职位详情
岗位职责:
1、负责利用无人机获取的电网点云数据(包括3D高斯、倾斜摄影、激光雷达、深度相机等类型)进行处理与智能化识别;
2、研发基于点云数据的三维目标检测、点云语义分割、电力设备部件识别、线路及杆塔识别、树障风险分析等相关算法,支撑输电、变电、配电等多种业务场景下的感知系统建设;
3、承担项目研究方案设计、技术成果总结及相关技术文档编写工作。
核心技能要求:
1、掌握3D点云处理技术,熟练运用点云数据处理流程,包括去噪、分割、配准、特征提取等环节。
2、熟悉常见算法应用,如ICP配准、DBSCAN与欧式聚类、RANSAC方法,以及PointNet/PointNet++等深度学习模型。
工具库:
1、熟练使用PCL(Point Cloud Library)、Open3D、PyTorch3D等点云处理工具库。
2、具备计算机视觉与深度学习基础,了解3D目标检测(如PointPillars、PV-RCNN)和分割模型(如PointCNN)的技术原理与实现方式。
3、掌握多传感器融合技术,能够完成LiDAR、RGB相机与IMU之间的标定及联合数据处理。
教育背景和经验要求:
1、学历要求:硕士及以上学位,专业方向为计算机科学、电子工程、自动化、航空航天工程、测绘遥感等相关领域。
2、行业经验:具有电网数字孪生、智能巡检系统、三维运维平台等相关项目经历,尤其在电力系统中使用无人机开展巡检工作的实践经验者优先,熟悉变电站、输配电线路巡检规范者更佳。
3、科研能力:在高水平会议或期刊发表过3D感知相关研究成果者优先考虑。
工作场景和实际挑战:
本岗位聚焦于电力巡检场景下的无人机自主飞行与感知能力建设,主要工作环境包括:
· 在真实运行的输电线路或变电站现场开展无人机飞行测试;
· 基于激光雷达数据实现障碍物检测与点云分割,应对GPS信号不稳定或丢失、传感器采集质量下降等复杂情况;
· 面向复杂电力设施环境,分析和处理高维3D点云数据,实现对变电站点云中关键部件的精准感知功能。
1、负责利用无人机获取的电网点云数据(包括3D高斯、倾斜摄影、激光雷达、深度相机等类型)进行处理与智能化识别;
2、研发基于点云数据的三维目标检测、点云语义分割、电力设备部件识别、线路及杆塔识别、树障风险分析等相关算法,支撑输电、变电、配电等多种业务场景下的感知系统建设;
3、承担项目研究方案设计、技术成果总结及相关技术文档编写工作。
核心技能要求:
1、掌握3D点云处理技术,熟练运用点云数据处理流程,包括去噪、分割、配准、特征提取等环节。
2、熟悉常见算法应用,如ICP配准、DBSCAN与欧式聚类、RANSAC方法,以及PointNet/PointNet++等深度学习模型。
工具库:
1、熟练使用PCL(Point Cloud Library)、Open3D、PyTorch3D等点云处理工具库。
2、具备计算机视觉与深度学习基础,了解3D目标检测(如PointPillars、PV-RCNN)和分割模型(如PointCNN)的技术原理与实现方式。
3、掌握多传感器融合技术,能够完成LiDAR、RGB相机与IMU之间的标定及联合数据处理。
教育背景和经验要求:
1、学历要求:硕士及以上学位,专业方向为计算机科学、电子工程、自动化、航空航天工程、测绘遥感等相关领域。
2、行业经验:具有电网数字孪生、智能巡检系统、三维运维平台等相关项目经历,尤其在电力系统中使用无人机开展巡检工作的实践经验者优先,熟悉变电站、输配电线路巡检规范者更佳。
3、科研能力:在高水平会议或期刊发表过3D感知相关研究成果者优先考虑。
工作场景和实际挑战:
本岗位聚焦于电力巡检场景下的无人机自主飞行与感知能力建设,主要工作环境包括:
· 在真实运行的输电线路或变电站现场开展无人机飞行测试;
· 基于激光雷达数据实现障碍物检测与点云分割,应对GPS信号不稳定或丢失、传感器采集质量下降等复杂情况;
· 面向复杂电力设施环境,分析和处理高维3D点云数据,实现对变电站点云中关键部件的精准感知功能。
2026-05-17 12:09
IP属地:安徽合肥
职位福利
硕士1-3年发表算法相关优秀论文C/C++深度学习大模型算法强化学习融合感知算法参加算法相关竞赛/获奖SLAM算法MATLABPython

安徽优航遥感信息技术有限公司
100-499人


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