皮特
c++工程师 OpenGL OpenCV
百度 理想 360 · 11年经验
日薪：
￥1500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
可工作日驻场（离职原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
1、长期从事音视频开发和效果处理，使用ffmpeg进行音视频编解码 & opengl opengl es 效果处理.
2、前融合后融合的感知算法可视化。
3、使用Opencv & QT 还原3d视频的感知算法。
4、基于OpenGL & OpenGL ES & Metal 的3d渲染引擎自研。
5、Linux Windows Mac Ios Android 等跨平台研发。
6、基于UnrealEngine的渲染流程分析，和自定义shader开发。
2、前融合后融合的感知算法可视化。
3、使用Opencv & QT 还原3d视频的感知算法。
4、基于OpenGL & OpenGL ES & Metal 的3d渲染引擎自研。
5、Linux Windows Mac Ios Android 等跨平台研发。
6、基于UnrealEngine的渲染流程分析，和自定义shader开发。
项目经验
负责感知算法的可视化，开发和维护可视化工具 & 数据处理引擎。 数据包括：DDS Topics/can 信号 &多路摄像头H265.
基于摄像头传感器成像基本原理理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/672426180 & https://zhuanlan.zhihu.com/p/672880217 处理鱼眼视频的畸变校正&感知结果投影映射。
实现智驾算法：Occupancy Network, Bev + Transformer 等动静态感知结果的绘制，并优化显示性能。
基于 DDS & ZMQ 通信，进行实车实时数据录制，包括多 DomainID 录制，生成数据库数据&H265视频。支持行车&泊车&量产&厂区&悬挂底盘&电力等部门的问题分析。
提供 SQLite 3数据存储 & 读取。基于 Rti DDS 数据解析 & FFMPEG 解码来实现 DDS&H265数据回放。
基于 Rti DDS的 Idl 动态版本更新，算法侧动态切换验证测试数据。
提供回灌功能，拉取算法侧模块，剔除感知结果 Topic ,用非感知结果数据重新跑感知算法侧模块生成新的感知结果并可视化新的感知结果，减少算法在开发过程中实车测试，提升算法侧验证算法的效率。
使用 OpenGL 的一些特性，优化大批量数据的渲染效率。
点云解压缩 & 绘制点云数据 & 点云投影映射到视频，以及点云和视频时间戳对齐，支持点云的厚度修改。
云端数据格式和数据库数据的互相转换。
QT 界面排版和用户界面存档本地，以及参数本地读取。
参与泊车的 avm 算法验证和修改。
参与行车的动静态障碍物和车道线的渲染优化。
做好多部门的需求沟通。
申请专利两篇。
基于摄像头传感器成像基本原理理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/672426180 & https://zhuanlan.zhihu.com/p/672880217 处理鱼眼视频的畸变校正&感知结果投影映射。
实现智驾算法：Occupancy Network, Bev + Transformer 等动静态感知结果的绘制，并优化显示性能。
基于 DDS & ZMQ 通信，进行实车实时数据录制，包括多 DomainID 录制，生成数据库数据&H265视频。支持行车&泊车&量产&厂区&悬挂底盘&电力等部门的问题分析。
提供 SQLite 3数据存储 & 读取。基于 Rti DDS 数据解析 & FFMPEG 解码来实现 DDS&H265数据回放。
基于 Rti DDS的 Idl 动态版本更新，算法侧动态切换验证测试数据。
提供回灌功能，拉取算法侧模块，剔除感知结果 Topic ,用非感知结果数据重新跑感知算法侧模块生成新的感知结果并可视化新的感知结果，减少算法在开发过程中实车测试，提升算法侧验证算法的效率。
使用 OpenGL 的一些特性，优化大批量数据的渲染效率。
点云解压缩 & 绘制点云数据 & 点云投影映射到视频，以及点云和视频时间戳对齐，支持点云的厚度修改。
云端数据格式和数据库数据的互相转换。
QT 界面排版和用户界面存档本地，以及参数本地读取。
参与泊车的 avm 算法验证和修改。
参与行车的动静态障碍物和车道线的渲染优化。
做好多部门的需求沟通。
申请专利两篇。
皮特
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技术能力
1、长期从事音视频开发和效果处理，使用ffmpeg进行音视频编解码 & opengl opengl es 效果处理.
2、前融合后融合的感知算法可视化。
3、使用Opencv & QT 还原3d视频的感知算法。
4、基于OpenGL & OpenGL ES & Metal 的3d渲染引擎自研。
5、Linux Windows Mac Ios Android 等跨平台研发。
6、基于UnrealEngine的渲染流程分析，和自定义shader开发。
2、前融合后融合的感知算法可视化。
3、使用Opencv & QT 还原3d视频的感知算法。
4、基于OpenGL & OpenGL ES & Metal 的3d渲染引擎自研。
5、Linux Windows Mac Ios Android 等跨平台研发。
6、基于UnrealEngine的渲染流程分析，和自定义shader开发。
项目经验
负责感知算法的可视化，开发和维护可视化工具 & 数据处理引擎。 数据包括：DDS Topics/can 信号 &多路摄像头H265.
基于摄像头传感器成像基本原理理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/672426180 & https://zhuanlan.zhihu.com/p/672880217 处理鱼眼视频的畸变校正&感知结果投影映射。
实现智驾算法：Occupancy Network, Bev + Transformer 等动静态感知结果的绘制，并优化显示性能。
基于 DDS & ZMQ 通信，进行实车实时数据录制，包括多 DomainID 录制，生成数据库数据&H265视频。支持行车&泊车&量产&厂区&悬挂底盘&电力等部门的问题分析。
提供 SQLite 3数据存储 & 读取。基于 Rti DDS 数据解析 & FFMPEG 解码来实现 DDS&H265数据回放。
基于 Rti DDS的 Idl 动态版本更新，算法侧动态切换验证测试数据。
提供回灌功能，拉取算法侧模块，剔除感知结果 Topic ,用非感知结果数据重新跑感知算法侧模块生成新的感知结果并可视化新的感知结果，减少算法在开发过程中实车测试，提升算法侧验证算法的效率。
使用 OpenGL 的一些特性，优化大批量数据的渲染效率。
点云解压缩 & 绘制点云数据 & 点云投影映射到视频，以及点云和视频时间戳对齐，支持点云的厚度修改。
云端数据格式和数据库数据的互相转换。
QT 界面排版和用户界面存档本地，以及参数本地读取。
参与泊车的 avm 算法验证和修改。
参与行车的动静态障碍物和车道线的渲染优化。
做好多部门的需求沟通。
申请专利两篇。
基于摄像头传感器成像基本原理理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/672426180 & https://zhuanlan.zhihu.com/p/672880217 处理鱼眼视频的畸变校正&感知结果投影映射。
实现智驾算法：Occupancy Network, Bev + Transformer 等动静态感知结果的绘制，并优化显示性能。
基于 DDS & ZMQ 通信，进行实车实时数据录制，包括多 DomainID 录制，生成数据库数据&H265视频。支持行车&泊车&量产&厂区&悬挂底盘&电力等部门的问题分析。
提供 SQLite 3数据存储 & 读取。基于 Rti DDS 数据解析 & FFMPEG 解码来实现 DDS&H265数据回放。
基于 Rti DDS的 Idl 动态版本更新，算法侧动态切换验证测试数据。
提供回灌功能，拉取算法侧模块，剔除感知结果 Topic ,用非感知结果数据重新跑感知算法侧模块生成新的感知结果并可视化新的感知结果，减少算法在开发过程中实车测试，提升算法侧验证算法的效率。
使用 OpenGL 的一些特性，优化大批量数据的渲染效率。
点云解压缩 & 绘制点云数据 & 点云投影映射到视频，以及点云和视频时间戳对齐，支持点云的厚度修改。
云端数据格式和数据库数据的互相转换。
QT 界面排版和用户界面存档本地，以及参数本地读取。
参与泊车的 avm 算法验证和修改。
参与行车的动静态障碍物和车道线的渲染优化。
做好多部门的需求沟通。
申请专利两篇。
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