公司为上海汽车商用车技术中心，所在部门为智能驾驶部，主要负责前瞻技术研究以及应用，所在团队为感知科，主要负责图像识别，熟悉tensorflow以及caffe等深度学习网络框架
工作职责和业绩:
1.负责AVP项目中的360环视算法开发、相机参数标定算法开发、单目测距算法开发、车位检测算法开发以及车位内障碍物检测算法开发，上述算法已经转化为能移植到嵌入式平台的算法，环视系统能够实现视场10*17米，精度控制在5cm。完成了对单目测距算法的优化离标定，并用深度学习算法实现车位检测。针对车内障碍物（包括锥形桶、地锁、禁停线等）实现检测与分类。
2.基于深度学习实现人脸识别算法开发，实现人脸的定位，特征提取以及人脸识别，项目应用在园区会议室智能刷脸办公。
3.手势识别项目: 基于深度学习实现手势识别功能，并通过识别结果与BCM控制器交互，最终实现通过手势控制车窗升降以及后视镜折叠功能。
4.熟悉多目标跟踪算法，熟悉匈牙利算法，KCF算法以及卡尔曼滤波算法。

工作职责和业绩:
完成开门预警算法的开发: 利用环视相机的摄像头实现路边停车过程中开门预警，具体功能如下在靠边停车的过程中，实现对后方经过的行人、自行车、摩托车进行轨迹预测，并通过标定算法实现对轨迹方向、速度测量，通过对阈值设定，对满足条件的运动物体警示，依降低事故发生的可能性。

工作职责和业绩:
负责DSP图像前端采集、图像校正算法，图像分类、图像后期处理算法的设计以及具体实现；先后负责的项目有图像数据保存，图像自动校正算法设计，ATM机鉴伪模块算法的设计与实现，冠子号码分割，识别，识别率达到99.9%，图像鉴伪识别，图像污染等算法的设计与实现；