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晴.朗

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2年工作经验

深兰科技(上海)有限公司
深度学习图像算法工程师

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擅长技能

技能与专长
熟练使用Linux操作系统和ROS系统;
熟练使用C/C++、python、OpenCV、QT和MATLAB;
熟悉PX4源码框架、导航系统和飞行控制理论基础;
熟悉SLAM算法、扩展卡尔曼滤波算法和PID 控制原理;
熟悉深度学习中常见的物体检测算法,如SSD、Faster-RCNN、Mask-RCNN和YOLO等;
熟练掌握caffe、tensorflow、mxnet等深度学习框架;
熟悉常用的特征检测,如Harris,FAST,SIFT和SURF等检测;
熟练使用QGroundControl地面站控制软件;
大学英语六级水平,具备良好的英文论文和技术文档阅读能力;

项目经验

1.商品静态结算台
项目介绍:用户将需要购买的商品放在结算台的台面上之后点击屏幕结算按钮,机器通过摄像头识别当前台面上的商品并计算价格,之后生成支付账单共用户结算。
实现1000个商品的识别。
反复迭代制定了一套详细的样本录制流程;
使用检测和分类的级联突破了SSD对SKU数量的限制;
借鉴SSD 的样本增广源码丰富caffe的样本增广方式,将识别率提高了10%;

2. 双开门无人贩售立柜
项目介绍:用户扫码开门后直接拿取想要购买的商品,购买完毕后关门离开,机器自动结算用户购买商品的总价并从扫码账户中扣款。
第一版:动作识别和商品检测同时处理。通过轨迹连接识别拿放动作。
第二版:将动作识别和商品识别分开处理。使用前景检测实现拿放动作识别,然后截取使用SSD识别商品类别。在大幅度降低计算量的同时将检测准确率提高了8%。
将VOC数据集混入商品样本中进行训练,将商品误识别率降低到2%。
根据特定场景去掉数据增广后得到的负样本(手)的裁剪图,大大降低了将手误检为商品的概率。

3.NVIDIA TX2-Jetson视觉控制多旋翼飞行任务
基于PX4完成飞控的外部模式(OFFBOARD)的控制接口,供视觉控制平台(TX2)调用;涉及到控制方式的主要是位置控制和姿态控制;
基于视野中物体深度变化特征实现了多旋翼在飞行中自动避障,同时实现ROI定点执行任务;
搭建HITL和jMAVSim/Gazebo仿真环境;

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