1,熟练使用C/C++编程。
2,熟悉常见RTOS及Linux应用开发。
3,熟练使用Git/SVN/Makefile等开发工具。
4,了解H264/H265视频编解码及基本原理,有实际开发经验。
5,熟悉rtsp网络推流开发。
6,有Rockship、Jetson边缘计算图像目标检测项目经验,能够开发高效、可靠的边缘端神经网络推理程序。
雷达视觉感知一体机项目:
负责视觉处理芯片的选型,交叉编译环境搭建,NPU推理模块底层功能开发,目标检测算法部署,图像采集功能开发,视频编码功能开发,RTSP推流功能开发,雷达数据采集机处理功能开发,系统整体功能调优,量产软件版本维护。
边缘计算项目:
负责英伟达Jetson平台及瑞芯微平台系统环境搭建,视频编解码功能开发,边缘端CNN神经网络推理功能开发,视频流推流功能移植,边缘端软件系统架构的构建以及产品量产调优。
长安S201量产车项目:
负责倒车轨迹线功能的开发,轨迹线抗锯齿的实现。画面融合代码的编写。负责串口通信协议的制定及通信功能代码的开发。负责图像格式的转换以及截图功能的开发。标定选点代码的调试,亮度平衡功能的开发。ADAS 2D和3D模式代码的移植,画面切换速度优化。负责CAN通讯功能代码的编写。
该雷视融合一体机,基于多传感器前融合技术,集成了高精度毫米波雷达和AI视觉传感器。可以实时监控道路交通流信息,定时上报目标的ID号、类型、速度、航向角等信息,为智能交通和智能网联场景的落地应用提供高可靠、低延迟的路侧感知数据。 我负责视觉处理芯片的选型,交叉编译环境搭建,N
边缘计算终端是一款集多源数据接入、目标融合、边缘计算功能于一体机的路侧边缘设备。单台目标融合边缘服务器可对高达8路 毫米波雷达/雷视融合一体机进行数据融合和航迹处理,实现对每一个路口、每一条车道、每一辆车、每一个行人、每一件事故的精准刻画,并输出路口/路段的全局矢量化数据,依托高