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超级简历
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工作经历
XXX有限公司
2018年04月
-
至今
图像算法工程师 技术部
- 负责多个摄像机(海康威视工业摄像机和USB摄像头方案)的标定和数据采集。
- 在摄像机上安装IMU进行辅助测量,计算摄像机坐标系与IMU坐标系的旋转矩阵。
- 负责用RGB-D 摄像机完成地面检测及障碍物检测。
- 算法研发基础设施建设以及嵌入式ARM端的算法研发和集成(arm-hisiv500和arm-hisiv200)。
- 车牌识别算法框架重构和优化;适用于硬件加速IVE的深度学习的单字符CNN算法研发、车牌颜色类型CNN算法研发。
- 适用于硬件加速IVE的目标检测算法研发、跟踪算法研发、图像特征提取算法研发;车牌位置校正算法研发。
XXX有限公司
2014年07月
-
2017年12月
图像算法工程师 算法部
- 解决项目中规划的视觉算法需求,包括人体姿态识别,面容表情识别,目标检测和表跟踪,图像拼接等。推动算法的落地,包括移植、改进、部署。
- 局部特征点合并和裁剪算法、显著性提取算法以及基于商品主体颜色的图像检索算法等研发。
- 利用工业摄像机对不同种类,但是形状与尺寸非常相似的不规则的航空管材进行图像采集,并利用不同的机器学习算法以及传统的模板匹配算法对其进行分类。
教育经历
南京大学
2010年09月
-
2014年06月
测绘工程
本科
南京
其他
- 语言: 英语,cet-4
- 技能: Arm,Office,Opencv,Ubuntu,MS Office,无人驾驶,机器学习,深度学习
项目经历
无人驾驶汽车
2018年09月
-
2019年01月
- 项目描述:1、双目USB摄像头采集标定板图片,通过立体标定获取内参、外参;3个USB摄像头的标定为2个摄像头的两两立体标定;海康威视摄像机使用前,通过千兆路由器与电脑连接,在ubuntu下的通过SDK 接口函数实时获取采集的图像,将采集到的图像转换成BGR格式,再调用OpenCV 相关函数完成图像的采集,显示,保存,标定方法与USB摄像头相同;尝试用5点自标定算法完成自标定。
2、将IMU(JY901)安装在已知内参的摄像机上,运用多线程各自采集IMU数据和摄像头图像数据,以初始状态为单位阵,后续姿态均可转换为相对于初始状态的旋转矩阵,最后计算出摄像机坐标系与IMU坐标系的旋转矩阵R,通过IMU测量的姿态和R 来更新摄像机姿态。
3、RGB-D(XTion)摄像机能检测世界坐标系的深度信息,能得到3D点云,通过约束关系(XTion水平放置拍摄)提取大部分为地面的点云,对所得到的点云用RANSAC思想进行再次提取,得到最优点云,通过最优点云拟合地面方程,并在RGB 图中对地面进行标识;检测静目标:在深度图(表现为灰度图)中滤去地面及XTion检测范围外的点,再分别进行直方图均衡化、二值化后,提取图像中的轮廓,输出障碍物尺寸、方位、与XTion的距离信息,在RGB图中标记出障碍物;检测动目标:目前在XTion不动的情况下通过背景差分法能检测出动目标,与静目标的输出一样,尝试通过帧差法、三帧差法来检测动目标,以满足XTion随无人车运动的需求。





















