眼科设备研发，涉及眼底相机、屈光仪、眼表生物测量仪；算法研发，涉及视网膜分析、眼前节分析、瞳孔分析、视线分析、干眼分析等；算法推理引擎研发；业务前后端开发。

通过光学、结构、硬件、系统和算法的创新，研发并量产了便携式眼底相机，助力公司IPO。

智慧园区、智慧养老；边缘智能。

定义3D人脸活体抓拍相机，在相机中运行深度重建、人脸检测、人脸跟踪、人脸质量判断、人脸活体检测等算法，返回人脸活体检测结果和最佳人脸图像。硬件支持Trust Zone，系统支持TEE，并选用经过国家密码机构认可的商用密码产品，保证设备的物理安全、业务逻辑安全和对外交互的数据通信安全。同时支持RGB摄像头实时预览，提高用户体验度。该方案降低了人脸支付场景对业务受理终端计算资源的要求，可以直接支持现有的收银pos，从而为现有的海量银联支付设备支持人脸支付，提供了一个低成本的升级改造方案。

从算法思路定型，到数据采集，到算法训练，到算法优化以及测试部署，完成基于深度数据和IR数据的高精度人脸活体检测算法。针对深度数据的特点以及活体检测任务的特点，设计了Multi-Patch和Multi-Task的算法策略；并且针对嵌入式平台计算能力和访存带宽有限的特点设计了专用的深度网络；同时通过cascade Depth活体判断和IR活体判断，在错误接受0.1%的情况下，正确通过超过99%，算法满足银联活体认证增强级的标准要求，通过BCTC认证。

确定了3D结构光相机设计方案，确定了Arm SoC、激光投射器、IR sensor和RGB camera等核心器件选型，制定软核3D重建算法的优化策略和方向，带领硬件、固件、算法和应用约30人的研发团队，研发了全球第一款基于EEL+ARM架构的结构光3D解决方案。并制定了结构光产品的RoadMap。

负责清华大学电子工程系智能图文信息处理实验室的技术产业化推广工作，专注视频结构化；千万级人脸识别算法研发经验，成功商业落地；人脸检测、人脸跟踪、人脸关键点定位、人脸质量判断、人脸属性分析、人脸识别和人脸检索全套人脸识别解决方案，支持Windows、Linux、Arm和Android等平台；行人检测，行人属性分析和行人再识别算法研发；疲劳驾驶软硬结合产品落地；HiSilicon、Freescale、Rockchip等嵌入式平台算法研发和优化经验。

人脸属性分析、行人属性分析和行人再识别。

针对FPGA平台，研发和优化基于深度学习的人脸检测算法。