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算法开发
云控集团 · 5年经验
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日薪: ¥800/8h
地点: 成都 高新
时间: 下班后周六周日
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AI 技能提取 | Java Python C++ MySQL MongoDB PostgreSQL TensorFlow PyTorch OpenCV Docker Git Linux TCP/IP HTTP
硕士学历 本硕均就读于211
编程语言: Python, C, C++, Java
数据库管理: SQL(MySQL、PostgreSQL)、Reddis、NoSQL(MongoDB)、数据库性能优化与维护
网络编程:TCP/IP/HTTP
系统管理: Linux、Shell
车路协同与智能交通: 擅长针对常见厂商如海康威视、大华等的设备二次开发、掌握雷达感知算法开发、雷视融合、传感器数据处理与融合、目标检测与识别算法等内容
常用开发工具与平台: Git, Docker, OpenCV, TensorFlow, PyTorch, ROS(Robot Operating System)

1.智能网联:在路侧搭建包含毫米波雷达、视觉传感器、可变信息板等的设备系统,实现道路内目标感知;在车辆上安装包括摄像头、姿态传感器等传感和通信设备,并配备车载边缘计算平台,实现车端的交通信息感知和与路侧系统的实时通信;结合信息感知平台与通信系统,使用云-边协作的计算方式,实时监控道路交通状态,实现云-边-端协同一体化,实现对车辆与交通控制系统(可变交通标志、信号灯等)的最优控制;在用路侧传感系统获取的毫秒级车辆和道路结构化信息基础上,在云端解析已得到的结构化数据,将数据的接入仿真平台(比如SUMO、Carla等),实现孪生展示、交通仿真、沉浸式驾驶仿真。
2.车路协同系统:研发面向城市道路和高速公路的车路协同系统,系统包括路侧平台、车载平台、车路协同大脑、数字孪生仿真平台。构建三级方案体系,分别为方案一——基于轻量级(现有道路传感器)的初级车路协同、方案二——基于强化路侧感知(雷视融合)的中级车路协同、方案三——基于车路云全信息的高级车路协同。
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算法开发 · 5年经验 · 云控集团
城市成都 高新 日薪800元/8h 时间 下班后周六周日
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技术能力

AI 技能提取 | Java Python C++ MySQL MongoDB PostgreSQL TensorFlow PyTorch OpenCV Docker Git Linux TCP/IP HTTP
硕士学历 本硕均就读于211
编程语言: Python, C, C++, Java
数据库管理: SQL(MySQL、PostgreSQL)、Reddis、NoSQL(MongoDB)、数据库性能优化与维护
网络编程:TCP/IP/HTTP
系统管理: Linux、Shell
车路协同与智能交通: 擅长针对常见厂商如海康威视、大华等的设备二次开发、掌握雷达感知算法开发、雷视融合、传感器数据处理与融合、目标检测与识别算法等内容
常用开发工具与平台: Git, Docker, OpenCV, TensorFlow, PyTorch, ROS(Robot Operating System)

项目经验

1.智能网联:在路侧搭建包含毫米波雷达、视觉传感器、可变信息板等的设备系统,实现道路内目标感知;在车辆上安装包括摄像头、姿态传感器等传感和通信设备,并配备车载边缘计算平台,实现车端的交通信息感知和与路侧系统的实时通信;结合信息感知平台与通信系统,使用云-边协作的计算方式,实时监控道路交通状态,实现云-边-端协同一体化,实现对车辆与交通控制系统(可变交通标志、信号灯等)的最优控制;在用路侧传感系统获取的毫秒级车辆和道路结构化信息基础上,在云端解析已得到的结构化数据,将数据的接入仿真平台(比如SUMO、Carla等),实现孪生展示、交通仿真、沉浸式驾驶仿真。
2.车路协同系统:研发面向城市道路和高速公路的车路协同系统,系统包括路侧平台、车载平台、车路协同大脑、数字孪生仿真平台。构建三级方案体系,分别为方案一——基于轻量级(现有道路传感器)的初级车路协同、方案二——基于强化路侧感知(雷视融合)的中级车路协同、方案三——基于车路云全信息的高级车路协同。
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