1.CNN卷积神经网络,并有落地项目
2.熟悉数据结构
3.基础C++,Python编程
4.熟知路径规划算法,如A*,D*算法,并有落地经验
5.传统机器学习算法,如svm,pca,k-means,利用LDA和BP神经网络优化人脸识别
6.机器人路径规划建图,建图误差与实际面积控制在百分之三以内
1.利用C++和OpenCV提取角点(不是用的OpenCV中的API,自己写的算法)
2.疲劳驾驶检测
利用mtcnn网络进行人脸定位,利用resnet网络进行人脸行为分类
3.机器人路径规划建图,并优化路径规划算法
4.利用ga-net卷积神经网络获取人脸视差图(双目视觉)
5.单目相机标定
1.求出离散点最小面积凸包矩形 2.根据坐标点旋转坐标 3.根据漫水填充算法将图形分为内外部分(算法自己实现) 4.根据机器人行走路径计算割草率
1.利用mtcnn网络实现人脸定位 2.利用resnet18网络,利用pytorch框架根据人脸行为进行分类,如是否打电话,是否睁眼。