刘捷--个人简历

基本信息

• 姓名：刘捷
• 民族：汉
• 邮箱：liujie0068@foxmail.com
• 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：https://gecko.org.cn/resume

教育背景

全日制专业学位硕士（计算机技术）

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

计算机科学与技术学士

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

工作经历

高级计算机视觉算法工程师

杭州杰峰软件有限公司    2022-12 - 至今

• 开发并优化人脸检测算法（使用RTMDet）
• 开发并优化人体检测算法
• 开发并优化跌倒检测算法（YOLOv8图片检测+YOLOv8-pose + STGCN 行为识别）

计算机视觉算法工程师

浙江力嘉科技有限公司    2022-7 - 2022-11

• 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

大货车非法加装强光灯检测项目

• 项目效果展示URL：https://gecko.org.cn/project            
• 目标：实时获取海康平台Kafka流大货车过车图片URL，检测是否非法加装强光灯
• 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 CPU@2.1GHz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）

非机动车闯红灯检测跟踪项目

• 项目效果展示URL：https://gecko.org.cn/project
• 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%+

资格证书

• CET-6
• 软件设计师
• 系统集成项目管理工程师

技能

• 图像分类
• 图像检测（RTMDet, YOLOv8, YOLOv5, YOLOv6）
• 行为识别（YOLOv8-pose + STGCN）
• OpenCV
• Pytorch
• Python/JAVA/PHP/C/C++
• 熟悉图像检测流程（收集图片-》Labelme/LabelImg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）

语言

• English
• 中文

总结

• 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