时光荏苒，岁月如梭，2017年已在不经意间悄然逝去。回首2017，既有收获的踏实和欢欣，也有因不足带来的遗憾和愧疚。2017年是公司大 发展的一年，动态试验机市场良好，请看下文软件工程师个人年度工作总结。

过去的一年，我参与了较多的产品设计，从中受益匪浅，不仅学到了很多专业知识，对动态产品有了更全面的理解和把握，而且培养了我作为软件工程师所应该具备 的基本素质。同时，我坚持自学，学习了当前软件行业新的工具软件和专业书籍，提高了理论水平。现将具体工作总结如下：

2017年的工作成绩(以时间为序)

一.全景直播软件

全景设备的发展从手持拍照记录你所在场景完美记录,可以录像和拍照功能,当你回首看你的照片会记录你所在位置的整个场景,这也是全景行业的一个优点.

2016年是直播元年,全景行业也进入了直播设备的选择行业,比如在会议、演讲、主手播等等应用场景。

1.技术框架:

2.H264数据包解释

3.RTMP协议

二.360全景倒车系统

车载前装的360度全景倒车系统,从图像标定、拼接、实时显示.CPU使用I.MX6,使用D1的摄像头头,达到720P的效果并且色彩艳丽.

软件架构:

启动摄像头系统服务-->启动 camera capture-->拼接转换-->显示倒车线-->前进和全景环视图等模式

三.通信数据加密

加密芯片握手成功把内容使用非对称加密并通过p2p技术发送到手机app,使用私钥解密还原出内容.并统计数量传到服务器.

四.深度学习项目

工业检测和人脸检测方案开始成为公司主要业务之一,也开始了人工智能深度学习的陪训,听了牛人几节课很有兴趣就到网上找学习资料学习,发现这个技术门槛还是比较高的,也很前言行业的发展可以用日新月异的都不为过,各种大神的抱团发展,想进入这个行业一定要快而且知识要全面一些,个人总结为

1.各种大佬的老的框架和新的框架要有了解,知道原理,优点缺点是什么.比如VGG,A

2.多看种大佬LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet等

3.熟悉Caffe TensorFlow 框架,并且能移植和优化效率

4.网络的的改进和数据的提取

以上经常网络查找资料发现唐宇迪老师讲得特别好,因此在双12买了课程得到了更全面的知识补充,比如python的基础,数据的提取,网络的框架,遇到问题也能得到实时回答这样我更有信心会有进一步提高.班主任也会激励同学们前进.

总结:传统行业大部分会给人工智能取代和升级,因此我坚决的试一把进入到人工智能行业,希望2018年能转岗或找到人工智能深度学习方面的工作 .

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