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1. 搭建和完善一套针对安防场景下卡口和泛卡口的车牌识别系统
（1） 完善车牌检测部分算法，包含车牌粗定位、倾斜矫正、真假车牌筛选和字符识别等部分的算法研发和优化工作。
（2） 负责对不同的安防场景进行算法实测，根据算法的特点进行针对性的优化工作，如：车牌去噪、adboost 分类器重新练等。
（3） 对算法进行在 arm 上的效率提升，例如包含部分海思 ive 算子的应用等。
2. 开发一套可供海思 3519 使用的基于深度学习的人脸检测算法：
（1） 基于现有人脸检测算法，对其进行模型简化，使其能在 Hisi3519 低端 arm 板上进行运作，最终帧率控制在 10 帧以上，相较之前使用的 haar+adboost 效果提升明显。
（2） 针对特定场景进行相应的模型优化和裁剪，实现了一套模型压缩工具。
3. 负责视频结构化算法开发工作：
（1） “人车非”目标检测，负责开发一套针对安防监控场景的常见目标检测算法，并使其成功在海思 nnie 系列产品运行。
（2） 行人属性识别，负责开发一套针对安防监控下的行人目标进行属性提取的算法，包含：性别、年龄、衣服款式、姿态等等。
（3） 车辆属性提取，负责开发一套针对安防监控场景下的车辆目标的属性提取，包含：车型、颜色、车标款系等。 车牌识别，负责开发一套基于深度学习算法的能在视频结构化场景下运行的车牌识别算法。