jianli
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了jianli相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
2018.2~2018.6
萤石图片分析(人形检测,身份证识别)项目
核心成员
简介:萤石图片分析项目是为互联网平台提供线上的图片分析服务,用户上传图片到云存储,下派给服务器分析,
通过智能分析算法对图片进行智能分析,并将结果返回给用户。
职责:主要负责身份证识别项目的组件和引擎开发,以及后期算法更新维护和系统的集成测试工作。
- 负责图片分析的引擎开发,设计服务端命令请求的json协议,开发出添加任务、获取任务信息、删除任务以及任务结果回调和上传等功能;
2018.4~2018.6
人形检测项目
核心成员
简介:萤石人形检测项目是为互联网平台提供线上的图片分析服务,用户上传图片到云存储,下派给服务器分析,
通过智能分析算法检测出图片中的人形位置信息,并将结果返回给用户。
职责:主要负责萤石人形检测项目的引擎和组件的开发维护以及系统的集成测试等工作:
- 负责人形检测的引擎开发,设计接口说明书以及引擎与调度之间通信的 json 协议,在引擎中调用组件的接口,
实现图片的人形检测;开发出添加任务、获取任务信息、删除任务以及任务结果回调和上传等功能; - 开发组件的交互模块和算法分析模块,使其能够最大限度的利用资源进行人形检测,提高算法分析性能;
- 使用 libcurl 库在引擎中以异步的方式实现图片下载功能;
- 在项目开发完成后,设计测试需求文档及测试用例,引入 jmeter 测试工具和搭建 httpd 图片服务器,进行自
测,自测完成后,交由测试部门测试并提供辅助支持;实现了萤石人形检测项目的引擎、组件的开发测试工作,满足系统的功能需求和性能需求,现已上线运行。
2018.02~2018.04
身份证识别项目
核心成员
简介:身份证识别项目是为互联网平台提供线上的图片分析服务,用户上传身份证图片到云存储,下派给服务器
分析,通过智能分析算法识别出图片中的身份证信息,并将结果返回给用户。
职责:主要负责身份证识别项目的组件和引擎开发,以及后期算法更新维护和系统的集成测试工作。
- 负责分析组件的开发,将下载的图片通过引擎组件交互接口输入到组件,在解码模块将 jpg 的图片解码成 yuv
格式的数据,再经过身份证识别算法模块,识别身份证正反面及身份证信息包括身份证号、姓名、地址、有效
日期、头像等信息,通过回调函数将分析结果返回给引擎; - 引擎部分主要负责任务的解析、下载图片数据,然后调用分析组件的接口,得到分析结果。设计好引擎与调度
的 json 协议,将分析结果发送给调度。 - 设计测试用例,利用 Python 编写测试脚本,进行批量的下派任务到引擎,然后接受返回的 json 结果并进行解
析,统计服务的吞吐量。自测完成后交由测试部门,并及时解决缺陷。
身份证识别项目现已全部完成,为互联网平台提供服务。
? 2017.11~2018.02
飞机位置识别分析组件开发
独立完成
简介:该项目主要是分析机场事件,针对机场场景包括飞机进入、停稳、离开事件分析,廊桥接触、离开事件分
析。对机场的实时流视频进行分析,获取飞机位置及相关事件信息。
职责:主要负责项目的组件开发和测试工作。
- 负责组件的开发,集成 APE 算法库使其多线程分析任务。包括组件-引擎交互模块、解码模块、FRCNN 目标
检测模块、APE 算法模块以及后处理模块。视频码流通过组件-引擎交互模块输入到组件,经过解码模块将视
频解码为统一的 yuv 格式,在 FRCNN 模块检测出目标,APE 算法模块分析飞机事件,最后将结果以回调函
数的方式返回给引擎; - 为保证组件分析结果的正确性,开发测试 demo,和算法部门进行一致性测试。
- 设计测试用例进行自测,包括接口功能测试、不同分辨率视频的算法耗时测试、性能测试和稳定性测试,确保
组件的高可用性;
已将组件成果物提供给其他部门。
学校项目经历:
? 2015.11~2016.05
铸造温度场计算和后处理显示系统开发
项目负责人
简介:材料加工领域的一种 CAE 数值模拟和数据可视化的软件。使用 Qt GUI 编程进行界面开发,设置温度场计
算所需的参数。利用多线程编程技术并发的计算基于三维铸件网格模型的温度场数据。对温度场数据进行
处理,包括表面搜索,计算内部液相区等。最后采用温度值到颜色的映射在 OpenGL 中绘制温度场三维模
型。
职责:1. 参与前期的需求分析;2. 数据库的设计;3. 温度场数据的处理;4. 负责系统界面和功能代码的实现。
工具:C++、STL、Qt、mysql 数据库。
以上是关于jianli的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
http://blinkfox.com/shi-yong-spring-aoplai-tong-ji-fang-fa-de-zhi-xing-shi-jian/
Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution(by_xiao jian)