视觉算法工程师
沈阳
中文母语水平
英语借工具书面交流
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20小时前在线
个人介绍
专注边缘计算与AI模型部署 | Python/C++ | YOLO系列
拥有丰富的计算机视觉落地经验，擅长将深度学习模型从训练环境迁移至嵌入式端侧设备（如RK3588、Jetson等）。
核心能力： 精通YOLOv5/v8/v10系列目标检测算法的训练、剪枝与量化；熟练掌握ONNX及RKNN模型转换流程。
工程落地： 具备扎实的C++/Python混合编程能力，能独立完成多线程流水线优化、OpenCV图像预处理及Docker容器化部署。
实战经验： 曾主导全国大学生智能汽车竞赛无人驾驶项目，成功解决复杂光照下的实时检测难题，系统推理速度提升40%以上。
工作经历
2024-11-01 -至今东北大学南湖校区智能智能汽车实验室视觉算法工程师
负责无人驾驶智能车视觉感知系统的核心算法开发与落地，主导从模型训练到端侧部署的全流程。 针对RK3588边缘计算平台进行YOLOv8模型的量化与移植，通过算子融合与多线程优化，将推理帧率提升至30FPS以上，满足实时控制需求。 设计并实现基于OpenCV的复杂光照自适应预处理算法，有效解决了室外强光、阴影环境下的误检漏检问题。 搭建Docker容器化开发环境，规范代码交付标准，确保算法模块在不同硬件平台上的可复现性与稳定性。
教育经历
2023-08-26 - 东北大学自动化本科
资质认证
语言
作品
模型转换与部署：实现了从PyTorch(.pt)到ONNX再到RKNN的完整模型转换链路，适配瑞芯微NPU硬件加速。多线程视频流处理：设计了图像采集、预处理、模型推理、结果后处理的并行流水线，最大化利用CPU与NPU资源。自适应视觉算法：集成了动态阈值分割与逆透视变换（IPM）算法，解决了复杂光照下
02026-06-25 18:09
