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技术能力
熟练C++编程、C#编程、Python编程；
遥感影像智能信息提取技术：
1、研究和改进面向对象的影像分割算法，掌握特征计算及图像分类、变化检测技术；
2、熟练使用PyTorch框架，使用tensorflow、caffe框架进行特定任务的开发；
3、编写程序，制作语义分割样本、目标检测样本、变化检测样本；
4、设计网络结构，训练卫星影像变化检测任务，训练卫星影像重点目标检测和典型地表要素语义分割任务；
5、从数据增强和网络结构调整，损失函数选择角度进行模型调优；
6、熟练使用Docker对模型进行部署，使用C++对PyTorch模型进行windows端部署；
AI视觉技术：
1、深入理解各类AI视觉相关算法模型如目标检测，实例/语义分割，分类等，具有丰富的深度学习项目经验；
2、熟练掌握Pytorch、Keras等深度学习框架，具有较强的AI算法实现能力；
3、深入理解RCNN系列、RetinaNet等物体检测模型及Deeplab、U-net等图像分割模型，具有丰富的算法优化经验
遥感影像处理技术：
1、熟练使用GDAL、OpenCV影像处理库，进行图像裁剪、投影转换、矢栅转换、训练样本制作等；
2、熟练使用ArcGIS软件，能用ENVI、Erdas、PCI等做遥感影像预处理、几何校正、配准、融合、镶嵌等；
项目经验
参与项目介绍：
1、2015.02-2015.08 遥感影像信息提取及变化检测系统开发
软件采用winform 插件化设计进行开发，各个功能模型相对独立，本人负责算法开发，算法上包括影像分割、特征计算、分类、变化检测四大功能模型的开发与集成
2、2017.11-至今 深度学习变化检测算法开发
2017.11到2018.06与商汤科技合作开展变化检测算法研发，本人负责样本制作和测试工作，2018.06之后，本人自主设计网络，开始研究变化检测算法，并在以后的各个监测项目中应用。
3、2018.08-至今 环境监测总站变化检测项目
本人负责研发预动态即时提取系统，自动实时提取全国范围变化信息，提交给监测部门进行人工核查，2019年以2018年的监测成果作为样本，将变化检测的精度提高到80%以上，极大减少了人工核查工作量。
可兼职时间
可兼职地点
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