基本信息
教育背景
1.
本科：2018 ~ 2022 年于计算机学院攻读本科学士学位(软件工程-卓越工程师计划)，GPA：3.272/4.0，擅长上机实践及动手开发，实践课程多以优异结课，多次获得奖学金、优秀班干部。2022 ~ 2023 年为本科第二学士学位。
2.
硕士：2023 ~ 2026 年于电子信息学院攻读硕士学位，主要研究方向为计算机视觉、光谱目标检测与跟踪，GPA：3.42/4.0。深入研究计算机视觉领域，关注光谱目标检测与跟踪技术的研究。
工作经历
2021.07 ~ 2026.01
五段实习
算法/软件开发
1.
2021.07 ~ 2021.08 于杭州云岛科技有限公司独立开发微信小程序，实现共享单车的调运管理。
2.
2021.08 ~ 2021.12 于华为技术有限公司(杭州研究所)从事数据挖掘分析，主要工作内容为：使用Python实现数据分析、可视化分析结果。该工作成果简化了传统工作流程、大幅缩短了人力工作时长(4~5h → 3~4s)。
3.
2023.04 ~ 2024.04 于杭州慧牧科技有限公司从事前端后开发(Java/Go/C++)、Python开发、Linux服务器运维管理等。
4.
2024.08 ~ 2024.10 于某公司协助开发某系统(要求保密)，使用C++统筹调度任务计划，同时预测并上报系统执行进度。
5.
2025.08 ~ 2026.01 于浙江大立科技股份有限公司从事高光谱目标检测识别以及目标跟踪指标量化等工作。
项目经验
C/C++/Python
一、算法
超 4 项
1.
禽蛋自动计数算法：提出 τ 算子，基于若干距离传感器实现传送带大批量禽蛋的自动计数。使用少量的传感器实现实时的鸡蛋计数，降低成本，且可达到精准计数效果，专利申请号：CN202410235667.3。
2.
禽类进食分析算法：改进滑动窗口算法为双窗滤波算法，基于实时重力传感器数据统计禽类进食时间、总进食量，相比于滑动窗口算法，双窗滤波算法的统计结果更准确、更稳定。
3.
目标跟踪指标量化算法：针对KCF算法的跟踪性能问题，实现了多种目标跟踪指标及评估方法，包括目标移动速度、目标尺寸变化率、用户选取的ROI区间内是否存在目标、目标纹理特征强度、目标K领域内的相似目标数量等。
4.
S21曲线曲线特征提取算法：特征包括S21曲线的谐振点、谐振频率、带宽等。输入为S21曲线的频率响应数据，输出该曲线的特征值向量。
Python
二、AI
超 4 项
1.
MatSpecRCNN光谱材质检测与目标识别：深度剖析Mask R-CNN，改进并实现MatSpecRCNN。该模型有效区分出了RGB模式下难以区分的同形异构、同色异谱目标。学术论文DOI：https://doi.org/10.1145/3773365.3773437、方法及成像系统专利申请号：CN202510293133.0、相关代码开源地址：https://github.com/Tinger-X/MatSpecRCNN。
2.
木纹分类系统：基于ResNet + FAISS实现大批量、高相似度的木纹图像分类系统，预计将6500+种不同类型的木纹图像实现TOP3分类，支持后续用户新增类别。该系统已于50种不同类型的木纹图像进行了测试，分类准确率达到了98%以上。
3.
频率选择表面设计映射：基于Transformer位置编码实现了频率选择表面设计参数到S21响应曲线的映射模型，以及S21曲线特征到分形频率选择表面设计参数的映射模型。两个模型的协同工作，加快了设计效率、提高了准确性。
4.
语音合成模型：基于Tactron2实现流式中英文混合语音合成模型T2SF。开源地址：https://gitee.com/x-tinger/T2SF。