- 姓名:刘捷
- 民族:汉
- 邮箱:[email protected]
- 住址:浙江省杭州市
- 出生年月:1998.02
- 身高:175cm
- 政治面貌:共青团员
- 毕业院校 :南华大学
- 学历:硕士
- 电子简历地址:http://keeper-jie.github.io/
南华大学(统招) 2019.08 - 2022.06
- 学习并实践深度学习,大数据技术与应用,可信计算技术与应用,软件评测技术与应用
衡阳师范学院(统招) 2015.08 - 2019.06
- 学习并实践计算机网络,数据结构,计算机组成原理,计算机操作系统,C++,Java
杭州杰峰软件有限公司 2023-12 - 至今
- 开发并优化跌倒检测算法(基于图片使用YOLOv8)
- 开发并优化跌倒检测算法(基于视频使用YOLOv8 + 自定义IOU tracker跟踪 + MLP判断是否跌倒)
- 开发并优化玩手机检测算法(基于图片使用YOLOv8)
- 开发并优化吸烟检测算法(基于图片使用YOLOv8)
浙江力嘉科技有限公司 2022-7 - 2023-11
- 负责大货车非法加装强光灯检测项目的需求调研 + 数据标注 + 模型训练 + 模型验证 + 模型部署 + 误检漏检数据重训练
- 负责非机动车闯红灯检测跟踪项目的需求调研 + 数据标注 + 模型训练 + 模型验证 + 模型部署 + 误检漏检数据重训练
- 负责与浙大博士团队进行项目有关的沟通协调
- 项目效果展示URL:大货车非法加装强光灯检测项目展示
- 目标:实时获取海康平台Kafka流中大货车过车图片URL,检测此图片是否有非法加装的强光灯
- 解决方案:使用Python获取Kafka流数据,实时发送给YOLOv6 Flask集群进行检测(将Pytorch model转为OpenVINO IR部署在
Intel Xeon Gold 5218R [email protected]
上),将最后结果发送给MQTT服务器并存储MySQL - 结果:程序19:00 - 5:00开启,每日图片吞吐量为2500+,准确率95%+,召回率66%+,F1值为0.79,平均识别时间0.3秒/每张图片(原先方案使用Pytorch model为0.6秒/每张图)
- 项目效果展示URL:非机动车闯红灯检测跟踪项目展示
- 目标:根据视频流检测非机动车并跟踪,结合当前红灯情况判断是否闯红灯
- 解决方案:OpenCV实时获取视频RTSP流,使用YOLOv8间隔帧检测并跟踪非机动车,根据配置的左转、直行、右转红灯区域使用自定义ResNet18进行检测,保存闯红灯照片(包含轨迹),发送JSON数据给MQTT服务器并存储MySQL
- 结果:在3台服务器共14张NVIDIA T4上部署项目监控50路视频,红灯检测0.03秒/每帧,YOLOv8检测跟踪0.05秒/每帧,内存占用3G/每路,显存占用1.5G/每路,带宽4M/每路,准确率94%+
- CET-6
- 软件设计师
- 系统集成项目管理工程师
- 图像分类
- 图像检测(YOLOv8, YOLOv5, YOLOv6)
- 行为识别(数据清洗 + 自定义dataloader + 自定义模型 + 训练 + 验证 + 推理 + 数据可视化)
- OpenCV
- Pytorch
- Python/JAVA/PHP
- 熟悉图像检测项目流程(收集图片-》Labelme/LabelImg/CVAT打标-》模型训练-》模型验证-》模型部署-》误检图片收集重训练)
- 熟悉视频流检测跟踪流程(获取视频流-》检测-》跟踪-》处理)
- English
- 中文
- 优秀的问题解决能力、团队合作和沟通能力
- 持续学习和跟踪最新的计算机视觉技术研究成果