火乐

• UID:33191

综合评分 41

方向：人工智能-计算机视觉与图像处理、后端-C++

泉州市

1000元/8h

1-3年经验

求职意愿：接单·不求职(1天前更新)

个人简介

* 算法与数学基础：深入理解 2D 视觉与 3D 点云处理，具备自建数据集微调与模型定制能力。 * 高性能部署与推理加速：精通 C++，熟练使用 TensorRT、RKNN、OpenVINO 等加速框架，擅长 INT8 精度校准、算子融合、多线程流式处理与内存零拷贝架构，具备极强的性能调优与瓶颈排查能力。 * 边缘计算与软硬件协同：具备 Rockchip RK3588、NVIDIA Jetson 等嵌入式硬件平台及 x86 工业工控机的深度实操经验；熟悉工业相机驱动二次开发、硬件编码器同步及 PLC 总线通信控制。 * 业务与工程交付意识：主导过多套全链路视觉系统，具备出色的跨平台架构设计与端到端交付能力。

技能

核心技能： C++、Python、MATLAB、PyTorch

其他技能： ONNX Runtime

交流语言：普通话（母语水平）、英语（母语水平）、日语（借助工具可书面交流）

行业经验：人工智能、大数据、音视频、工业互联网

项目案例

AI量体裁衣（日本公司外包项目）

一、立项背景和目标传统西装高级定制高度依赖人工线下精准量体，存在服务门槛高、流程繁琐且难以实现规模化线上服务的问题。本项目旨在构建一套基于图像的“AI智能量体裁衣与穿搭顾问系统”，用户仅需上传全身照片，即可全自动解算西装定制所需的关键人体围度与骨骼几何数据，并依托智能体生成定制化穿搭与版型建议。二、软件功能与核心功能模块 1. 图像采集与预处理模块：支持用户正面/侧面全身图像输入与图像质量自动化校验。 2. AI视觉量体计算引擎：集成人体关键点检测与三维人体参数化模型重构，精准拟合躯干网格并解算出肩宽、胸围、腰围、臀围、袖长、裤长等西装核心剪裁指标。 3. Coze AI穿搭咨询与决策工作流：将解算的量体数据、身形比例特征通过API传递给智能体，智能输出版型选择（修身/标准/宽松）、面料色彩及场合穿搭策略。 4. 服务端API与工作流协作：提供高并发服务端接口，实现图像上传、算法解算、结果回传与穿衣报告生成的全链路闭环。三、业务流程与功能路径用户上传人体图像 -> 系统调用人体检测与3D Mesh重构管线计算三维点云与骨骼关键点 -> 计算西装定制各项围度与长度参数 -> 结构化数据接入Coze智能体API工作流 -> 生成包含“精准量体数据 + 智能西装穿搭建议”的综合报告。

电商人工智能

山姆拼团小程序

一、立项背景和目标山姆会员店商品多为大容量家庭装，个人/小家庭用户常面临单品分量过大、不易储存或单独购买起送门槛高的问题。本项目旨在打造一款专为山姆商品设计的“社区/同城拼单与分装小程序”，支持用户快速发起拼单、凑单分装、分摊会员优惠与配送费，降低购买门槛，提升商品流通与履约效率。二、软件功能与核心功能模块 1. 商品与拼团管理模块：支持山姆商品目录展示、拼单发起（支持按份数/按件拆分拼团）、拼团时效倒计时与成团状态流转。 2. 订单与支付分账模块：集成微信支付与预授权机制，支持成团自动扣款、拼团失败自动原路退款及差额多退少补。 3. 履约配送与自提核销：支持团长代收分装、同城配送对接、社区自提点选择及到货动态取件码核销。 4. 社交裂变与通知提醒：提供拼团海报一键生成、微信群转发分享及基于模板消息的成团/发货进度实时提醒。三、业务流程与功能路径团长/用户选择山姆商品并发起拼单 -> 设定拼团规则（成团人数/件数/有效时间）并分享至微信群或好友 -> 参团成员加车支付参团 -> 满员触发成团事件与采购通知（未满员超时自动退款） -> 商品到货团长分装/核销自提 -> 完成订单闭环。

电商

工作状态监测

一、立项背景和目标在数字化工位管理、智慧办公与特种作业安防场景中，传统考勤系统仅能记录出入打卡，无法实时感知员工在岗状态及异常作业行为。本项目基于瑞芯微高性能边缘计算平台 RK3588，构建一套边缘侧低功耗、高实时性的“人脸识别与工作状态智能监测系统”，实现无感身份核验、在离岗检测及专注度/违规作业状态的边缘端一体化实时分析。二、软件功能与核心功能模块 1. 高性能视频流采集与预处理模块：支持多路 RTSP/MIPI-CSI 高清工业摄像头视频流接入，利用硬件编解码单元（MPP）完成硬解与图像色彩空间转换（RGA）。 2. 边缘端人脸识别与活体检测模块：基于深度学习模型实现人脸快速检测、关键点对齐、RGB+红外双目静默活体防伪及本地特征库千万级特征向量秒级比对。 3. 工作状态与行为分析引擎：结合人体姿态估计与工位 ROI 区域检测，实时分析在岗/离岗时长、低头玩手机、脱岗疲劳打瞌睡及异常离席等工位状态。 4. 告警联动与边缘数据上报：支持状态异常事件触发抓拍、本地低延时告警，并通过 MQTT/HTTP 将脱敏状态数据结构化上报至企业中台。三、业务流程与功能路径摄像头实时输入视频流 -> RK3588 硬件解码与 RGA 图像裁剪缩放 -> NPU 驱动执行人脸识别算法完成身份绑定 -> 并行推理工位人体姿态与行为检测模型 -> 业务逻辑状态机聚合判定工位状态 -> 触发本地声光/日志告警并异步上报管控后台。

企业内部管理人工智能

包装袋生产日期检测

一、立项背景和目标在现代工业化高速包装产线上，喷码漏印/错印/重印以及包装破损、封口不良等缺陷严重影响出厂合格率，传统人工抽检方式效率低、易漏检且无法做到全检。本项目面向高速自动化流水线，构建了一套“工业级 OCR 生产日期识别与表面缺陷在线智能质检系统”，实现包装表面特征毫秒级全检，并与产线 PLC 控制系统无缝联动，实现残次品 100% 自动定位与精准剔除。二、软件功能与核心功能模块 1. 工业相机触发与高速图像采集模块：支持光电传感器外部硬件触发（Hard Trigger），实现微秒级曝光同步抓拍高速运动工件。 2. 喷码字符定位与 OCR 文本解析引擎：自适应定位生产日期、批号、保质期等变动喷码区域，执行多角度倾斜矫正、字符分割与高精度内容识别，并与生产工单标准文本实时核对校验。 3. 包装表面与封口缺陷检测模块：结合形态学与深度学习分割算法，实时识别包装漏液、褶皱、划痕、压边残缺及喷码模糊等外观缺陷。 4. PLC 通信与气动剔除协同模块：集成工业总线/串口通信协议，将检测判废结果与编码器脉冲位置同步传递给下位机 PLC，驱动气动电磁阀/机械推杆完成剔除动作。三、业务流程与功能路径工件流经检测工位 -> 光电信号触发工业相机抓拍高清图像 -> 图像处理流水线执行字符 OCR 结构化比对与表面缺陷检测 -> 综合判定工件良品/不良品等级 -> 判定为 NG 时通过工业通信协议向 PLC 发送剔除信号与编码器追踪位移 -> 机械剔除机构在指定位置将废品吹出/推入废品箱 -> 实时记录检测报表与瑕疵原图归档。

人工智能