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      導(dǎo)航SLAM算法-感知算法
      
                        發(fā)布時(shí)間：2024-11-04 
                        瀏覽次數(shù)：400
                    
      
                
      
                
      
                    
      崗位職責(zé)
      1、 研發(fā)基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤算法，包括實(shí)時(shí)車輛、行人和其他障礙物的檢測(cè)、跟蹤和預(yù)測(cè)；
      2、研發(fā)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法，包括車道線、交通標(biāo)志、道路結(jié)構(gòu)化特征(路肩，隔離帶等等)；
      3、異構(gòu)傳感器的數(shù)據(jù)融合，包括但不限于攝像頭、LiDAR、RADAR；
      4、障礙物跟蹤和運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)。

      任職要求
      1、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷；
      2、熟練使用C/C++、Python等編程開發(fā)；
      3、對(duì)深度學(xué)習(xí)有深入理解，對(duì)常用的目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，熟悉LSTM, GRU等時(shí)間序列模型；
      4、熟悉基于圖像、LiDAR點(diǎn)云或兩者前融合的目標(biāo)檢測(cè)，識(shí)別，跟蹤和預(yù)測(cè)方法；
      5、有視覺、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器融合經(jīng)驗(yàn)；
      6、熟練使用常見的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架如TensorFlow, Caffe, PyTorch等；
      7、熟悉PCL、Open

      簡(jiǎn)歷投遞：
      [email protected]

      
                    
      
                        
      
                            
                            
                        
      
                        
                    
      
                
      
            
      
        
      
    
      

      




      
    
      
        
      
            
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