成都·郫都区
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工作内容:
一、架构设计
1. 深入分析车辆巡检业务需求（如外观缺陷识别、核心部件状态判断、环境感知等），结合各子任务特点（小目标检测、细粒度分类、类别长尾分布、遮挡干扰、光照变化剧烈等）开展技术调研与模型选型
2. 搭建多模型联动的视觉感知流程：整合目标检测、实例分割、OCR识别、3D重建与异常检测模块，形成协同工作的系统化方案，避免依赖单一模型处理全部任务
3. 针对关键场景难题研发定制化网络结构（例如：用于微小缺陷检测的高分辨率特征增强模块、应对反光/高光金属表面的域自适应方法、解决底盘暗光成像问题的低照度图像增强策略）
4. 具备独立设计损失函数、评估指标和数据增强策略的能力，不依赖现成框架或通用方案
二、核心攻关
1. 应对缺陷检测中的长尾分布问题：构建 Few-Shot / Zero-Shot 缺陷检测机制，缓解稀有缺陷样本稀缺、标注成本高的现实挑战
2. 提升模型跨域泛化能力：攻克不同车型、不同检测场地、不同光照条件下模型迁移与稳定表现的技术难点（涵盖 Domain Adaptation 与 Domain Generalization 方法）
3. 开展 3D 视觉算法研发：基于深度相机或 LiDAR 数据实现车辆三维重建、点云配准、尺寸测量及形变分析等功能
4. 推进多模态感知融合：融合 RGB 图像、深度信息、红外影像与点云数据，实现多源特征互补与联合推理
5. 构建无监督/自监督异常检测体系：在无法覆盖所有缺陷类型的前提下，基于正常样本建模，优化并改进 PatchCore、FastFlow、SimpleNet 等方法以适配实际场景
6. 实现边缘端极致性能优化：在算力受限设备（如 Jetson Orin / RK3588 / 地平线J5）上平衡模型精度与推理效率，深入应用 INT8/INT4 量化、稀疏推理、算子融合及 CUDA kernel 手写等底层优化技术
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年专注于工业视觉检测、机器人视觉或自动驾驶感知方向
技能技巧:
1. 精通主流检测与分割框架（YOLO / DETR / Mask R-CNN / Segment Anything 系列）的原理与源码实现
2. 深入掌握 Transformer / MLP-Mixer / State Space Model 等新型网络架构
3. 熟悉自监督学习（MAE / DINO / iBOT）、对比学习以及生成模型（如 Diffusion Model）等前沿学习范式
4. 熟练使用 C++（C++17 及以上）与 Python，具备良好的编码规范与代码质量意识
5. 精通 CUDA 编程与 TensorRT 插件开发，能够对特定算子进行底层级别优化
6. 掌握模型压缩技术（PTQ / QAT）、剪枝策略与知识蒸馏的实际应用
7. 具备 ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN / MNN 等推理引擎的深度使用经验
8. 具备从零构建算法模块的全流程能力（涵盖需求拆解、技术设计、原型验证、工程落地及线上持续迭代）
9. 具备优秀的技术文档撰写与方案汇报表达能力
10. 有 ROS / ROS2 使用经验者优先
一、架构设计
1. 深入分析车辆巡检业务需求（如外观缺陷识别、核心部件状态判断、环境感知等），结合各子任务特点（小目标检测、细粒度分类、类别长尾分布、遮挡干扰、光照变化剧烈等）开展技术调研与模型选型
2. 搭建多模型联动的视觉感知流程：整合目标检测、实例分割、OCR识别、3D重建与异常检测模块，形成协同工作的系统化方案，避免依赖单一模型处理全部任务
3. 针对关键场景难题研发定制化网络结构（例如：用于微小缺陷检测的高分辨率特征增强模块、应对反光/高光金属表面的域自适应方法、解决底盘暗光成像问题的低照度图像增强策略）
4. 具备独立设计损失函数、评估指标和数据增强策略的能力，不依赖现成框架或通用方案
二、核心攻关
1. 应对缺陷检测中的长尾分布问题：构建 Few-Shot / Zero-Shot 缺陷检测机制，缓解稀有缺陷样本稀缺、标注成本高的现实挑战
2. 提升模型跨域泛化能力：攻克不同车型、不同检测场地、不同光照条件下模型迁移与稳定表现的技术难点（涵盖 Domain Adaptation 与 Domain Generalization 方法）
3. 开展 3D 视觉算法研发：基于深度相机或 LiDAR 数据实现车辆三维重建、点云配准、尺寸测量及形变分析等功能
4. 推进多模态感知融合：融合 RGB 图像、深度信息、红外影像与点云数据，实现多源特征互补与联合推理
5. 构建无监督/自监督异常检测体系：在无法覆盖所有缺陷类型的前提下，基于正常样本建模，优化并改进 PatchCore、FastFlow、SimpleNet 等方法以适配实际场景
6. 实现边缘端极致性能优化：在算力受限设备（如 Jetson Orin / RK3588 / 地平线J5）上平衡模型精度与推理效率，深入应用 INT8/INT4 量化、稀疏推理、算子融合及 CUDA kernel 手写等底层优化技术
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年专注于工业视觉检测、机器人视觉或自动驾驶感知方向
技能技巧:
1. 精通主流检测与分割框架（YOLO / DETR / Mask R-CNN / Segment Anything 系列）的原理与源码实现
2. 深入掌握 Transformer / MLP-Mixer / State Space Model 等新型网络架构
3. 熟悉自监督学习（MAE / DINO / iBOT）、对比学习以及生成模型（如 Diffusion Model）等前沿学习范式
4. 熟练使用 C++（C++17 及以上）与 Python，具备良好的编码规范与代码质量意识
5. 精通 CUDA 编程与 TensorRT 插件开发，能够对特定算子进行底层级别优化
6. 掌握模型压缩技术（PTQ / QAT）、剪枝策略与知识蒸馏的实际应用
7. 具备 ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN / MNN 等推理引擎的深度使用经验
8. 具备从零构建算法模块的全流程能力（涵盖需求拆解、技术设计、原型验证、工程落地及线上持续迭代）
9. 具备优秀的技术文档撰写与方案汇报表达能力
10. 有 ROS / ROS2 使用经验者优先
2026-05-20 12:17
IP属地：四川成都
职位福利
硕士5-10年图像识别产品机器人C++Python
四川智服人力资源有限公司
工作地址
鱼泡安全保障
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