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本科
计算机科学与技术
Python, C, JavaScript, Go, Shell 脚本.
Flask, Django, FastAPI, 单例设计模式.
Git, SVN, 团队协作, 代码质量管理.
OpenCV, YOLO, PyTorch, 深度学习, 图像识别, 目标检测, 模型训练, 模型量化, NPU加速, Qwen-3.0B, yolovlln.
Numpy, Pandas, Matplotlib, 数据可视化, 数据分析.
PYQT, QtDesigner.
K230, ESP32-S3, Ros, 激光雷达, WiFi 通讯, Viam SDK, CUDA.
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Summary
本项目面向工业生产场景,基于 YOLOv11n 构建高度可配置的 多规则视觉识别插件系统。用户可在管理端界面根据工序流程自定义多条工步及其开始 / 进行中 / 结束 三阶段的判定逻辑。系统通过 Viam 工业相机 SDK + YOLOv8 + OpenCV 获取实时图像,并根据不同识别对象与不同规则的运算模式,动态选择最合适的视觉算法(如距离关系、方位关系、包含关系、角度关系等)进行综合判定,实现工步状态的精准识别。通过引入 多规则融合机制、状态机管理、Databus 数据总线以及 Redis 消息缓存,系统可实时分析工人的操作行为是否符合标准流程,实现工位操作的实时监控、自动判定与异常告警。该系统具备高度的配置化、扩展性与场景适应性,有效提升了工序执行的一致性和作业质量,可广泛应用于多种工业产线的作业行为分析。
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Summary
基于ROS 的低成本智能巡逻系统,集成激光雷达、视觉识别与二维云台控制,具备自主建图、导航、目标识别与激光瞄准功能。系统采用ESP32-S3 + K230异构架构,搭载YOLO目标检测算法,实现边缘端实时视觉识别与自动瞄准,适用于安防巡检、教育科研等场景。迭代的需求。
软件开发工程师
上海, 上海市, China
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Summary
作为软件开发工程师，负责基于Python、YOLO和OpenCV定制开发插件，处理产线业务逻辑，并利用PyQT和机器学习算法进行软件开发，同时探索深度学习技术以优化性能并撰写技术文档。
Highlights
定制开发基于Python、YOLO和OpenCV的业务插件，有效满足产线特定需求，提升系统灵活性。
高效处理产线业务逻辑，确保系统顺畅运行并提升操作效率，优化生产流程。
利用PYQT库和机器学习算法开发软件，增强系统功能性和用户体验，实现智能化应用。
积极探索深度学习等前沿技术，设计并实施性能优化方案，撰写关键技术文档，推动技术创新与实际应用。
Awarded By
中国大学生工程实践与创新能力大赛组委会
在智能网联汽车设计赛项中荣获国家级一等奖，展现卓越的工程实践与创新能力。
Awarded By
全球校园人工智能算法精英大赛组委会
在人工智能算法创新赛中获得国家级三等奖，证明了在算法设计与实现方面的突出能力。
Awarded By
蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛组委会
在全国软件和信息技术专业人才大赛山西省赛区中荣获二等奖，体现了扎实的软件开发技能。
Awarded By
全国大学生电子设计大赛组委会
在全国大学生电子设计大赛山西省赛区中荣获二等奖，展示了优秀的电子设计与实践能力。
Awarded By
中国大学生计算机设计大赛组委会
在中国大学生计算机设计大赛山西省赛区中荣获三等奖，认可了在计算机设计方面的创新与实践。
Awarded By
金地杯山西省数学建模竞赛组委会
在金地杯山西省数学建模竞赛中荣获三等奖，展现了优秀的数学建模与问题解决能力。
Awarded By
山西晋中理工学院
获得校级三等奖学金，表彰在学业上的优异表现。
作为一名充满激情的软件开发工程师，崔翱翔在Python、机器学习和深度学习领域拥有扎实的技术基础与1年项目经验。他擅长利用Flask、Django、OpenCV和YOLO等技术开发高可用后端服务与智能视觉解决方案，曾成功将公司订单量提升24%，并实现嵌入式系统成本降低60%的显著成果。致力于通过技术创新驱动业务增长，并积极探索前沿技术以优化系统性能与用户体验。