neilyoyoyoyo 身份已认证
计算机图形学专业博士
技术能力
编程语言：
Python Matlab C C++ LaTeX
深度学习：
PyTorch TensorFlow Keras
图形图像：
OpenCV OpenGL NumPy SciPy Pandas Matplotlib
项目经验
1、典型冰上项目多源数据智能分析系统
任务：针对冰上项目科技助训手段匮乏的问题，研发具备高精度分段计时、多目标检测、跟踪、轨迹分析、姿态分析和同步数据叠加功能的多源数据分析和辅助训练系统
方法：基于数据驱动方法，依据人体姿态在频域空间的时空双仿射矩不变量，实现花样滑冰智能评分，并以反向传播获取的向量梯度反馈关节点的调整方向与尺度，作为辅助训练手段
职责：负责项目调研、课题讨论与算法研发
2、基于视频的短道速滑运动员自动跟踪滑行轨迹的实现
任务：在全景视频内跟踪多名运动员，并仿真冰场轨迹，估计速度、加速度等运动学参数
方法：使用YOLOv3进行检测、卡尔曼滤波和二分匹配实现跟踪、单应变换重建冰场轨迹，基于B样条曲线拟合轨迹，估算运动参数。实现实时仿真系统，多目标检测和跟踪平均准确率在90%以上，平均速度约为7FPS
职责：负责项目调研、算法研发与系统开发
3、基于Kinect的人体骨架模型的建立
任务：基于多Kinect进行人体运动捕捉，缓解单台Kinect的自遮挡误差，实现多源融合
方法：实现多Kinect运动捕捉系统，使用卡尔曼滤波跟踪关节坐标，根据偏离度估算每台Kinect的权重并实现多源融合，设计的偏离度权重可有效滤除关节点位置的突变误差，获取的关节⻆度和动作捕捉系统相比有平均60%-90%的相关性
职责：负责项目调研、课题讨论与算法研发
4、圆线虫冷冻切片图像配准
任务：针对圆线虫冷冻切片，进行无标记配准和变形矫正，对齐结果用于三维重建
方法：针对相邻两张切片图像存在旋转、平移等线性变换和扭曲等非线性变换，使用SIFT寻找局部匹配点，基于RANSAC筛选匹配点并求解仿射变换参数，实现连续100张图像的位姿对齐，并根据虫结构提供完整的1784张图像的对⻬结果
职责：负责算法研发
案例展示
典型冰上项目多源数据智能分析系统
任务：针对冰上项目科技助训手段匮乏的问题，研发具备高精度分段计时、多目标检测、跟踪、轨迹分析、姿态分析和同步数据叠加功能的多源数据分析和辅助训练系统 方法：基于数据驱动方法，依据人体姿态在频域空间的时空双仿射矩不变量，实现花样滑冰智能评分，并以反向传播获取的向量梯度反馈关节点
基于视频的短道速滑运动员自动跟踪滑行轨迹
任务：在全景视频内跟踪多名运动员，并仿真冰场轨迹，估计速度、加速度等运动学参数 方法：使用YOLOv3进行检测、卡尔曼滤波和二分匹配实现跟踪、单应变换重建冰场轨迹，基于B样条曲线拟合轨迹，估算运动参数。实现实时仿真系统，多目标检测和跟踪平均准确率在90%以上，平均速度约为7F
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