根据相关产品需求,在嵌入式系统上实现各种图像处理算法或其它算法;
在嵌入式系统上进行相关算法优化,进行单元测试以及联调工作;
嵌入式系统设计,参与或者独立承担系统方案设计,设计软件处理流程以及与其他器件接口传输协议;
解决产品使用过程中出现的问题;
撰写相关的技术文档。
具有大学本科或以上学历,计算机科学、图像处理、模式识别、通信工程、数学等相关专业;
具备较强的编程基础,熟悉 c/c++,能熟练使用Linux操作系统下常用命令,熟悉makefile,具有良好的代码风格;
具备良好英文阅读能力,能够搜集和阅读英文文献资料;
有积极向上的心态,良好的沟通能力和团队合作精神。
设计高效而鲁棒的目标检测和跟踪算法;
配合软件工程师对算法进行优化;
跟踪国际前沿研究,并对算法工程师进行培训;
撰写相关的技术文档。
具有大学博士学位;
博士期间从事深度学习相关研究,有扎实理论基础(概率论与随机过程、线性代数与矩阵论、反向传播算法等),对深度神经网络有较深的理解;
熟悉深度神经网络(DNN)的结构和高层特征可视化方法,能够根据实际情况优化网络结构;
熟悉目标检测和跟踪算法;
具有良好的沟通能力和团队合作能力。
根据相关产品需求,研发各种图像处理和优化算法;
在嵌入式平台上移植和优化相关算法,并完成相应的产品开发工作;
撰写相关的技术文档。
具有硕士及以上学历,计算机科学、图像处理、模式识别、通信工程、数学等相关专业;
熟悉基本的图像处理,例如去噪、增强、分割、校正、特征检测及匹配、图像多尺度分析等;
具备一定的编程基础,熟悉C/C++、Python、Matlab至少一种,熟悉opencv等视觉库;
具有积极向上的心态、良好的学习能力、沟通能力和团队合作能力。
收集与制作样本;
算法的设计和验证;
配合软件工程师定位产品在使用过程中出现的问题,并进行算法的优化;
撰写相关的技术文档。
具有硕士及以上学历,计算机、通信、自动化等相关专业毕业;
熟悉C/C++、Python、Matlab至少一种,熟悉CAFFE、Tensorflow、PyTorch等深度学习平台;
熟悉模式识别相关算法;
具备良好英文阅读能力,能够搜集和阅读英文文献资料;
具有积极向上的心态、良好的学习能力、沟通能力和团队合作能力。
收集与制作样本;
实现算法级demo,进行算法性能分析和比较,并撰写相关文档。
研一或者大四保研学生;
具备良好英文阅读能力,能够搜集和阅读英文文献资料;
能够保证4—12个月全职工作(每周5天,每天8小时)。