像处理 嵌入式-边缘AI
南京市
1000元/8h
10年以上经验
求职意愿:接单·不求职(30天前更新)

个人简介

产品技术: 1. 早期从事数据安全相关软件系统及硬件产品的设计与开发: 精通BIOS, EFI等Pre-OS系统,精通Windows、Linux驱动及上层应用开发 2. 长期从事机器视觉相关AI软件系统及硬件产品的设计与开发: 精通各类机器视觉AI算法(目标检测、目标跟踪、重识别、异常行为分析等),涵盖算法训练调优、量化裁剪、移植部署、性能优化;熟悉PyTorch, Caffe, Tensorflow等常用深度学习框架。 精通嵌入式系统软硬件开发,掌握汇编, C/C++, go, python等各类计算机语言, 掌握X86, ARM,MCU等各类平台的板级电路设计及软件实现; 3. 全面的全栈设计及开发能力: 精通关系型数据库,精通PHP以及Go的后端,熟悉Vue等前端JS框架,精通Windows、Linux C/C++原生应用程序设计与实现。 团队: 1. 从0到1搭建产品技术团队,长期带领几十人规模的研发团队,团队成员涵盖硬件、嵌入式软件、AI算法、大数据、平台以及测试。 2. 善于钻研,长期带领团队进行产品技术难点攻关,完成多个产品项目0到1的实现。 3. 善于发现行业机会以及洞察行业趋势,具备全局观,主动与市场协同配合。

技能

核心技能:
其他技能: PyTorch、C/C++、Gin、Qt
交流语言: 普通话( 母语水平 ) 英语( 可口语交流 )
行业经验: 人工智能 物联网 音视频

项目案例

数字电梯AI赋能平台
以 AI 为手段,面向电梯安全、运维、救援等场景提供监测、预警和决策支持。 平台面向政府监管、物业、维保、应急救援等环节,支撑电梯全生命周期管理。 1. 电梯安全监控 风险预警:按电梯运行与维保数据划分风险等级(如 I / III / IV 级),支撑分级管控 报警管理:统计困人、设备故障、电动车违规、维保超时等,支持报警类型 TOP5 排行 重点治理:突出困人报警、设备故障、电动车相关风险,便于制定治理措施 2. 运营与维保管理 检验维保管理:覆盖年检、金检、保养、维修等,保障按时维保与检验 维保超时预警:对超期未维保、未检验的电梯进行提醒 运营统计:按月展示运营趋势,支撑资源配置和维保计划 3. 应急救援与处置 实时救援:SOS 事件集中展示,支持快速响应与调度 处置流程:按「去处理 / 待处理 / 已处理」跟踪事件状态 绩效统计:展示平均响应时间、平均救援时间、累计救援次数等指标 4. 智慧社区 / 楼宇 电动车管理:电动车禁止搬运、禁停提醒、限域告警,降低电动车入梯等消防风险 行为识别:通过 AI 识别异常行为,辅助安全管理 5. 数据决策支撑 为监管部门、物业、维保单位提供报警、故障、困人、救援等汇总数据 支撑政策制定、资源调配和运营优化
人工智能 物联网
电梯智能摄像头
该产品面向政府监管、物业、维保、保险、业主等多元主体,形成覆盖电梯全生命周期的应用生态。 该产品集成加速度传感器、气压传感器、陀螺仪、AI 图像与声音识别等,对轿厢、井道等全链路运行状态进行采集,并传送至电梯全生命周期云平台,实现大数据边缘计算。对紧急事件进行快速处理,包括困人、异常运行、故障等场景的实时报警与推送。
物联网 人工智能
出行大数据平台
面向城市公共交通行业,主要服务对象包括: 交通运输主管部门:掌握全市公交、地铁等运营整体情况 公交/地铁运营企业:支撑日常运营与调度决策 城市规划部门:为线网规划、设施建设提供数据支撑 本方案通过配套的智能终端采集客流量等出行大数据,构建出行大数据分析平台,利用大数据AI模型分析车辆、站点、线路数据,同时支持对线路进行智能运能匹配分析,数据赋能公交相关业务,用于制定更加合理的排班计划,提高公交业务的运行效率。
人工智能 物联网
车载智能终端
车载智能终端是出行大数据云平台的数据采集前端,主要面向城市公共交通,支撑运营监控、调度、客流分析等业务。 用于实现车载智能视频分析,通过AI算法模型在端侧对实时视频进行分析处理,用于采集客流量、司机疲劳驾驶等等, 从而实现给业务侧提供精准数据支撑。主要用于公交车、大巴车等场景,也可以扩展应用到各类视频分析的其他场景。
物联网 人工智能

工作经历

南京壹进制
  
50-200人
技术总工
2011.05 - 2026.03
1. 早期从事数据安全相关软件系统及硬件产品的设计与开发: 精通BIOS, EFI等Pre-OS系统,精通Windows、Linux驱动及上层应用开发 2. 长期从事机器视觉相关AI软件系统及硬件产品的设计与开发: 精通各类机器视觉AI算法(目标检测、目标跟踪、重识别、异常行为分析等),涵盖算法训练调优、量化裁剪、移植部署、性能优化;熟悉PyTorch, Caffe, Tensorflow等常用深度学习框架。

教育经历

南京航空航天大学
2004.09 - 2008.09
计算机科学与技术
本科
南京航空航天大学
2008.09 - 2011.05
计算机应用技术
硕士
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