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上海其它兼职程序员

ID：330606

抹去记忆身份已认证

自动驾驶感知工程师

公司信息：
纽劢科技

工作经验：
2年

兼职日薪：
1000元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
上海
浦东

技术能力

1 熟悉常见的目标检测网络，有 2~3 年的 Pytorch、TensorFlow 深度学习
框架和 python 语言使用经验，具备从事目标检测工作的基本能力；熟练使用 VScode 开发环境、linux 系统；
2 熟悉了相机成像原理和外参/位姿求解问题的著名算法（如 DLT, P3P, PST，EPNP，ICP 等），旋转矩阵与欧拉角之间的互相转换；对 C++、Cmake、Git、Opencv、gdb、tda4-qnx、tda4-linux、orin-qnx 等工具或平台熟练程度进一步提高；1~2 年 C++开发经验，熟悉C++的基础知识和概念，能恰当地使用面向对象特性，熟悉常见的容器和算法，能够使用 C++11 进行工作，可以利用 Cmake 编译 C++工程。

项目经验

1.基于人脸识别的智慧防疫门禁系统研究与设计
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 WIDER FACE 人脸数据集，制作佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸图像，并重新设计人脸识别精度验证的测试方法，利用 CSPNet 网络提取特征、CBAM 注意力机制突出重点区域，ArcFace 损失函数和受 CenterLoss 启发提出的类间损失函数共同训练人脸识别网络，最终人脸识别正确率在人脸底库为 500 人时，可达 88%，对小型人脸底库识别有较强的应用意义。
(3) 动手搭建门禁系统样机，包括总体框架设计、硬件选型与制作、电机启停小信号传输、作为队长组织团队成员参加相关比赛等，最终获得 2021 年挑战杯比赛校赛二等奖、实用新型专利一项、发明专利两项。

2.概括：负责量产项目（共计 3 个项目、12 种相机）的 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）算法提供更加准确的输入；
b. 多种标定板多种位置（包括车辆前后左右的前视三个相机、周视 4 个相机、后视单目相机、环视 4个相机）所用到的所有标定板的 3D 坐标自动化计算；
c. 研究并建立了一种快速搭建模拟车间进行外参标定的方法流程，可以在地下车库等小空间的平面内搭建模拟车间进行标定与方案验证；
d. 定义良好的头文件，所有项目共用一份代码，可以涵盖所有项目、所有相机、所有标板类型的标定，实现平台化开发与发布，大大节省开发时间，提高了资源利用率。
(3) 产线部署：软件初次在产线运行时，作为 owner 整体负责多方责任人沟通对齐、协调标定资源，解决突发状况，推动相关各方又快又好地解决问题，如预约和安排相关同事出差事宜、集成方面逻辑问题、客户上位机或者诊断仪与标定软件的通信与显示问题等。

案例展示

基于人脸识别的智慧防疫门禁系统研究与设计

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
自动驾驶EOL相机标定

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