图像处理算法研究工程师简历范文全文
熊帅帅
图像处理算法研究工程师
自我评价
6年图像处理与计算机视觉算法研发经验，专注图像增强、目标检测与轻量化模型部署，熟悉PyTorch、TensorRT与端侧推理优化。主导过手机影像降噪与工业缺陷检测项目，量产落地后关键指标提升15%以上。具备扎实的论文复现与专利撰写能力，发表EI论文2篇、授权发明专利1项。
工作经历
杭州视界智能科技有限公司
计算机视觉人工智能
杭州
图像处理算法研究工程师
图像增强模型部署
2022年9月 - 至今
- 负责手机影像夜景降噪与HDR融合算法研发，量产机型暗光信噪比提升约3dB。
- 主导检测模型INT8量化与TensorRT部署，端侧推理耗时由45ms降至18ms。
- 搭建图像数据标注与自动评测流水线，算法迭代周期由3周缩短至10天。
上海睿像科技有限公司
工业视觉智能制造
上海
算法工程师（图像处理方向）
目标检测图像分割
2020年7月 - 2022年8月
- 参与工业表面缺陷检测系统研发，缺陷召回率由88%提升至96.5%。
- 设计多尺度特征融合分割网络，在自建数据集mIoU提升4.2个百分点。
- 负责算法模块工程化封装与现场调优，支撑5条产线稳定上线运行。
项目经验
手机夜景多帧降噪算法量产项目 - 算法负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 设计基于对齐融合的多帧降噪方案，暗光场景PSNR提升2.8dB。
- 完成模型剪枝与量化，端侧内存占用降低40%，已落地2款量产机型。
工业表面缺陷检测系统 - 核心算法工程师
2022年12月 - 2023年2月
- 构建小样本缺陷检测训练框架，标注数据需求减少60%。
- 系统上线后单线人工复检工作量下降约70%，年节约成本超80万元。
研究经历
基于注意力机制的低照度图像增强研究 - 主要研究者
杭州
计算机视觉实验室
2020年1月 - 2020年6月
- 提出融合通道注意力的增强网络，在公开数据集上PSNR优于对比方法1.5dB。
- 研究成果发表于EI会议论文1篇，并申请发明专利1项。
轻量化语义分割网络压缩研究 - 研究助理
杭州
模式识别课题组
2019年9月 - 2019年12月
- 研究知识蒸馏与通道剪枝联合压缩策略，模型参数量减少约65%。
- 在保持精度损失小于1%的前提下，推理速度提升约2倍。
专业技能
图像处理与计算机视觉（增强、检测、分割）
PyTorch / OpenCV
模型轻量化与TensorRT部署
C++ / Python 工程实现
深度学习模型训练与调优
论文复现与专利撰写
教育背景
浙江大学
985211双一流
杭州
计算机科学与技术 硕士
2019年8月 - 2021年5月
研究方向为计算机视觉与图像处理，相关课程：数字图像处理、模式识别、深度学习。
杭州电子科技大学
本科理工类
杭州
电子信息工程 本科
2016年8月 - 2020年5月
相关课程：信号与系统、数字信号处理、C语言程序设计。
荣誉奖项
浙江省科学技术进步奖三等奖
校级优秀毕业生
全国大学生数学建模竞赛省一等奖
证书与认证
软件设计师（软考中级） - 工业和信息化部
2018年11月
证明软件设计与工程化能力。
全国计算机等级考试三级（网络技术） - 教育部考试中心
2015年9月
证明计算机与网络基础能力。
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