S1m
软件开发 · 1年经验 · 深圳市大疆创新科技有限公司
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技术能力
掌握常见的数据结构算法，能熟练运用C++、Python 语言编写项目。了解STL 与基本设计模式，对多线程\进程管理
有一定了解。掌握Linux 基本操作，熟悉Linux、Windows 嵌入式开发环境，掌握CAN、USART、Socket、TCP/UDP
等常见协议。能使用TensorRT 框架推理深度学习模型，熟练使用Cmake、Git 工具。有图像处理开发经验，熟悉
OpenCV、Qt 库的使用。
有一定了解。掌握Linux 基本操作，熟悉Linux、Windows 嵌入式开发环境，掌握CAN、USART、Socket、TCP/UDP
等常见协议。能使用TensorRT 框架推理深度学习模型，熟练使用Cmake、Git 工具。有图像处理开发经验，熟悉
OpenCV、Qt 库的使用。
项目经验
项目一：云台自动跟踪系统
硬件环境：Jetson Xavier NX 边缘计算平台、工业相机、STM32
开发技术：C++、TensorRT、OpenCV（图像处理）、Eigen、卡尔曼滤波
开发工具：GCC、Cmake、Git、CLion、VSCode
项目描述：使用C++语言，采取发布订阅机制降低模块耦合。代码流程为使用 yolov5 模型识别目标，采用TensorRT 库加速模型推理速度，使用OpenCV 库实现图像预处理和二维目标筛选，而后通过位置解算得到目标三维坐标，采用卡尔曼滤波进行数据处理，通过运动学解算估计目标位置，最后将目标位姿通过串口通信发送到下位机（STM32）从而控制云台。
项目二：Linux 人脸识别应用
项目描述：本项目使用基于RetinaFace、ArcFace 模型的神经网络，在Linux 系统上，使用C++语言，采用TensorRT 库
加速推理，实现人脸识别于比对功能。使用多线程技术，界面采用QT5 绘制，通过QT 信号槽实现前后端的数据更新。
项目成果：实现人脸识别与比对功能，通过非活体（如照片、视频）攻击测试，人脸误识率低于5%.处理帧率在RTX2060 Laptop上为50FPS，界面功能流畅简洁。
硬件环境：Jetson Xavier NX 边缘计算平台、工业相机、STM32
开发技术：C++、TensorRT、OpenCV（图像处理）、Eigen、卡尔曼滤波
开发工具：GCC、Cmake、Git、CLion、VSCode
项目描述：使用C++语言，采取发布订阅机制降低模块耦合。代码流程为使用 yolov5 模型识别目标，采用TensorRT 库加速模型推理速度，使用OpenCV 库实现图像预处理和二维目标筛选，而后通过位置解算得到目标三维坐标，采用卡尔曼滤波进行数据处理，通过运动学解算估计目标位置，最后将目标位姿通过串口通信发送到下位机（STM32）从而控制云台。
项目二：Linux 人脸识别应用
项目描述：本项目使用基于RetinaFace、ArcFace 模型的神经网络，在Linux 系统上，使用C++语言，采用TensorRT 库
加速推理，实现人脸识别于比对功能。使用多线程技术，界面采用QT5 绘制，通过QT 信号槽实现前后端的数据更新。
项目成果：实现人脸识别与比对功能，通过非活体（如照片、视频）攻击测试，人脸误识率低于5%.处理帧率在RTX2060 Laptop上为50FPS，界面功能流畅简洁。
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