1. 熟练使用C++、Python、ros2等快速仿真软件,熟练使用tensorflow/pytorch等深度学习框架;
2. 有视频图像处理,如去噪、超分、HDR、色彩科学等项目经验更佳;
3. 具备较强的学习及问题分析能力,敢想敢做,追求极致,做事踏实有恒心,有反思意识,具备良好的团队协作能力,愿意和团队一起进步。
视频图像处理:
使用C++实现了高效的图像去噪算法,减少了视频中噪声的干扰,并显著提升了图像清晰度。
采用Python开发了超分辨率(Super-Resolution)算法,通过深度学习模型将低分辨率视频提升为高清晰度图像。
实现了HDR(High Dynamic Range)图像处理,优化了视频的亮度和色彩表现,增强了视觉体验。
应用了色彩科学技术,提升了图像的色彩准确性和真实感。
深度学习模型的训练与优化:
使用TensorFlow和PyTorch构建并训练了深度学习模型,包括卷积神经网络(CNNs)和生成对抗网络(GANs),用于视频去噪和超分辨率任务。
对模型进行了超参数优化,使用GPU加速训练过程,缩短了模型训练时间,并提高了模型的准确性和鲁棒性。
ROS2集成与仿真:
使用ROS2框架进行快速仿真和系统集成,确保图像处理算法能够实时应用于机器人视觉系统中。
开发了与ROS2兼容的节点和接口,确保视频流和处理结果能够在机器人平台上无缝传输和处理。