简历编号:1277354702

更新日期:2023-09-27 15:38

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陈先生

目前所在: 北京市 年  龄: 28 个人照片
户口所在: 福建省  国  籍:
婚姻状况: 未婚 民  族:
人才测评: 未测评 身  高:
我的特长: 体  重:
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招聘帐号: 登录密码:  

◆ 求职意向

行业意向: 计算机软件 
人才类型: 应届毕业生 
应聘职位: 计算机软件:算法岗,汽车研发岗 职  称:
工作年限: 9 参加工作日期:
求职类型: 全职 可到职日期: 三个月以后
月薪要求: 12000~14999元 希望工作地区: 广东省,,

◆ 工作经历

国汽智控科技有限公司   起止年月:2023-06 ~ 2023-09
公司性质:   所属行业:
担任职位: 感知算法实习生
工作描述: CBDES项目: 1.参与YOLOv7模型部署和后处理部分函数功能梳理,进行函数拆解改写与测试工作。2.GASSD感知可
视化模块的问题跟踪与记录。
? 红旗项目: 视觉单目3D障碍物检测标注方案和技术方案的制订与评审,基于FOCS3D加入lidar监督,并对损失函数进行
改进,加入基于深度和距离的损失。
? 科研工作: 负责BEV算法的预研工作,复现LSS、CVT、Sparse4d、Maptr等BEV方法。
离职原因:
江铃汽车   起止年月:2018-07 ~ 2020-07
公司性质:   所属行业:
担任职位: 总布置人机工程师
工作描述:
离职原因:
长安大学   起止年月:2014-09 ~ 2018-06
公司性质:   所属行业:
担任职位: 总布置工程师
工作描述:
离职原因:

◆ 教育背景

毕业院校: 大连理工大学 最高学历: 硕士  获得学位:
教育开始日期: 2021-09 毕业日期: 2024-06
专 业 一: 机械类 专 业 二:

◆ 语言能力

外语: 英语 良好 粤语水平:
其它外语能力:
国语水平:

◆ 工作能力及其他专长

项目经历
基于改进YOLOv5的车道线检测算法研究 2021.09 - 2022.05
• 图像预处理:对KITTI数据集用逆投影映射(IPM)转换为鸟瞰图像,结合了MixUp、Mosaic方法扩充数据集。
• 检测模型:基于改进YOLOv5,对于车道实线虚线两种线性进行检测。针对于车道线小目标问题,增加了小目标检测头
,并集成了位置注意力模块(CA)与GhostNet轻量化模块,用以降低参数量和计算量。在后处理部分使用传统图像处理方法提取并拟合车道线。
• 项目结果:在rtx3060上达到105FPS,相比于YOLOv5基线,参数量降低31.1%,准确度达到91.1%,相对提高1.6%。
基于风险场的车辆横向控制权移交方法(毕业论文) 2022.06 - 至 今
• 数据采集:基于Carla仿真软件和Logitech G29,Tobii X2-30 Compact眼动仪和优迈720p高清摄像头在模拟平台采集眼动数据和图像数据。
• 感知前端:基于改进的YOLOv5模型对车道线与不同类别车辆进行检测。
• 风险辨识模型:对人车路风险进行量化评价,其中基于HMM与MobileNetV2分别检测驾驶人的疲劳状态与分心行为,并由模糊规则对两种驾驶人状态进行融合得到驾驶人状态因子。另外基于人工势场理论,计算动静态物体风险势场,并由非线性函数映射车路风险因子。
• 控制权移交方法:基于人车路风险因子的权重分配原则,设计人-机控制柔性权移交方法,在驾驶人与车辆处于风险状态时,逐步将控制权移交给自动驾驶系统。
• 项目结果:人机共驾模式下,驾驶风格介于“保守型”和“激进型”之间,车辆的横向偏差和相对偏航角相比于LKA自动驾驶基准模型变化幅度更小,说明了车辆安全性以及驾驶舒适性的提高。

◆ 详细个人自传

专业技能
• 英语六级、Pycharm、Vscode、Catia
• Python、C++、MATLAB、OpenCV、熟悉Linux下的命令行操作,熟练使用Git进行代码管理 。
• 熟悉汽车构造、汽车原理、汽车产品的开发流程。
• 熟悉常见的深度学习模型的算法原理,包括Yolo系列,Unet系列,Transform系列,以及常见的BEV模型。