 项目名称:基于神经网络模型的室外语义分割 项目简介基于神经网络模型的室外语义分割… Show more  项目名称:基于神经网络模型的室外语义分割 项目简介基于神经网络模型的室外语义分割 ，落地手机apk，应用场景：手机在室外场景拍照，识别图像中的道路，并在道路两边放置虚拟物体 个人职责（1） 负责前期神经网络算法调研，网络模型方案选型、设计。从主流时实语义分割网络中选取合适的模型，最后移植到手机端并在移动端实现10fps的实时分割效果（2） 负责整理收集室外语义分割网络模型训练数据集，包括开源数据集和自采数据集构建，共整理出27万+数据集，有效支撑了室外语义分割模型训练（3） 基于python开发数据处理脚本，利用分水岭算法开发半自动化工具标注语义分割模型训练数据集，有效提高图像标注效率（4） 负责数据集的整理，预处理，数据标注管理（外包标注），数据处理脚本开发 项目业绩：（1）综合权衡语义分割网络的分割性能和移动端实时性，从ICNET，SegNet，BiSeNet，DFANet，Enet等多种网络中选取性能最好的网络DFANet,作为移动端语义分割算法的最终方案（2）共整理出27万+语义分割网络模型训练数据集，有效支撑室外语义分割模型训练（3）基于python开发数据处理脚本，利用分水岭算法开发半自动化工具标注语义分割模型训练数据集，有效提高图像标注效率，加速语义分割算法落地 Show less

 项目简介该项目主要研发手机眨眼检测算法，基于神经网络模型开发，设计眨眼检测算法。 对神经网络模型进行训练，构建睁眼，闭眼，注视数据、非注视等多种场景的数据集， 供神经网络训练，基于caffe环境进行训练 个人职责（1）负责眨眼检测算法数据集构建，管理外包同事数据标注交付，定期安排标注任务并检测标注质量，保证交付质量符合模型训练的基本要求。（2）负责开发python脚本批量处理海量数据，开发自动化脚本将数据处理流程固化 项目业绩1) 构建45万+海量数据集，成功落地华为旗舰机mate20 pro手机并商用2) 基于python开发数据处理脚本，利用分水岭算法开发半自动化工具标注语义分割模型训练数据集，有效提高图像标注效率，加速语义分割算法落地

 项目名称: 智能数字电视中阵列数字语音处理技术研发（横向课题）  项目简介该项目主要研发采用麦克风阵列的信号处理技术及样机，为实现音频输入更清晰、可自动调节摄像头的智能电视交互方式提供技术支撑。该技术及样机具有以下功能：（1）语音增强和降噪（2）声源定位，根据定位结果控制摄像头自动跟踪声源目标  个人职责负责完成目标声源的定位工作，包含算法研究和软件开发两部分。软件开发包括：嵌入式软件开发和上位机程序开发1. 算法研究：调研领域内的声源定位算法，比如MUSIC算法等，通过大量的计算机仿真实验比较各种算法性能，确认适合移植到DSP平台的阵列声源定位算法2. 确认定位算法后，使用MATLAB和C语言实现麦克风阵列声源定位算法，并将已经实现好的算法提交给软件开发工程师，落地到TI DSP芯片上实现 个人业绩：提出一种DOA算法的优化方案，并基于此创新点以第一作者发表CSCD期刊论文《基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计》一篇