商汤IAG-感知算法实习生
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机相关专业； 2、熟悉自动驾驶感知任务的主流算法，熟悉常见的深度学习图像处理方法； 3、熟练运用Python编程语言和Pytorch深度学习框架； 4、熟悉障碍物、路面元素、…
工作职责
1、负责障碍物、路面元素（车道线、横向标线、路面标志和车位等）、OCC、TL、TS和光斑等感知算法研究，包括但不限于2D、3D几何检测、后处理和可见性方案优化等； 2、负责云端感知数据闭环和真值生产等工作内容。
1. 负责感知算法开发和工程化，包括但不限于：2D/3D检测分割算法开发，算法工程化等任务 2. 负责单目3D/环视3D业务模型迭代和优化，包括但不限于：数据迭代、模型迁移性、长尾问题等任务
1、 研发基于地图或者基于模型数据挖掘算法，精准识别自动驾驶长尾场景（如极端天气、复杂交通参与行为、罕见障碍物等）； 2、构建高效的自动化数据挖掘Pipeline，提升数据标签质量并降低标注成本；
工作职责【负责其中之一的方向即可】 1、【道路几何方向】跟进学界最新主流道路集合感知进展，包括且不限于车道线，停止线，斑马线，Roadmarker, 道路拓扑等方向 2、【Occupancy方向】跟进学界最新主流占据网络感知层面进展，研究基于相机、激光雷达、毫米波雷达等Occupancy感知方案，业界内形成技术领先； 3、【BEV方向】跟进学界主流BEV感知进展，研究基于相机、激光雷达、毫米波雷达等端到端BEV感知方案，业界内形成技术领先； 4、【激光雷达方向】跟进学界主流激光雷达感知进展，研究基于激光雷达的动态&静态障碍物感知技术，业界内形成技术领先；
1、负责智能驾驶系统中相机感知模块输出的各类元素（动态目标、静态目标、占用栅格（OCC）、车道线、停止线、斑马线等）解码、后处理与优化； 2、设计并实现目标跟踪算法（如多目标跟踪MOT），车道线跟踪、稳定与过滤，占用图增强和跟踪，提升感知效果和系统鲁棒性； 3、针对感知模块的不同输出（目标框、分割图、特征点等）进行数据融合、噪声抑制、时空滤波等优化处理，提升感知稳定性和准确率； 4、进行性能分析和算力优化，保证在NVIDIA/地平线/MDC等嵌入式平台上实现高帧率、低延迟的运行效果； 5、参与感知后处理系统的整体架构设计、模块划分及接口定义，支持仿真验证、实车测试及快速问题定位； 6、针对测试反馈持续优化后处理效果，提升各类感知元素的稳定性、准确率和系统鲁棒性；