小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于自动驾驶感知算法与深度学习领域。具备扎实的C++/Python编程基础,熟悉目标检测、多传感器融合及图像处理技术。在校期间主导多个视觉算法项目,并在知名车企实习参与量产方案落地,致力于通过高精度算法提升智能驾驶系统的安全性与鲁棒性。

工作经历

感知算法实习生

小鹏汽车

2025-06 - 2025-09
  • 参与城市NOA场景下的多摄像头目标检测模型优化,针对遮挡和小目标场景改进数据增强策略,使mAP在验证集上提升3.5%。
  • 负责将PyTorch训练模型转换为TensorRT引擎进行部署,通过算子融合与精度校准,将推理延迟从45ms降低至28ms,满足车规级实时性要求。
  • 协助构建包含2万帧的难例挖掘数据集,利用主动学习筛选高价值样本,显著减少了模型在复杂路口的误检率。

视觉算法研发助理

星辰科技

2023-12 - 2024-02
  • 参与工业质检项目的缺陷检测算法开发,利用YOLOv8架构定制训练特定瑕疵检测模型。
  • 负责现场数据采集与标注规范制定,累计处理图片5000余张,通过清洗噪声数据将模型训练收敛速度提升了20%。
  • 协助完成算法在嵌入式设备上的移植,成功将模型体积压缩至15MB以内,便于边缘端部署。

项目经历

基于激光雷达与摄像头的3D目标检测系统

校内实验室

2024-09 - 2025-01
  • 设计并实现了一种点云与图像特征融合的早期融合网络,解决了单一传感器在恶劣天气下感知能力下降的问题。
  • 使用C++重构了后端数据处理模块,利用多线程并行加速点云预处理流程,处理速度提升约40%,达到15FPS。
  • 在KITTI数据集上进行测试,车辆检测的BEV AP达到72.4%,优于当时主流的PointPillars基准模型。

复杂交通场景下的车道线检测算法研究

个人独立项目

2024-03 - 2024-06
  • 提出一种结合语义分割与曲线拟合的车道线检测方案,有效应对了弯道和大曲率场景下的检测断裂问题。
  • 编写Python脚本自动化生成合成数据,模拟雨天和夜间光照条件,增强了模型在低照度环境下的泛化能力。
  • 最终模型在TuSimple测试集上的准确率超过96%,且单帧处理耗时控制在10ms以内。

教育背景

武汉理工大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

C++ · Python · CUDA · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · ONNX · TensorRT

算法技能

目标检测 · 语义分割 · 多传感器融合 · SLAM · 图像处理

工具与平台

Linux · Git · Docker · ROS/ROS2 · OpenCV

简历范文进阶2026/7/25

智能驾驶感知算法工程师简历范文(互联网/自动驾驶校招)

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