3D点云感知算法工程师

岗位职责：

u负责利用无人机获取的电网点云数据（包括3D高斯、倾斜摄影、激光雷达、深度相机等类型）进行处理与智能化识别；

u研发基于点云数据的三维目标检测、点云语义分割、电力设备部件识别、线路及杆塔识别、树障风险分析等算法，支撑输电、变电、配电等多类场景下的感知系统建设；

u承担项目研究方案设计、成果总结及相关技术文档的编写工作。

核心技能要求：

1.3D点云处理技术

u熟悉点云数据处理全流程，包括去噪、分割、配准、特征提取等关键步骤。

u掌握常用算法：ICP配准、DBSCAN/欧式聚类、RANSAC，以及PointNet/PointNet++等深度学习模型。

u熟练使用PCL(PointCloudLibrary)、Open3D、PyTorch3D等工具库。

2.计算机视觉与深度学习

u了解主流3D目标检测方法如PointPillars、PV-RCNN，掌握分割算法如PointCNN等。

u具备多传感器融合经验，熟悉LiDAR、RGB相机与IMU的联合标定与数据协同处理流程。

教育背景和经验要求：

1.学历要求：计算机科学、电子工程、自动化、航空航天工程、测绘与遥感等相关专业硕士及以上学位。

2.行业背景：具有电网数字孪生、智能巡检、三维运维系统等项目经历，尤其在电力领域使用无人机开展巡检工作的实践经验者优先，熟悉变电站、输配电线路巡检规范更佳。

3.研究背景：在知名会议或期刊发表过3D感知相关研究成果者优先考虑。

工作场景和实际挑战：

该岗位聚焦于电力巡检中无人机自主飞行技术的应用，主要工作场景包括：

l在真实运行环境下的输电线路或变电站现场开展无人机飞行测试；

l基于激光雷达实现障碍物检测与点云分割，应对GPS信号受限或丢失、传感器数据质量不稳定等情况；

l面对复杂电力设施环境，完成3D点云数据的解析与处理，实现变电站点云中各类部件的精准感知。