Firef
学生
东南大学本科在读 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
南京 全区
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
RoboMaster 视觉算法开发成员，主要做目标检测、识别、PnP 位姿解算、目标跟踪和实时视觉系统调试。熟悉 OpenCV、Python/C++、深度学习目标检测流程，能承接计算机视觉、小型算法验证、数据处理和模型部署类任务。
技术栈
编程语言：Python、C++、基础 Shell/命令行
视觉算法：OpenCV、图像预处理、轮廓/形态学、特征提取、目标检测、目标跟踪、相机标定、PnP 解算
深度学习：PyTorch、YOLO 系列模型训练/推理、数据集标注格式转换、ONNX 推理流程
工程能力：算法 Demo 封装、参数配置、日志输出、视频/图片批处理、性能测试、部署文档编写
设备经验：USB/工业相机、普通单目摄像头、Jetson/Nano 类边缘计算设备
技术栈
编程语言：Python、C++、基础 Shell/命令行
视觉算法：OpenCV、图像预处理、轮廓/形态学、特征提取、目标检测、目标跟踪、相机标定、PnP 解算
深度学习：PyTorch、YOLO 系列模型训练/推理、数据集标注格式转换、ONNX 推理流程
工程能力：算法 Demo 封装、参数配置、日志输出、视频/图片批处理、性能测试、部署文档编写
设备经验：USB/工业相机、普通单目摄像头、Jetson/Nano 类边缘计算设备
项目经验
项目经历 1：RoboMaster 机器人视觉识别系统
项目背景：在 RoboMaster 比赛中负责机器人视觉算法开发，系统需要在实时视频流中识别目标并输出稳定的位姿/控制辅助信息。
主要工作：
负责相机图像采集、预处理、目标候选区域筛选和识别流程开发
使用 OpenCV 完成颜色阈值、形态学处理、轮廓筛选、角点/灯条特征提取等算法模块
基于相机标定参数完成畸变校正和 PnP 位姿解算，输出目标相对位置与角度
对算法进行实时性调试，优化误检、漏检、抖动和光照变化下的稳定性
配合电控/上位机完成数据通信、调参和比赛环境联调
项目经历 2：目标检测模型训练与推理 Demo
项目背景：针对特定目标数据集，完成从数据整理、标注格式转换、模型训练到推理脚本输出的完整流程。
主要工作：
整理图片/视频数据，划分训练集、验证集和测试集
编写或修改数据集格式转换脚本，例如 VOC/COCO/YOLO txt 格式互转
训练 YOLO 类目标检测模型，并根据误检/漏检结果调整数据和参数
编写图片、视频、摄像头实时推理脚本，输出检测框、类别、置信度和结果视频
根据客户需求整理运行说明、环境依赖和交付文档
项目背景：在 RoboMaster 比赛中负责机器人视觉算法开发，系统需要在实时视频流中识别目标并输出稳定的位姿/控制辅助信息。
主要工作：
负责相机图像采集、预处理、目标候选区域筛选和识别流程开发
使用 OpenCV 完成颜色阈值、形态学处理、轮廓筛选、角点/灯条特征提取等算法模块
基于相机标定参数完成畸变校正和 PnP 位姿解算，输出目标相对位置与角度
对算法进行实时性调试，优化误检、漏检、抖动和光照变化下的稳定性
配合电控/上位机完成数据通信、调参和比赛环境联调
项目经历 2：目标检测模型训练与推理 Demo
项目背景：针对特定目标数据集，完成从数据整理、标注格式转换、模型训练到推理脚本输出的完整流程。
主要工作：
整理图片/视频数据，划分训练集、验证集和测试集
编写或修改数据集格式转换脚本，例如 VOC/COCO/YOLO txt 格式互转
训练 YOLO 类目标检测模型，并根据误检/漏检结果调整数据和参数
编写图片、视频、摄像头实时推理脚本，输出检测框、类别、置信度和结果视频
根据客户需求整理运行说明、环境依赖和交付文档
Firef
学生 · 2年经验 · 东南大学本科在读
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技术能力
RoboMaster 视觉算法开发成员，主要做目标检测、识别、PnP 位姿解算、目标跟踪和实时视觉系统调试。熟悉 OpenCV、Python/C++、深度学习目标检测流程，能承接计算机视觉、小型算法验证、数据处理和模型部署类任务。
技术栈
编程语言：Python、C++、基础 Shell/命令行
视觉算法：OpenCV、图像预处理、轮廓/形态学、特征提取、目标检测、目标跟踪、相机标定、PnP 解算
深度学习：PyTorch、YOLO 系列模型训练/推理、数据集标注格式转换、ONNX 推理流程
工程能力：算法 Demo 封装、参数配置、日志输出、视频/图片批处理、性能测试、部署文档编写
设备经验：USB/工业相机、普通单目摄像头、Jetson/Nano 类边缘计算设备
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编程语言：Python、C++、基础 Shell/命令行
视觉算法：OpenCV、图像预处理、轮廓/形态学、特征提取、目标检测、目标跟踪、相机标定、PnP 解算
深度学习：PyTorch、YOLO 系列模型训练/推理、数据集标注格式转换、ONNX 推理流程
工程能力：算法 Demo 封装、参数配置、日志输出、视频/图片批处理、性能测试、部署文档编写
设备经验：USB/工业相机、普通单目摄像头、Jetson/Nano 类边缘计算设备
项目经验
项目经历 1：RoboMaster 机器人视觉识别系统
项目背景：在 RoboMaster 比赛中负责机器人视觉算法开发，系统需要在实时视频流中识别目标并输出稳定的位姿/控制辅助信息。
主要工作：
负责相机图像采集、预处理、目标候选区域筛选和识别流程开发
使用 OpenCV 完成颜色阈值、形态学处理、轮廓筛选、角点/灯条特征提取等算法模块
基于相机标定参数完成畸变校正和 PnP 位姿解算，输出目标相对位置与角度
对算法进行实时性调试，优化误检、漏检、抖动和光照变化下的稳定性
配合电控/上位机完成数据通信、调参和比赛环境联调
项目经历 2：目标检测模型训练与推理 Demo
项目背景：针对特定目标数据集，完成从数据整理、标注格式转换、模型训练到推理脚本输出的完整流程。
主要工作：
整理图片/视频数据，划分训练集、验证集和测试集
编写或修改数据集格式转换脚本，例如 VOC/COCO/YOLO txt 格式互转
训练 YOLO 类目标检测模型，并根据误检/漏检结果调整数据和参数
编写图片、视频、摄像头实时推理脚本，输出检测框、类别、置信度和结果视频
根据客户需求整理运行说明、环境依赖和交付文档
项目背景：在 RoboMaster 比赛中负责机器人视觉算法开发，系统需要在实时视频流中识别目标并输出稳定的位姿/控制辅助信息。
主要工作：
负责相机图像采集、预处理、目标候选区域筛选和识别流程开发
使用 OpenCV 完成颜色阈值、形态学处理、轮廓筛选、角点/灯条特征提取等算法模块
基于相机标定参数完成畸变校正和 PnP 位姿解算，输出目标相对位置与角度
对算法进行实时性调试，优化误检、漏检、抖动和光照变化下的稳定性
配合电控/上位机完成数据通信、调参和比赛环境联调
项目经历 2：目标检测模型训练与推理 Demo
项目背景：针对特定目标数据集，完成从数据整理、标注格式转换、模型训练到推理脚本输出的完整流程。
主要工作：
整理图片/视频数据，划分训练集、验证集和测试集
编写或修改数据集格式转换脚本，例如 VOC/COCO/YOLO txt 格式互转
训练 YOLO 类目标检测模型，并根据误检/漏检结果调整数据和参数
编写图片、视频、摄像头实时推理脚本，输出检测框、类别、置信度和结果视频
根据客户需求整理运行说明、环境依赖和交付文档
案例展示
基于视觉的目标检测和实时追踪系统
系统需要在实时视频流中识别目标并输出稳定的位姿/控制辅助信息。 主要工作： 负责相机图像采集、预处理、目标候选区域筛选和识别流程开发 使用 OpenCV 完成颜色阈值、形态学处理、轮廓筛选、角点/灯条特征提取等算法模块 基于相机标定参数完成畸变校正和 PnP 位姿解算，输
激光雷达和视觉融合定位系统
本人参与开发了一套面向 RoboMaster 机器人比赛场景的激光雷达与视觉融合多目标检测、追踪和高精度定位系统。 项目使用海康工业相机采集二维图像，结合速腾聚创 Mid70 多线激光雷达获取三维点云，通过相机内参标定、雷达-相机外参标定、PnP 解算和点云投影，实现图像目标与
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