Nizomiddin Xalilov

• Обучил модели YOLOv11 для типа транспорта, цвета, USDOT, номеров юнита и прицепа (точность 82–95%, 1 500+ снимков) и объединил их в автоматическое управление воротами.
• Перевёл отделы автопарка и активов с Google Sheets на платформу на Django: тягачи, компании, устройства, неактивные и удержания, техосмотры, договоры на прицепы.
• Сделал дашборд событий безопасности на Motive API, который считает сигналы водителя с последнего действия команды.
• Автоматизировал распределение платы за проезд прицепов между компаниями-арендаторами при загрузке файла.
• Проанализировал цены и скидки на дизель в США по штатам и заправкам; сделал еженедельный отчёт о перемещениях парка на Genlogs API.
• IT-поддержка: установка Windows и настройка рабочих мест, внедрение Krisp во всём офисе carrier sales, решение проблем с оборудованием.

Модель YOLOv5, которая находит очаги рака на снимках биопсии простаты и оценивает их по шкале Глисона — около 0,1 с на снимок.

Python · Tkinter · NumPy · YOLOv5 · OpenCV · PyTorch

Семь камер на площадке и один конвейер: распознать транспорт, прочитать USDOT и номер юнита, проверить перевозчика и открыть ворота.

Python · Django · PostgreSQL · YOLOv11 · OpenCV · PyTorch · RTSP · FMCSA API

Eye Aspect Ratio в реальном времени с веб-камеры. Если глаза закрыты слишком долго — сигнал.

Python · NumPy · OpenCV · MediaPipe

Одна система для сети ресторанов: касса, экран кухни, меню и себестоимость, склад, персонал, бронь, бонусы и отчёты — по всем филиалам.

Python · Telegram Bot API · JavaScript · Django · REST API · PostgreSQL

Все 575 тягачей на одной карте в реальном времени: где каждый, с какой скоростью едет и у кого неисправность или мало топлива.

Leaflet · JavaScript · Django · PostgreSQL · Motive API