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技能要求：
1、精通深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉目標檢測（YOLOv5/6、Faster R-CNN）、語義分割（DeepLab、Mask R-CNN）、點云算法（PointNet、SPVCNN）
2、掌握 PCL、OpenCV 等工具庫，能處理多傳感器數(shù)據(jù)同步（攝像頭與 LiDAR 時間校準）；
3、 熟悉模型輕量化與部署（如 TensorRT 加速），能優(yōu)化算法實時性（如在嵌入式平臺達到 30fps 以上）。
工作職責：
1、開發(fā)基于外采傳感器（攝像頭、LiDAR、毫米波雷達）的感知算法，實現(xiàn)車輛、行人、車道線、交通燈等目標的檢測與跟蹤；
2、優(yōu)化極端場景（雨天、逆光、隧道）的感知魯棒性，降低漏檢 / 誤檢率；
3、對接外采傳感器驅(qū)動（如調(diào)試 LiDAR SDK，解析點云數(shù)據(jù)格式），輸出標準化感知結(jié)果（如目標坐標、類別、速度）；
4、與定位 / 規(guī)劃團隊協(xié)作，提供環(huán)境感知數(shù)據(jù)（如障礙物位置），參與感知模塊測試（如基于 KITTI 數(shù)據(jù)集驗證精度）。