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计算机图形学博士
技术能力
1. 计算机图形学领域博士，主要从事人体运动分析相关领域的前沿算法研究
2. 精通Python、Matlab、C/C++等编程语言
3. 熟悉OpenCV、OpenGL、NumPy、SciPy、Pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras等框架
4. 熟悉常见视觉算法，图像处理、目标检测、跟踪、实例分割、多视几何、相机标定等领域
5. 熟悉多传感器融合，运动轨迹分析与仿真算法
6. 研究领域包括几何变换与不变特征、二维/三维人体姿态估计、动作识别与运动评估等
7. 已有三年以上图形图像算法的学习与项目经历，发表多篇论文，并发表两项已授权专利
项目经验
1. 针对冰上项目科技助训手段匮乏的问题，研发具备高精度分段计时、多目标检测、跟踪、轨迹分析、姿态分析和同步数据叠加功能的多源数据分析和辅助训练系统，主要负责多目标跟踪、轨迹分析、姿态分析相关的算法研究
2. 基于视频的短道速滑运动员自动跟踪滑行轨迹的实现，在全景视频内跟踪多名运动员，并进行运动仿真，计算冰场轨迹，估计速度、加速度等运动学参数
3. 基于多Kinect进行人体运动捕捉，实现多源融合，提升关节点估计的准确性与平滑性
4. 针对圆线虫冷冻切片，进行无标记配准和变形矫正，对齐结果用于三维重建
案例展示
典型冰上项目多源数据智能分析系统
任务：针对冰上项目科技助训手段匮乏的问题，研发具备高精度分段计时、多目标检测、跟踪、轨迹分析、姿态分析和同步数据叠加功能的多源数据分析和辅助训练系统 方法：基于数据驱动方法，依据人体姿态在频域空间的时空双仿射矩不变量，实现花样滑冰智能评分，并以反向传播获取的向量梯度反馈关节点
基于视频的短道速滑运动员自动跟踪滑行轨迹
任务：在全景视频内跟踪多名运动员，并仿真冰场轨迹，估计速度、加速度等运动学参数 方法：使用YOLOv3进行检测、卡尔曼滤波和二分匹配实现跟踪、单应变换重建冰场轨迹，基于B样条曲线拟合轨迹，估算运动参数。实现实时仿真系统，多目标检测和跟踪平均准确率在90%以上，平均速度约为7F
评价列表
xiaoxiao 2021-05-15 22:25 5星
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