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个人介绍

本人为点云算法工程师,熟悉传统的点云滤波,点云分割,点云分类,点云矢量化算法。
并且,有一定的图像处理经验,熟悉图像去躁,增强,分割等算法。
熟悉直线,曲线拟合,二维,三维平面拟合,圆拟合等计算机图形学算法。
有过激光slam装车测试经验,负责slam算法的优劣评判。
使用c++,matlab等语言进行编程。
使用过pcl,eigen,opencv等开源库。

工作经历

  • 2020-08-01 -至今华测导航点云算法工程师

    主要负责coprocess工程中道路要素模块的半自动矢量化算法和全自动矢量化算法研究。 目前负责红绿灯,标识牌,道路标志,道路标线,垃圾桶,电力箱,防护栏半自动矢量化算法研究,同时,负责深度学习结果落地,实现基于深度学习结果的道路标志,道路标线,垃圾桶,红绿灯,标识牌的自动矢量化。

  • 2019-07-01 -2020-07-01北科天绘点云算法工程师

    主要从事点云后处理算法研究。 工作期间,主要负责电力线提取和细化研究。使用传统算法实现低压电力线的全自动提取和半自动提取。期间,负责激光slam的算法测试和技术支持。以及障碍物检测等算法的测试和技术支持。

教育经历

  • 2016-09-01 - 2019-06-01福州大学地图学与地理信息系统硕士

    研究生期间研究车载激光点云处理算法,主要研究强度增强,道路标线标志分割和分类。 成绩位于年级5%以内。 拿到中期二等奖学金,期末综合一等奖学金。

技能

C++
openCV
CMake
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作品
单木分割

1、首先输入车载激光点云数据; 2、接着,进行地面滤波; 3、然后,采用距离聚类算法实现非地面地物对象的生成; 4、最后,根据几何形状特征实现行道树的提取,并进行胸径等特征计算。

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2021-07-05 23:20
医学影像处理——动脉分割和建模

1、首先,通过人工交互的手段定位动脉初始位置; 2、然后,根据区域增长算法,实现高亮区域,即动脉提取; 3、最后,采用表面建模方法进行动脉建模。

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2021-07-05 23:16
道路标线标志分割

1、首先对车载激光点云强度进行强度校正、强度变换和强度去噪等一系列强度增强处理; 2、接着,采用K均值聚类实现道路标线提取; 3,、最后,提取其中的实线目标。

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2021-07-05 23:14
更新于: 2021-07-05 浏览: 412