林銘彥(Hugo Lin)

主修機電工程,較擅長於物聯網與機電應用整合。透過操作微控制器、無線傳輸模組以及嵌入式系統,達成物件感測資訊的蒐集、資料的傳輸、資料儲存與後端系統資訊之整合。

近期至台灣人工智慧學校進修機器學習與深度學習相關課程,增進人工智慧知識,自我持續精進,能將所學加以應用,如透過機器學習技術與物聯網邊緣端設備整合,讓裝置資料轉為更有價值的資訊。

     

  Chiayi City, Taiwan 600

工作經歷


兼任研究助理

國立嘉義大學

十一月 2020 - Present
Taipei, Taiwan

A. 協助科技部計畫執行

    1. 建置研究場域(溫室)之環境監測裝置

    2. 環境監測裝置軟體設計與開發

    3. 研究深度學習模型(YOLO、Faster RCNN)應用於溫室植株病蟲害辨識

    4. 協助硬體載具設計與整合

    5. 協助他向計畫感測裝置通訊串接(MQTT)、資料庫串接與資料報表產出

    6. 協助學生參與 研華科技主辦 Advantech AIoT InnoWorks 競賽

        以「溫室甜椒品質管理監控系統」主題 榮獲優勝


工程師

富鴻網股份有限公司

一月 2019 - 六月 2020
Taipei, Taiwan

A. 資產定位器與電池監測裝置WEB資訊測試平台開發

    1. 執行硬體設備資料流串接(API介接)。

    2. 負責軟體設計、程式撰寫與測試。

    3. 10個基站電池檢測與5個資產定位器上線暨可行性驗證。

B. 台電 AMI 低壓智慧電錶單一區域電錶資訊傳輸與通訊形式改善計畫與後期優化

    1. 撰寫全區資料集中器之電錶上線與讀錶狀態追蹤報表

    2. 執行負責區域電表位置與通訊訊號強度盤點。

    3. 負責改善與優化該區域通訊弱區的傳輸所使用之通訊形式。

    4. 執行追蹤改善與優化區域之資料傳輸穩定性。

    5. 負責協調與溝通部分特殊社區之改善與優化計畫。

    6. 該區域共計2萬顆電錶,上線率由85%上升至98%,讀表率由78%上升至95%。

C. 工廠廠區導入無人搬運車(AGV),負責無人搬運車派車系統流程規劃,與串接工廠內部系統。

    1. 執行客戶之功能需求確認。

    2. 執行運作流程規劃,包含與廠區PLC串接(MODBUS),及廠區內部系統串接流程。

    3. 負責廠區內系統整合測試、除錯與修正。

    4. 負責廠區內無人搬運車(AGV)特殊運作區域之路線規劃。

    5. 期間完成兩個場域流程規劃設計與一個場域上線測試運作。

研究助理

國立嘉義大學

六月 2016 - 十二月 2018
Taipei, Taiwan

主要職責:

A. 負責農委會計畫的執行。

B. 協助實驗室大專生的專題製作與碩士生研究項目的設計與執行。

C. 協助帶領實驗室學生參與校外比賽。


主要成績:

1. 協助學生並參與「眾智未來- 2017海峽兩岸青少年創客創新大賽」以「以LoRa物聯網技術應用於智能水產之研究」獲得愛用科技企業獎。

2. 協助學參與「2017生機與農機學術研討會口頭論文報告競賽」以「結合立體視覺與機械手臂應用於農產採收」與「利用低功耗藍芽室內偵測技術探討作業機定位研究」分別獲得佳作與特優。

3. 協助學生投稿並入選「2017第22屆全國大專校院資訊應用服務創新競賽」。

4. 協助學生並參與「眾智未來- 2018海峽兩岸青少年創客創新大賽」,以「以LoRa技術建構智慧環境監測與調控之設計開發」獲得成人組一等獎。

5. 協助學生參與「2018第23屆全國大專校院資訊應用服務創新競賽」,以「IoTea分享茶館」獲得資訊應用組(IP5)第三名與物聯網裝置兩岸交流應用組佳作。

技能

   Python      JavaScript      JAVA  

    Django      TensorFlow      Keras   

   MySQL      MariaDB   

   AutoCAD   

   Arduino(MCU)      Raspberry Pi  

   MQTT   

   Ubuntu Linux      Windows   

語言

   English — 中階      Chinese — 母語或雙語   


AI Gesture

利用深度學習進行"動態手勢辨識",以3D卷積層(Conv3D)疊加成3DCNN模型,3D卷積層較一般2D卷積多增加了時空維度,主要是針對有時續性的短片動作狀態進行訓練學習。

利用訓練完成的模型即時讀取攝影機所擷取之手勢動作進行辨識,手勢辨識結果對應至影音撥放器控制項。本次透過不同手勢能夠操控YouTube 360°的不同觀賞視角,讓使用者體驗非接觸式影音操控。

模型經過不同層數的調正與輸入資料的數據擴充(Data augmentation),模型於測試樣本上的辨識正確率為84.93%。

主要負責技術資料收集、影像資料前處理、資料清理、模型訓練、模型調整與初步即時影像串接至模型並進行預測等。

LoRa技術建構智慧環境監測與調控之設計開發

此作品以防災、環境安全與智慧城鄉為發想主軸。因此,團隊打造的產品項目,主要是針對環境常見有害氣體偵測,透過整合手機App或網頁介面提醒周遭環境變化,以保障人身安全及財產。此項目分為室內及室外測站,兩者底層皆連結各種感測器(包含CO、CO2、LPG、PM、溫度、濕度等),並透過新興的無線通訊技術LPWAN(LoRa)進行資料傳遞,將測量結果即時傳送至雲端,使用者能透過手機App或網頁介面取得即時資訊,同時整合自動排風開窗裝置之致動裝置,當某項氣體濃度超過正常標準範圍,將預防性啟動致動裝置,藉此可以有效降低環境中有害氣體的濃度,同時預防災害的發生,以達到守護我們人身安全及財產的目標。

此作品中主要負責微控制器端與LPWAN(LoRa)傳輸的資料串接、嵌入式裝置端資料接收整合、資料庫串接、資料整合並轉發至Message Queue的串接與硬體裝置整合。


學歷

國立臺灣大學

生物產業機電工程

2012 - 2014

國立嘉義大學

生物機電工程

2008 - 2012

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