ASTRO

——————–2024年度——————–

算法类：

1. 模型训练平台算法：

• 模型训练评估模块：设计并实现通用模型训练评估框架，支持多种任务类型快速集成与评估
• 数据增强模块：开发高效的数据增强流水线，提升模型鲁棒性和泛化能力
• 视频预测模块：设计开发并集成视频预测模块，丰富平台功能，提升用户体验

系统类：

1. 智能标注软件开发：开发支持自动标注、大模型辅助标注的标注平台，专注于用户体验、提升数据标注效率
2. 深度学习模型训练平台：主导训练平台功能优化，涉及模型管理、训练数据可视化、模型推理等功能

• PaaS / 本地训练调度系统：实现多租户资源隔离与训练任务调度，提升GPU资源利用率
• PaaS资源监控系统：构建资源监控与告警体系，实现对GPU、内存、存储等关键指标的实时监控与可视化
• 数据存储结构优化：优化数据存取结构，提升训练阶段I/O效率，减少存储压力及数据预处理瓶颈
• 算法运行环境标准化：构建统一算法镜像体系，支持CPU/GPU双模式部署与版本管理，极大优化镜像大小
• 训练调度与模型转换工作流系统：构建从模型训练、转换到部署的一体化工作流系统，支持多格式模型导出与推理引擎无缝对接

——————–2025年至今—————–

算法类：

1. 推理引擎系统：图像分类、（旋转）目标检测、实例分割、姿态识别、人脸检测、车牌识别等多场景模型的算法实现，包括多模型Pipeline数据流转设计
2. 算法集成：完成YOLO全系列算法集成，支持目标检测、实例分割、旋转目标检测等多任务场景，统一模型训练、转换与部署流程
3. 模型转换与优化：实现训练后模型格式自动转换流程（ONNX、TensorRT），优化推理性能
4. 数据预标注服务：设计开发通用的、支持多任务多模型的数据预标注服务
5. 视觉语言模型研发及后端服务

系统类：

1. 智能标注系统：主导智能标注系统架构重构，提供对象存储支持、实现K3s容器化部署，支持图像分类、OCR与大模型预标注能力
2. 推理引擎系统：构建标准化推理插件体系，支持图像分类、（旋转）目标检测、实例分割、姿态识别、人脸检测、车牌识别等多场景模型及算法部署，实现模型服务的动态加载卸载功能

私有化PaaS平台及GPU资源调度系统（某大型车企）

1. 私有化PaaS平台开发：参与车企私有化PaaS平台的整体架构设计与实现，聚焦于稳定性、安全性与多用户资源隔离
2. GPU资源智能调度平台：设计并实现分布式可扩展的GPU资源调度系统，支持一次性任务 / 持久化服务全生命周期管理、智能资源分配与重试机制，具备资源可观测能力
3. 高可用架构方案设计：构建基于Keepalived + DRBD的高可用架构，实现主备自动切换、数据同步与故障恢复机制，确保核心服务的连续性
4. 监控告警体系建设：部署Prometheus + Exporters + Grafana + AlertManager全链路监控系统，以及Loki + Promtail日志管理系统，支持多系统多维度告警策略与智能分组消息推送，覆盖GPU、内存、网络等关键指标监控
5. OTA升级系统：开发OTA升级系统，支持边缘设备远程升级与版本回滚，实现设备服务管理自动化
6. 平台集成与运维支持：对接团队业务需求，推动平台与模型训练、推理流程的深度融合，同时支撑平台日常运维与优化

项目管理：

1. 项目管理：负责项目的述标，多个模块的技术方案设计、评审与跨部门沟通协同，推动项目从需求到落地的管理
2. 代码版本管理及发布：负责服务的二进制构建并打包为deb，减少环境依赖及运维成本
3. CI/CD流水线优化：集成Jenkins + Ansible自动化部署，构建从代码提交到生产部署的全自动化流程，简化运维操作

——————–2022年度——————–

算法类：

1. 姿态识别/手势识别算法调研、编写、训练、调优
2. 标准姿态判定算法研发
3. RNN可视化教学系统-RNN可视化设计、BPTT算法支撑验证，题目编写
4. 检测化验单OCR内容识别，结构化提取

——————–2023年度——————–

算法类：

1. Delta机械臂解算仿真验证
2. 基于三维骨骼识别的静态手势/姿态识别算法及动作序列识别算法设计研发，及后台服务开发部署
3. 姿态及手势交互系统开发
4. 语音识别/语义匹配算法研发及后台服务开发部署
5. 医学大模型部署、数据集采集
6. SDK设计开发-语音识别/手势识别/姿态识别等
7. 飞秒术前训练系统-眼球识别及评分算法
8. CT影像分割、标注及三维重建，自动分割算法研发
9. 多目识别，融合校准算法研发
10. 红外小目标识别算法研发

工具类：

1. 视频合并工具
2. CPR姿态流程识别桌面软件开发

——————–2024年度——————–

算法类：

1. 设计编写常用CV算法库（多目融合算法、视频、相机功能类算法）
2. 设计编写集成各种深度学习算法的端到端onnx模型推理算法库（高级API，拥有常用SOTA深度学习算法，快速测试、集成、部署）
3. 设计编写包含websocket/http的通用CS架构服务部署框架（包括灵活的代码形式以及快速的Docker部署能力）

项目管理类：

1. 为Python软件包库、工具链及GUI项目编写CI/CD配置

工具类：

1. 设计编写用于运动姿态分析的姿态编辑器，包括姿态识别算法为基础的骨骼点检测工具、点跟踪工具，动作分割工具

专利软著：

1. CPR姿态流程识别专利及软著

模型及测试相关工作：

• 对各种基于主流框架 (Tensorflow、PyTorch、Caffe、MxNet等）进行训练的深度学习模型进行模型转换，自动化转换和数据一致性测试工作。形成推理模型（ONNX)，并测试转换前后数据一致性，对于无法转换或数据不一致的的模型进行问题追踪，并优化原始模型
• 测试模型在各硬件上的推理性能及准确率

ONNX工具链相关工作：

• 维护ONNX相关工具链，包括模型创建、优化、拆分、权重可视化
• 开发各种自动化工具简化模型转换及测试流程

算法适配、模型复现及demo相关工作：

• 对自研模型推理框架进行维护，添加和升级适配各种算子（框架具有CPU/GPU(CUDA)/MLU(寒武纪深度学习计算卡)推理硬件加速能力）
• 对自研模型推理框架添加数据预处理/后处理算法，提供算法接口便于后续开发
• 针对各种SOTA深度学习模型进行测试，选择其中较为新颖的模型进行转换并形成初步的推理demo（分类、检测、分割、迁移等）
• 对自动驾驶相关技术调研井对相关模型以及可行方案进行统计，并形成demo  

奖学金：

• 2017-2018校二等奖学金
• 2018-2019校一等奖学金/优秀学生干部

参赛：

• 校“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛创新奖
• 校“互联网+”大学生创新创业大赛金奖
• 江苏省“互联网+”大学生创新创业大赛一等奖
• 江苏省电子设计竞赛二等奖
• 全国大学生 FPGA 创新设计邀请赛二等奖、企业特别奖
• 中科芯杯大学生物联网应用设计邀请赛全国三等奖