<p><strong>工作責任：</strong></p><ol><li>發展 <strong>立體校正算法</strong> （雙目/自我校準）和<strong>結構光3D成像算法</strong> 双攝系統。</li><li>優化並部署<strong>立體視覺AI模型</strong> （立體匹配、深度估計、視覺分段）在嵌入式平台（例如Jetson、FPGA）。</li><li>增強 <strong>實時性能和準確性</strong>雙目成像系統的，解決像這樣的挑戰<strong>弱纹理和遮蔽</strong>。</li><li>參加<strong>選擇相機硬體</strong>並進行成像優化，與光學/電氣團隊合作進行系統集成。</li></ol><p><strong>要求：</strong></p><ol><li><strong>碩士學位或更高</strong>在計算機科學、自動化、數學或其他相關領域。</li><li><strong>3年實戰經驗</strong> （包括競賽/實習）在<strong>立體視覺或結構光相機開發</strong>。</li><li>精通<strong>OpenCV、PCL、ROS</strong>，和程式語言（<strong>C++/Python</strong>）；與...的經驗<strong>CUDA/OpenCL最佳化</strong> 喜愛。</li><li>熟悉:<ul><li><strong>張的校準方法</strong>和<strong>多感測器校準</strong>。</li><li>古典 <strong>立體匹配算法</strong> (例如SGM、ELAS)和<strong>深度學習模型</strong> (例如，PSMNet，RAFT-Stereo)。</li></ul></li><li><strong>優先:</strong><ul><li>在...<strong>模型量化/剪枝</strong> 用於邊緣部署。</li><li>背景在 <strong>3D重建/SLAM項目</strong>。</li></ul></li></ol>