浮夸、
研究生/博士
国防科技大学 · 5年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
成都
时间：
下班后周日可工作日远程
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技术能力
模式识别博士，深耕计算机视觉与多模态感知。精通目标检测与识别算法，具备多年Python/C++工程落地经验。擅长多传感器融合感知（相机、激光雷达、毫米波雷达、红外），精通前端SLAM与传感器标定。长期跟踪Transformer、BEV感知等前沿检测技术，能够结合传感器物理特性与深度学习，解决复杂环境下的目标关联与动态检测难题，具备从算法研究到嵌入式高性能部署的全链路能力。
项目经验
面向自动驾驶与智能机器人场景，基于车载多传感器套件（可见光相机、红外相机、激光雷达、毫米波雷达、GPS/IMU）构建地面环境目标检测系统
浮夸、
研究生/博士 · 5年经验 · 国防科技大学
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技术能力
模式识别博士，深耕计算机视觉与多模态感知。精通目标检测与识别算法，具备多年Python/C++工程落地经验。擅长多传感器融合感知（相机、激光雷达、毫米波雷达、红外），精通前端SLAM与传感器标定。长期跟踪Transformer、BEV感知等前沿检测技术，能够结合传感器物理特性与深度学习，解决复杂环境下的目标关联与动态检测难题，具备从算法研究到嵌入式高性能部署的全链路能力。
项目经验
面向自动驾驶与智能机器人场景，基于车载多传感器套件（可见光相机、红外相机、激光雷达、毫米波雷达、GPS/IMU）构建地面环境目标检测系统
案例展示
气球目标检测与跟踪
面向低空安防与空中预警场景，针对非合作侦查气球目标开展多模态检测与跟踪研究。气球目标具有低速、弱纹理、尺度多变、与天空背景对比度低等特点，传统目标检测算法面临虚警率高、跟踪易丢失等挑战。项目基于光电/红外成像与雷达探测手段，构建从目标检测、要害点识别到连续跟踪的完整感知链路。
激光雷达感知
面向自动驾驶与移动机器人场景，基于激光雷达点云开展语义SLAM研究，在传统几何定位建图的基础上融入语义信息，构建具备场景理解能力的3D语义地图，实现定位精度提升与动态环境下的鲁棒感知。
激光雷达感知
面向自动驾驶与移动机器人场景，基于激光雷达点云开展语义SLAM研究，在传统几何定位建图的基础上融入语义信息，构建具备场景理解能力的3D语义地图，实现定位精度提升与动态环境下的鲁棒感知。
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