成都·郫都区
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工作内容: 一、架构设计 1.深入理解车辆巡检业务场景（外观缺陷检测、关键部件状态识别、环境感知等），针对不同子任务的特性（小目标、细粒度分类、长尾分布、遮挡、光照剧变等）进行系统性技术调研与模型选型 2.构建多模型协同的视觉感知 Pipeline：目标检测 + 实例分割 + OCR + 3D 重建 + 异常检测的有机组合，而非单一模型解决所有问题 3.针对场景核心难点设计定制化网络结构（如：面向微小缺陷的高分辨率特征增强模块、面向反光/高光金属表面的域自适应策略、面向底盘暗光场景的低照度增强方案） 4.具备从零设计损失函数、评估指标、数据增强策略的能力，不依赖现成方案 二、核心攻关 1.缺陷检测的长尾问题：设计 Few-Shot / Zero-Shot 缺陷检测方案，解决稀有缺陷类型样本不足、标注成本高昂的核心痛点 2.域迁移与泛化：跨车型、跨场地、跨光照条件下的模型泛化能力攻关（Domain Adaptation / Domain Generalization） 3. 3D 视觉感知：基于深度相机 / LiDAR 的车辆三维重建、点云配准、尺寸测量、形变检测等算法开发 4.多模态融合：RGB + 深度 + 红外 + 点云的多模态特征融合与互补感知 5.异常检测：在无法穷举所有缺陷类型的情况下，设计基于正常样本建模的无监督/自监督异常检测方案（如 PatchCore、FastFlow、SimpleNet 等的场景适配与改进） 6.边缘端极限优化：在算力受限平台（Jetson Orin / RK3588 / 地平线J5 等）上实现模型精度与推理速度的最优平衡，探索 INT8/INT4 量化、稀疏推理、算子融合、CUDA kernel 手写等极致优化手段 任职资格: •教育背景: 计算机视觉、模式识别、机器学习等相关专业，硕士及以上学历（博士优先）。 培训经历: 无特定要求 •经 验: 5年以上计算机视觉算法开发经验，其中至少 2年聚焦于工业视觉检测 / 机器人视觉 / 自动驾驶感知方向 技能技巧: 1.精通主流检测/分割框架（YOLO / DETR / Mask R-CNN / Segment Anything 系列）的原理与源码 2.深入理解 Transformer / MLP-Mixer / State Space Model 等新型架构 3.熟悉自监督学习（MAE / DINO / iBOT）、对比学习、生成模型（Diffusion Model）等前沿范式 4.精通 C++（C++17 及以上）和 Python，代码质量意识强 5.精通 CUDA 编程 / TensorRT 插件开发，能针对特定算子进行底层优化 6.熟悉模型量化（PTQ / QAT）、剪枝、知识蒸馏等压缩技术的原理与实践 7.有 ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN / MNN 等推理框架的深度使用经验 8.具备算法模块从 0 到 1 的完整设计能力（需求分析 技术方案 原型验证 工程落地 线上迭代） 9.良好的技术文档编写与方案汇报能力 10.有 ROS / ROS2 经验者优先
2026-05-19 08:42
IP属地：四川成都
职位福利
硕士5-10年机器人图像识别产品智慧交通OpenCVPCLDNNCLIPC++KerasROS / ROS2
四川智服人力资源有限公司
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