UP简历 小U

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个人总结

资深农业病虫害识别工程师,专注于利用图像识别和深度学习技术解决农业生产中的实际问题。精通多种深度学习框架和算法,具备从数据采集、模型训练到部署优化的全栈能力。在提升识别准确率和效率方面拥有卓越成就,致力于通过AI技术赋能智慧农业发展。

工作经历

农业AI工程师

智慧农业科技公司

2024-07 - 至今
  • 负责农业病虫害识别算法的研发与优化,利用图像识别深度学习技术,将核心模型识别准确率提升了95%以上,识别速度提升了30%
  • 主导构建和维护千万级农业病虫害图像数据集,通过数据增强半监督学习等方法有效扩充数据量并提升数据质量,为模型训练提供高质量支持。
  • 参与设计并实现边缘侧部署方案,成功将病虫害识别模型部署到农业无人机和智能农机设备上,实现了实时、高效的田间监测。
  • 与农艺专家紧密合作,将识别结果与病虫害防治策略相结合,为农户提供精准的决策支持,累计服务超过5000亩农田。
  • 持续跟踪AI领域前沿技术,探索多模态识别小样本学习在农业病虫害识别中的应用,为公司技术储备贡献力量。

计算机视觉算法实习生

农业大数据研究院

2022-07 - 2023-01
  • 参与农作物表型图像分析项目,负责利用OpenCVPython处理和分析高光谱图像,提取植物生长参数。
  • 协助导师进行病害严重程度评估模型的开发,利用语义分割技术对病斑区域进行像素级识别,模型准确率达到85%
  • 负责维护和扩展图像数据集,对数据进行清洗、标注和预处理,累计处理图像超过20000张
  • 撰写技术文档和实验报告,参与项目周会,汇报研究进展和遇到的挑战。

项目经历

基于YOLOv7的柑橘病虫害快速检测系统

个人研究项目

2023-03 - 2023-09
  • 项目背景:针对柑橘病虫害种类繁多、识别困难的痛点,旨在开发一个高效、精确的实时检测系统
  • 个人角色:项目负责人,负责数据集构建模型选择与训练系统部署及性能评估。
  • 项目执行:
    • 收集并标注超过10000张柑橘病虫害图像,包含灰霉病、锈螨、潜叶蛾等10余种常见病虫害。
    • 选择并优化YOLOv7模型架构,结合注意力机制特征融合网络,提升小目标检测能力。
    • 利用PyTorch框架进行模型训练,通过迁移学习数据增强策略,将模型平均精度(mAP)提升至88.5%
    • 开发基于Flask的Web界面,实现图像上传、识别结果可视化,并能在大疆无人机上进行初步集成测试。
  • 项目成果:
    • 系统平均检测速度达到30帧/秒,满足实时监测需求。
    • 在测试集上,对主要病虫害的召回率和准确率均达到90%以上。
    • 该系统为农户提供了便捷的病虫害预警工具,预计可减少15%的农药使用量。

教育背景

中国农业大学

硕士 · 农业工程

2021-09 - 2024-07

华中农业大学

本科 · 植物保护

2017-09 - 2021-07

技能专长

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras

计算机视觉

图像识别 · 目标检测 · 图像分割 · 特征工程

编程语言

Python · C++ · SQL

数据处理与分析

OpenCV · NumPy · Pandas · Matplotlib

部署与优化

TensorRT · ONNX · Docker · Linux

专业知识

植物保护 · 昆虫学 · 植物病理学 · 农业大数据

职位进阶2025/8/11

农业病虫害识别工程师简历范文

农业病虫害识别工程师 科技行业 1-3年经验

本范文专为农业病虫害识别工程师设计,侧重展示利用图像识别、深度学习等AI技术在农业领域的应用能力,突出算法研发与优化经验,助力求职者快速获得心仪职位。

核心亮点

突出AI图像识别与深度学习在病虫害识别中的应用经验
强调算法研发、优化与实际应用能力
展示跨学科背景(农业+AI)的独特优势
提供针对性项目经验与技术栈展示范例
优化简历结构,提升专业度和匹配度

适用人群

本范文特别适合农业病虫害识别工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出科技行业 行业的核心竞争力。

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