1. 使用yolo深度学习框架视频识别，对服务人员对挖掘机进行保养的动作识别，使用聚合算法、时间相交等逻辑进行矫正判断，能正确识别服务人员在哪个时间段正在给挖掘机做什么项目的保养，并可以应对20t-200t挖掘机不同品牌和机型的保养场景。
2. 使用人脸识别技术和yolo框架相结合识别工厂中谁未正确佩戴安全帽，并将名字照片每天以邮件的形式定时发送给运行人员进行审核。
3. 针对挖掘机机身标志进行检测，有效的告知用户漏贴、多贴的标志有哪些。机身铭牌利用边缘检测、透视变换转换等算法矫正，使用Paddleocr进行其中的文字内容识别（ocr）。并熟练掌握Paddleocr打标规则、训练方法和部署原理等相关技术。
4. 训练自己的ava数据集，使用slowfast框架识别挖掘机保养的精细动作，如更换挖掘机滤芯时候是安装滤芯还是拆卸滤芯。
5. 使用yolo框架识别视频识别技术，通过识别视频判断服务人员在挖掘机的具体位置，如在发动机区域正在添加机油、在滤芯仓正在更换滤芯等，并列出有效干活的时序图。
6. 使用Efficientnet V2、yolo，Paddleocr相结合，正确识别挖掘机，装载机和品牌吨级的并对工厂的进出车辆进行计数
7. 熟练使用X-AnyLabeling的部署，进行自动打标。
8. 熟练掌握Django接口开发
