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HI简历
感知与多模态融合实习生
18800000000hi@hicv.cn应届生
个人总结
意向岗位为感知与多模态融合实习生,计算机专业本科在读,课程与项目围绕BEV+Transformer、4D雷达感知与跨模态对齐展开。熟悉PyTorch模型实现与多源传感器数据预处理,参与过激光雷达与相机联合建模的课程项目,完成特征对齐与消融实验,并整理过开源代码与实验记录。
教育经历
示例大学
2022年09月-2026年06月
计算机、自动化、电子工程、机器人学 本科 本科
主修计算机、自动化与机器人学相关课程,包括机器学习、计算机视觉、概率论与传感器融合。课程项目中完成相机与激光雷达数据时空同步、BEV特征提取与融合模块实现,输出实验报告与可复现代码。
工作经历
某智能感知技术团队
2025年03月-2025年06月
感知算法实习生 感知算法组
参与多传感器数据整理与预处理流程搭建,协助清洗激光雷达、摄像头与毫米波雷达的同步数据,编写脚本完成时间戳对齐与异常帧过滤。在导师指导下复现BEV+Transformer基线模型的部分模块,参与小规模消融实验与日志记录。与算法工程师和数据标注同学协作,整理实验对比表并沉淀预处理文档。在团队内部测试集(约两千帧城市场景样本)上,协助验证的预处理流程使无效帧占比有所下降,实验记录可追溯。
项目经历
课程项目:多模态融合感知建模
2024年09月-2025年01月
小组负责人
课程综合项目中负责多模态融合感知建模子任务,带领三人小组完成摄像头与激光雷达特征对齐方案设计。使用PyTorch实现跨模态注意力融合模块,在课程公开数据集子集(约五千帧)上做对比实验,mAP较单模态基线有小幅提升。组织任务拆解与周会检查,撰写实验报告并在课程答辩中展示,代码整理为小组可复用仓库,并补充了特征对齐与训练配置说明。
个人项目:4D雷达点云处理与可视化
2023年10月-2024年05月
独立开发
个人学习项目,基于开源4D雷达数据实现点云解析、运动补偿与BEV投影可视化工具。使用Python与Open3D搭建处理流程,对比不同滤波参数对噪声点的影响,并在本地样本(约三百帧)上记录处理耗时与点云保留率。整理README与参数说明,作为后续课程实验的数据预处理参考,并补充了运动补偿前后点云分布对比记录。
社团和组织经历
学生发展中心
2023年09月-2024年06月
项目与活动负责人 学生组织
在校内技术社团担任感知方向学习小组协调人,负责排期与资料整理,组织论文分享与代码复现活动,跟进成员进度并汇总实验记录,习惯用文档同步任务与结论,并推动小组围绕多模态融合与BEV感知开展专题研讨。
荣誉奖项
校级优秀学生
课程实践项目优秀成果(多模态融合感知建模)
其他
- 技能: 熟悉PyTorch深度学习框架,能独立实现跨模态注意力融合与BEV特征提取模块,并完成训练调参与小规模消融实验。; 掌握激光雷达、摄像头与毫米波雷达多源数据的预处理流程,能用Python完成时间戳对齐、异常帧过滤与点云BEV投影可视化。; 熟悉4D雷达点云解析与运动补偿方法,能借助Open3D搭建处理流程并对比滤波参数对噪声点与点云保留率的影响。
- 证书: CET-6
- 语言: 中文母语;英语可阅读技术论文与文档,具备书面表达能力。
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