背景:本人读研期间,正是新冠病毒流行的时间,人们进出公共场所一般都佩戴口罩,导致现有的门禁系统不能快速准确地识别进出行人的身份,往往需要人们摘下口罩才能识别。故为了解决该问题,实现戴口罩下的人脸识别,研究设计了在嵌入式设备上快速检测人脸并进行身份识别的算法和门禁系统样机。 (1) 利用深度学习框架 pytorch,并基于 SSD 算法,结合比较新颖的特征提取网络(如 CSPNet)和后处理算法(如 CIOU),设计了一款轻量化的、能够在嵌入式设备实时运行的人脸检测模型,为人脸识别提供较为纯粹的人脸图像,mAP 和 FPS 分别可达 96.46%、41。 (2) 利用 MAFA 和 WIDE
概括:负责EOL 静态车间标定工作,具体包括 EOL 标定方案设计、仿真验证、标定方案工程实现、产线部署等内容 (1) EOL 标定方案设计 根据客户独特的(已有其他标定或者全新的)场地(共 4 种场地),以及自己开发的仿真工具,计算标定板在图像中的成像位置,生成仿真图像,根据此图像反算外参进而确定标定方案的以及标定工程实现的正确性。 (2) 标定工程实现 a. 多种标定板(如 HappySad、CircleBoard、Apriltag、方形棋盘格等类型)的角点或者中心点检测算法的移植和再优化,目的是为了更快更准的检测到角点或者中心点,给计算外参的 PNP(n 点透视问题)算法提供更加
背景:本人读研期间,正是新冠病毒流行的时间,人们进出公共场所一般都佩戴口罩,导致现有的门禁系统不能快速准确地识别进出行人的身份,往往需要人们摘下口罩才能识别。故为了解决该问题,实现戴口罩下的人脸识别,研究设计了在嵌入式设备上快速检测人脸并进行身份识别的算法和门禁系统样机。 (1) 利用深度学习框架 pytorch,并基于 SSD 算法,结合比较新颖的特征提取网络(如 CSPNet)和后处理算法(如 CIOU),设计了一款轻量化的、能够在嵌入式设备实时运行的人脸检测模型,为人脸识别提供较为纯粹的人脸图像,mAP 和 FPS 分别可达 96.46%、41。 (2) 利用 MAFA 和 WIDE...
概括:负责EOL 静态车间标定工作,具体包括 EOL 标定方案设计、仿真验证、标定方案工程实现、产线部署等内容 (1) EOL 标定方案设计 根据客户独特的(已有其他标定或者全新的)场地(共 4 种场地),以及自己开发的仿真工具,计算标定板在图像中的成像位置,生成仿真图像,根据此图像反算外参进而确定标定方案的以及标定工程实现的正确性。 (2) 标定工程实现 a. 多种标定板(如 HappySad、CircleBoard、Apriltag、方形棋盘格等类型)的角点或者中心点检测算法的移植和再优化,目的是为了更快更准的检测到角点或者中心点,给计算外参的 PNP(n 点透视问题)算法提供更加...
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