崗位職責 (Responsibilities)
1. CV工程化落地:
? 校正融合: 負責自動融合校正系統的工程化開發。利用 OpenCV/C++ 實現圖像采集、特征識別、幾何校正與邊緣融合算法的本地化部署。
? 性能優化: 針對復雜投影環境,優化校正算法,壓縮全流程時間,確保算法魯棒性。
2. 軟硬聯調與集成 :
? 相機陣列: 負責工業相機陣列與投影系統的聯調,解決多相機時間同步、視場拼接及世界坐標系對齊問題。
? 驅動應用:負責高性能工業相機(Basler/海康)及普通USB攝像頭的SDK接入與數據流優化,確保高幀率下無丟幀。
3. 低成本算法探索:
? 無穿戴動捕: 配合算法團隊,探索基于普通攝像頭的動作捕捉方案,實現低成本的人體姿態估計場景應用。
? AI部署:負責輕量化AI模型(如YOLO/MediaPipe)在本地端的部署與加速(TensorRT/ONNX)。
4. 現場交付支持:
? 深入項目現場,在真實物理環境中調試視覺系統,解決工程問題。
任職資格 (Requirements)
1. 硬性門檻:
? 學歷: 本科及以上,計算機視覺、圖像處理、自動化、數學等相關專業。
? 經驗: 3年以上 C++/Python 開發經驗,有投影融合、幾何校正、SLAM或三維重建項目經驗者極佳。
? 技能: 精通 OpenCV,深入理解相機標定、特征點提取(SIFT/ORB)、單應性矩陣變換、網格變形等核心算法。
2. 工程能力:
? 多線程/并發: 精通 Windows/Linux 下的多線程編程,能處理高帶寬圖像數據流,無卡頓。
? 網絡編程: 熟悉 Socket (TCP/UDP)、ZeroMQ、Protobuf 等網絡通信協議。
? 硬件交互: 有豐富的硬件SDK接入經驗(相機/傳感器/采集卡)。
3. 加分項:
? 熟悉 Unreal Engine (UE4/UE5) 渲染管線,能編寫插件交互。
? 有深度學習模型工程化落地經驗。