01 / 个人档案
在工程实践与研究方法之间，
寻找可验证的答案。
安徽农业大学通信工程本科生，主要关注计算机视觉、模型轻量化、机器人感知与自主导航。具有深度学习算法、ROS2机器人、嵌入式AI及无人机系统的交叉实践经历，关注智能算法在资源受限设备和真实机器人系统中的部署与应用。
我相信清晰的问题、可复现的方法与开放的协作，能够让复杂系统变得可理解，并让技术方案持续创造价值。
02 / 路径
身份
通信工程本科生 · AI与机器人方向
安徽农业大学通信工程本科生，主要关注计算机视觉、模型轻量化、机器人感知与自主导航。具有深度学习算法、ROS2机器人、嵌入式AI及无人机系统的交叉实践经历，关注智能算法在资源受限设备和真实机器人系统中的部署与应用。
项目实践
茶巡智瞳：基于端侧AI与ROS2异构协同的茶园自主巡检系统
面向茶园自主巡检的端侧视觉与移动机器人系统，协同 RA8P1 视觉端、树莓派5 ROS2 导航和 STM32 实时控制。
研究记录
科研成果记录：SENET-AOP 论文与发明专利
基于论文正式信息、作者贡献和专利材料，整理 SENET-AOP 论文与三项国家发明专利的公开记录。
协作方向
开源、研究与技术交流
通过开放协作与复现记录，让工程结论更容易被理解、验证与延展。
03 / 研究札记
关注的问题 QUESTIONS
- 如何在资源受限的端侧设备上完成视觉感知，并与 ROS2 导航和实时控制接口协同？
- 如何在保持识别能力的同时降低农业视觉模型的复杂度，使其更适合资源受限设备部署？
- 如何结合蛋白质语言模型表征与深度学习结构，提高抗氧化蛋白识别和候选靶点筛选的效率？
- 如何把 MCU 底层驱动、姿态控制、遥控链路与 ROS2/PX4 仿真组织成可持续迭代的四轴飞控实验系统？
研究兴趣 INTERESTS
计算机视觉 · 模型轻量化 · 机器人感知与自主导航 · 边缘智能 · 无人系统
工作方法 METHOD
- 提出问题明确假设与边界
- 构建原型快速验证最小方案
- 实验测量收集证据量化结果
- 复盘公开总结洞见并迭代
04 / 能力与证据
data-ai
RA8P1 · Ethos-U55 · Raspberry Pi 5 · ROS2 Humble · Cartographer · AMCL · Nav2 · STM32 · Computer Vision · Knowledge Distillation · INT8 Quantization · Edge AI
RA8P1 + Ethos-U55 端侧视觉；树莓派5运行 ROS2 Humble、Cartographer、AMCL、Nav2；STM32承担实时控制。
research
PyTorch · Computer Vision · Knowledge Distillation · Model Compression · Progressive Pruning · Re-parameterization · Edge AI
构建教师—学生跨结构知识蒸馏框架，结合模型压缩、渐进式剪枝与重参数化，围绕边缘部署需求降低模型复杂度。
research
Protein Language Models · ESM-2 · ProtT5 · SENet · Deep Learning · Web Server · Drug Discovery
融合 ESM-2 与 ProtT5 的蛋白质序列表征，采用双分支 CNN-SENet 结构进行抗氧化蛋白分类与目标优先级分析。
open-source
STM32F103 · MPU6050 · SPL06 · nRF24L01 · Quaternion · PID · PCB · ROS2 · PX4 · Gazebo · Embedded Systems · UAV
STM32F103；MPU6050；SPL06；nRF24L01；四元数姿态解算；角度外环与角速度内环串级 PID；气压定高、光流与 ROS2/PX4 仿真。