Early CV: AR, SLAM & Engineering

行云时空 AR 公司和北京汽车研究总院期间的计算机视觉与工程实践，涵盖 SLAM、3D 重建、Android 端图像识别和工程管理。

行云时空 AR 技术有限公司（2017.11 - 2018.09）

职位：图像算法工程师

多视角数据融合

• 利用多视图几何（Multi-View Geometry）融合深度摄像机与普通彩色摄像机数据
• 通过相机标定、空间对准和矩阵变换，实现深度图与彩色图的精确配准
• 采用多线程技术实现实时 RGBD 图像流处理

3D 点云 SLAM

• 基于 ORB 特征点算法实现视觉里程计与回环检测
• 使用 PCL（Point Cloud Library）的 ICP（迭代最近点）算法实现点云配准与位姿优化
• 构建完整的 3D 点云 SLAM 系统，支持未知环境的实时建图与定位

Android 端 3D 环境重建

• 使用 OpenGL ES 在 Android 手机上实现 3D 点云实时渲染
• 实现点云贴图渲染效果，将彩色信息映射到三维点云上
• 优化移动端渲染性能，保证实时交互帧率

Android 端图像识别与 SLAM 移植

• 以 NDK 方式在 Android 手机上实现图像处理和图像识别算法
• 将 OpenCV、g2o（图优化）、DBoW2（词袋模型）、Eigen（线性代数）等 C++ 库交叉编译移植到 Android 平台
• 实现移动端 ORB SLAM 系统，支持手机端实时定位与建图

机器学习应用

• 在 MATLAB 上使用 SVM（支持向量机）进行监督学习，训练颜色阈值分类器，用于指导颜色识别任务
• 在 TensorFlow 上使用 CNN（卷积神经网络）训练机柜识别模型
• 通过迁移学习将预训练模型适配到其他物体识别任务，减少训练数据和时间成本

北京汽车研究总院有限公司（2014.07 - 2017.09）

职位：内外饰设计工程师 / TeamLeader（管理 20 人工程师团队）

这段早期工程经历培养了我扎实的工程思维和团队管理能力，为后来转向算法领域奠定了基础。

产品开发

• 使用 CATIA 进行产品结构 3D 模型设计开发，进行 DMU 数字样机校核
• 使用 CATIA 进行产品静力学分析，使用 MATLAB 进行拓扑结构优化，在保证强度的前提下降低产品重量
• 绘制 GDT 工程图纸，协调供应商进行模具和检具开发
• 生产线现场支持，解决工艺和性能问题

项目管理

• 使用 Access + SQL 维护产品 DFMEA（设计失效模式与影响分析）数据库，降低产品出错率
• 使用 Excel VBA 开发团队协调与进度管理工具，发布项目实时进展报表
• 统筹管控内外饰产品的成本、重量、开发周期和数据变更
• 管理 20 人工程师团队，协调多部门解决关键性设计难题

教育背景

• 北京理工大学 - 硕士，智能车辆（2011 - 2014）
• 北京理工大学 - 本科，车辆工程（2007 - 2011）
• 资格证书：雅思 7.0、大学英语六级、计算机二级