演算法與視覺

1. 視覺演算法工程師的主要職責8篇

視覺演算法工程師負責演算法模塊需求分析、軟體設計、代碼開發、問題定位等工作。下面是我為大家帶來的視覺演算法工程師的主要職責8篇，希望大家能夠喜歡!

視覺演算法工程師的主要職責1

職責：

1.工業相機的firmware開發及功能整合;

2.深度學習模型的構建與優化或機器學習演算法的優化，提升效果.性能與易用性;

3.結合業務產景，能靈活調整演算法框架和數據集;

4.負責演算法在產品的落地;

5.工業應用後台伺服器演算法的開發;

崗位要求

1.精通C/C++，python等編程語言，熟悉ARM/MIPSLinux等平台的開發;

2.精通機器視覺(如人臉檢測識別，目標檢測和跟蹤，OCR，數字圖像處理演算法OpenCV/OpenVINO等);

3.精通常用的深度學習框架，如Tensorflow，Caffe等,有相關實戰 經驗 優先;

4.在機器學習上有實戰經驗，對經典演算法如SVM(支持向量機).LR(邏輯回歸分析).CNN(卷積神經網路)等有深入理解;

5.有較強的學習能力，團隊合作能力以及溝通能力。

視覺演算法工程師的主要職責2

職責：

1、倉儲機器人視覺定位系統設計、開發和優化。

2、二維碼導航技術研發。

3、其他新型視覺導航技術研發。

4、本崗位為研發崗，要求有較強的解決實際問題能力。

崗位要求：

1、碩士及以上學歷，研究方向為圖像模式識別。

2、熟悉主要圖像模式識別演算法(包括但不限於圖像去噪、圖像復原、圖像分割、區域描述等)，並且能夠獨立實現。

3、有獨立開發演算法的工作經驗和能力，既能獨立解決問題，也能夠協同工作。

4、熟練使用C/C++。

5、熟悉QR碼、DM碼等常見二維碼的原理和掃描演算法，具備開發工業二維碼的能力者優先。

6、對搜索演算法、聚類演算法、編碼演算法、圖像壓縮演算法等有深入研究者優先。

7、在模式識別和機器學習演算法研究中有獨到見解者優先。

視覺演算法工程師的主要職責3

職責：

1. 負責工業視覺項目現場調試工作;

2. 負責前期樣本的採集、深度學習樣本標注等工作;

3. 負責調試文檔的撰寫。

任職資格：

1. 具備吃苦耐勞、敬業負責的職業精神;

2. 熟悉工業自動化產線生產流程，對於工業自動化中的常見的電氣元件及其使用 方法 有一定的了解，對於工業自動化中常用的機械結構有一定的了解。

3. 熟悉基恩士、康耐視、巴斯勒、海康、大恆工業相機，能夠對這些相機及其配套鏡頭獨立自主的安裝、調參，熟悉各種相機的參數特性者優先;

4. 熟悉各種配套的光源：環形、條形、背光，了解常見的光源種類：藍光、白光、紅光等。並且對這些光源的安裝、使用有一定的項目經驗。

5. 熟練使用以上相機配套的相應軟體者優先;

6. 具備工業視覺檢測項目的經驗者，優先考慮。

視覺演算法工程師的主要職責4

職責：

1、負責現有公司的AOI軟體平台的開發維護和升級;

2、負責設備軟體技術文檔編制;

3、負責設備軟體部門的售後技術支持;

4、完成上級交代的其他任務

任職要求：

1、 本科以上學歷，計算機、軟體工程、數學相關專業;

2、掌握或了解C++編程語言;

3、掌握或了解Halcon、OpenCV等圖像演算法

4、具備良好的團隊合作、積極主動溝通意識;

5、具有良好的分析、解決問題的能力，對攻克疑難問題有濃厚興趣

視覺演算法工程師的主要職責5

職責：

負責公司工業視覺檢測產品的圖像處理與模式識別等相關演算法的研究;

完成軟體系統代碼的實現，編寫代碼注釋和開發文檔;

輔助進行系統的功能定義,程序設計;

根據設計文檔或需求說明完成代碼編寫，調試，測試和維護;

分析並解決軟體開發過程中的問題;

協助測試工程師制定測試計劃，定位發現的問題;

職位要求：

1、精通JAVA、C#、等主流軟體語言中一種及以上

2、熟悉SQL Server、MySQL、Oracle等一種或多種資料庫的使用和開發

3. 熟悉視覺演算法，可獨立分析並編寫演算法及測試」

4、有1年及以上相關軟體語言開發工作經驗

5、參與過兩個及以上完整的項目開發過程

6、有自主學習、獨立思考、獨立解決問題的能力

7. 具有良好的表達能力和人際溝通技巧，具有良好的團隊合作精神，工作認真負責

8. 有工業領域機器視覺演算法(目標定位、缺陷檢測、條碼識別、OCR、測量)研發經驗優先;

視覺演算法工程師的主要職責6

職責：

1、研究深度學習(包括各種神經網路結構與應用)或計算機視覺各個領域(目標檢測識別、三維重建等)中核心演算法;

2、將上述核心演算法應用到各種復雜現實場景中;

3、針對應用場景進行優化和定製。

任職要求：

1、計算機、軟體工程、自動化等相關專業 畢業 ;

2、碩士學歷，或本科學歷並且有2年以上相關工作經驗;

3、能夠熟練閱讀和理解英文資料;

4、熟悉C/C++、python語言，具有研發能力;

5、掌握計算機視覺領域的基礎理論、圖像處理和模式識別的相關演算法，具有扎實的背景知識;

6、熟悉OpenCV/openGL，特別是其中圖像處理庫、立體視覺庫/圖像渲染;

7、具備良好的團隊合作和溝通能力，很強的 邏輯思維 能力和學習能力。

視覺演算法工程師的主要職責7

職責：

1. 研究各種工業領域的機器視覺演算法(定位、識別、檢測、測量)，實時跟蹤國內外的行業發展現狀與方向;

2. 根據公司項目需求，設計與開發新的視覺演算法;

3. 對公司產品中現有的視覺演算法從穩定性、處理效果和速度上做持續改進;

4. 負責演算法測試相關工作，撰寫開發文檔;

任職要求：

1. 碩士及以上學歷，圖像處理、計算機視覺、自動化相關專業;

2. 熟悉C ,VC++ ,python;

3. 精通數字圖像處理演算法，包括圖像增強、圖像分割、特徵提取、模板匹配等，熟悉opencv，halcon等視覺演算法庫;

4. 有工業領域機器視覺演算法(目標定位、OCR、測量、缺陷檢測)開發經驗;

5. 有windows平台下演算法優化的經驗;

6. 具有閱讀專業英文資料的能力，以了解國際先進的視覺演算法;

7. 有底層機器視覺演算法庫開發、3D視覺演算法開發經驗者優先;

視覺演算法工程師的主要職責8

職責

1、負責圖像處理演算法的設計與實現;

2、負責現有演算法的優化和完善;

3、參與用戶功能的定義和驗收;

4、跟蹤圖像演算法應用情況，完成技術支持工作。

任職資格

1、計算機，電子，自動化等相關專業本科以上畢業，2年以上相關工作經驗;

2、具有C/C++程序設計基礎，對數據結構有一定的研究基礎;

3、熟悉計算機視覺演算法和圖像處理演算法;

4、具備團隊合作精神，有良好的人際溝通能力。

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★ 圖像演算法工程師崗位的工作職責範本

★ 演算法工程師崗位職責簡潔版

★ 演算法工程師崗位的主要職責文本

★ 圖像演算法工程師的主要職責

★ 視覺演算法工程師的職責

★ 圖像演算法工程師崗位的主要職責

★ 圖像演算法工程師的職責概述內容

★ 圖像演算法工程師崗位的職責精選

★ 圖像演算法工程師的工作職責描述

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2. 圖像視覺演算法(深度學習)和SLAM演算法哪個更有前景啊

vSALM(Visual SLAM)能夠在跟蹤攝像機(用於AR的手持或者頭盔，或者裝備在機器人上)位置和方位的同時構建三維地圖. SLAM演算法與ConvNets和深度學習是互補的。SLAM關注幾何問題，而深度學習主要關注識別問題。如果你想讓機器人走到冰箱面前而不撞到牆，就用SLAM。如果你想讓機器人識別冰箱里的物品，就用ConvNets。http://openmvg.readthedocs.io/en/latest/

SLAM相當於實時版本的SFM(Structure From Motion)。vSLAM使用攝像機，放棄了昂貴的激光感測器和慣性感測器(IMU)。單目SLAM使用單個相機，而非單目SLAM通常使用預先標定好的固定基線的立體攝像機。SLAM是基於幾何方法的計算機視覺的一個主要的例子。事實上，CMU(卡內基梅隴大學)的機器人研究機構劃分了兩個課程：基於學習方法的視覺和基於幾何方法的視覺。

SFM vs vSLAM

SFM和SLAM解決的是相似的問題，但SFM是以傳統的離線的方式來實現的。SLAM慢慢地朝著低功耗，實時和單個RGB相機模式發展。下面是一些流行的開源SFM軟體庫。

• Bundler: 一個開源SFM工具箱，http://www.cs.cornell.e/~snavely/bundler/

• Libceres: 一個非線性最小二乘法庫(對bundle adjustment問題非常有用)，http://ceres-solver.org/

• Andrew Zisserman's多視圖幾何Matlab函數庫，http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/

vSLAM vs 自動駕駛

自動駕駛汽車是SLAM最重要的一個應用領域。未來很多年裡，在自動駕駛領域將持續地研究SLAM。

3. 機器視覺是一種演算法嗎

機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

說白了，不是一種演算法，是一種技術或者說一個工具
--------眾合航迅科技有限公司 鄧振輝為您解答

4. 視覺演算法和圖像演算法的區別

兩者其實差別都不算很大，從專業本身來說，模式識別研發就比如汽車的車牌，你怎麼去識別，圖像演算法主要研究目的就是比如車牌你怎麼讓他更清楚地被你採集後得到有用的信息，還原圖片的原來面目等。都是演算法類的研究，當然演算法也是離不開程序的，如果你對軟體不敢新區，那麼這兩個專業都不是適合你。

5. 計算機視覺領域主流的演算法和方向有哪些

人工智慧是當下很火熱的話題，其與大數據的完美結合應用於多個場景，極大的方便了人類的生活。而人工智慧又包含深度學習和機器學習兩方面的內容。深度學習又以計算機視覺和自然語言處理兩個方向發展的最好，最火熱。大家對於自然語言處理的接觸可能不是很多，但是說起計算機視覺，一定能夠馬上明白，因為我們每天接觸的刷臉支付等手段就會和計算機視覺掛鉤。可以說計算機視覺的應用最為廣泛。

目標跟蹤，就是在某種場景下跟蹤特定對象的過程，在無人駕駛領域中有很重要的應用。目前較為流行的目標跟蹤演算法是基於堆疊自動編碼器的DLT。語義分割，則是將圖像分為像素組，再進行標記和分類。目前的主流演算法都使用完全卷積網路的框架。實例分割，是指將不同類型的實例分類，比如用4種不同顏色來標記4隻貓。目前用於實例分割的主流演算法是Mask R-CNN。

6. 計算機視覺演算法是做什麼的

通過C/C++或Java任一種編程語言，Python/ perl/shell中任一種腳本語言，實現數據分析和挖掘工具，最終通過演算法實現使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。