我是一名来自北京的11年级学生、全栈开发者和AI机器人工程师。我的热情在于构建能够解决复杂现实世界问题的端到端系统——从最初的想法到最终的部署。作为 FTC 27570队 (B.E.A.R.) 的一员，我正不断探索人工智能、机器人和软件工程的交叉领域。
我相信“项目是最好的学习方式”。这里是我构建的一些系统：
| Project | Description | Tech Stack |
|---|---|---|
| 📍 Zero-to-YOLO-Yard | 一个端到端、本地优先的 Web 应用，旨在简化整个 MLOps 工作流程。它为视频管理、协同标注、AI 辅助打标 (集成 SAM)、自动目标追踪和一键导出 YOLO 数据集提供了完整的解决方案。 | Python, Flask, SQLite, JavaScript, OpenCV, Ultralytics |
| ⚙️ FTC-Easy-TFLITE | 一个完整、标准化的 MLOps 流水线，旨在消除为 FTC 训练和部署自定义模型的复杂性。它提供从 TFRecord 数据集到经过验证、可用于比赛的 .tflite 模型的自动化工作流，包括一个自定义元数据注入器和一个独立的模型检查器，以解决兼容性问题。 |
Python, TensorFlow, Bash, Conda |
| 🤖 RM-Hunter | 一个为 RoboMaster 设计的自主哨兵机器人系统，基于多线程架构。该系统使用 YOLO 进行检测，卡尔曼滤波器进行稳定跟踪和运动预测，并采用 PID + 前馈控制器实现高精度云台控制。它被设计成一个由外部串口命令激活的、稳健的任务驱动服务。 | Python, TensorFlow, Robomaster SDK, OpenCV |
| 🌊 FLL-AquaHunter | 一个为 FLL 2025 创新项目设计的 AI 水下 ROV，用于自主识别和捕捉入侵物种狮子鱼。该项目将 YOLOv8 模型与 SORT 算法（卡尔曼滤波器 + 匈牙利算法）相结合，用于持久目标跟踪，并使用 P 控制器进行视觉伺服。 | Python, OpenCV, Arduino (C++), SORT Algorithm |
我日常使用的部分技术和工具：
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Languages:
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AI / Machine Learning:
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Backend & Database:
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Robotics & Tools:
✨ 我坚信技术是终极的创意媒介。让我们连接彼此，共同创造一些激动人心的东西吧！