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林奕廷

Hi~ 我是林奕廷,在碩班兩年的期間,我負責韌體開發部分,如車輛派遣系統、車用電子、生醫電子、影像處理。

目前是電腦視覺軟體工程師


0921539038
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學歷

國立臺灣海洋大學 

 科系名稱:電機工程系 - 資訊科技組                      資訊類別:電機電子工程相關 

 學歷:碩士                                                               就學期間:2015 年 9月 - 2017 年 6 月

國立臺灣海洋大學 

科系名稱:電機工程系 - 資訊科技組                     資訊類別:電機電子工程相關 

學歷:碩士                                                               就學期間:2011 年 9月 - 2015 年 6 月

經歷

草屯消防隊 

 職稱:替代役                                                           專長:緊急救護員

                                                                                   期間:2017 年 10月 - 2018 年 10 月

滿景資訊股份有限公司

職稱:研發工程師                                                   部門:電腦視覺部

                                                                                  就學期間:2018 年 11月 - 至今

研究所經歷


身體訊號感測

自行設計利用Altium designer畫出心電,呼吸,血氧,血壓測量電路,利用C控制單晶片驅動馬達與感測裝備,擷取訊號並分析,並產生並記錄數據,整合封包並傳回裝置上。

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腦波分析儀研發

自行設計腦波放大電路,利用各電極所讀取腦波訊號整合回傳至電腦,利用C++把各個心理狀態建立腦波資料庫並依特徵點分類,用機器學習分析並判斷。


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環境資訊感測

自行設計利用Altium designer畫出溫度,濕度,酒精,瓦斯,煙霧感測電路,利用C控制單晶片與感測裝備,擷取訊號並分析,並產生並記錄數據,整合封包並利用WIFI網路傳回行動裝置上。

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車輛檢測裝置

顯示分類不同位置的車輛錯誤訊息,將錯誤訊息回傳至網頁後台端,使用C控制單晶片,將OBDⅡ與藍芽4.0整合在一起。

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技能專長

  • C
  • C++
  • MFC
  • Python
  • TensorFlow
  • 機器學習深度學習
  • OpenCV
  • 初級救護技術員(EMT1)  

語言能力

  • 中文 - 流利 
  • 英文 - 中等 
  • 台語 - 流利

自傳


     我的名字是林奕廷,1993年7月19日出生,本人畢業於國立臺灣海洋大學碩士電機工程學系資訊科技組,而在實驗室裡主要專攻的是韌體開發部分。在學期間因鄭慕德教授的指導方針,讓我有機會在學生階段參與業界的專案。曾參與的過業界案:腦波分析儀研發、車隊管理系統軟硬體建置、生理訊號監測系統軟硬體研發,擔任過數個計畫整合及規劃人員。且透過選修相關領域的課程來提升自己的專業知識、並經由教授的指導與自我突破下,能在課業與研究間找到平衡點。碩士論文是利用局部區域於快速行人辨識,此為電腦視覺影像辨識的基於機器學習的演算法研究與實作。 


       畢業後,因報求著回饋社會的熱忱,在消防隊服替代役,服役期間考取初級救護技術員,主要工作救護員,在這我學會到人命危急關頭發揮團隊合作,全力搶救災害現場。更學習到面對高壓力的情況中,能夠做出最正確的判斷。 


      役畢之後,於滿景資訊擔任電腦視覺開發工程師,至今擁有兩年五個月的電腦視覺研發的實務經驗,主要負責深度學習演算法實作研究,將演算法寫進監控系統中。並依用途與環境尋找適合的網路,且製作訓練深度學習辨識系統訓練工具。另一主要負責無線射頻人員監控系統研發及實作,使用射頻裝置對人員進出入進行監控。協助開發3D深度攝影機系統,並協助改善不同環境所帶來的問題。透過這些實務上的經驗,使得發掘問題、分析問題、解決問題的能力更加進步。 

碩士論文


利用局部區域於快速行人辨識系統之研發

        隨著科技的進步,智慧行車輔助系統的發達,行人警示是未來行車配備的趨 勢,由於台灣街景有別於其他國家,本論文提出多通道特徵與局部區域興趣區塊 對行人辨識的辨識率與效能進行改善,本論文研究樣本圖像來源使用動態實車拍 攝,經過多方的測試與參數調教以及經驗法則,所應用的行人辨識演算法能精確 地且快速辨識出行車紀錄器所拍攝到的行人,並證實說明本論文所應用的演算法 於行人辨識系統的可行性與性能。而本論文貢獻在於所使用更優化的處理效能及 更高的精確度運用在台灣街景中的行人辨識系統,未來可以移植至嵌入式視覺系 統中,並且此系統能運用到智慧型行車紀錄器、車用電腦、監視設備等地方。 

       而本論文將此行人辨識系統分為三個階段,分別為影像前處理、行人定位、 行人辨識。本論文使用的是廣角鏡頭,有別於其他行人辨識,在更寬的角度及能 事先警示,在進行行人出現區塊進行統計,尋找圖像中感興趣的區塊並擷取至待 分類區,再對感興趣區域做 HOG 與 LUV 做特徵抽取,再利用 SVM 對感興趣的 區塊圖像進行特徵分類,由分類的樣本進行分析,建出最適合台灣街景的樣本模 型,最後正確地篩選出有行人的區塊。

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