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嵌入式工程师
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职位描述
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内容是:嵌入式工程师在机器视觉系统中的具体工作
平台选型与搭建
根据算法复杂度、功耗、成本要求,选择合适的核心处理器:ARM Cortex-A系列(如树莓派)、高性能MCU、专用视觉处理器(如NVIDIA Jetson系列、地平线征程、华为昇腾)、FPGA等。
设计或适配硬件平台,包括摄像头接口(MIPI CSI, USB)、内存、存储、外设等。
算法移植与优化(核心工作)
从Python到C/C++:大部分研究级算法用Python编写,但嵌入式系统对效率和资源要求极高,需要将其用高效的C/C++实现。
性能优化:
算力优化:利用NEON(ARM SIMD)指令集、GPU(CUDA)、NPU(神经网络处理器) 进行硬件加速。
内存优化:嵌入式设备内存有限,需优化模型和数据结构,减少内存占用。
功耗优化:通过调整时钟频率、电源管理策略来降低功耗。
模型压缩与加速:使用TensorRT, OpenVINO, TFLite等工具对训练好的深度学习模型进行量化(INT8)、剪枝、蒸馏,使其能在嵌入式芯片上实时运行。
系统集成与驱动开发
编写或调试摄像头驱动,确保稳定采集图像。
将视觉算法模块与设备上的其他模块(如电机控制、通信模块、显示模块)集成,形成一个完整的系统。
开发实时操作系统(如FreeRTOS) 或Linux下的多线程/进程应用,管理传感器数据流和任务调度。
解决实际工程问题
实时性保障:确保从图像采集到结果输出在严格的时间窗内完成(例如,自动驾驶要求毫秒级响应)。
鲁棒性提升:处理极端情况(如光照剧变、振动、高温低温),保证系统在复杂环境下稳定工作。
资源管理:在有限的CPU、内存、电池资源下,实现性能与功耗的最佳平衡。
工作地点
郑州金水区健康路
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