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1. 數(shù)據(jù)采集與預處理：負責選擇和操作合適的3D數(shù)據(jù)采集設備，如激光雷達、結構光相機等，獲取高質量的點云數(shù)據(jù)。對采集到的原始點云數(shù)據(jù)進行預處理，包括去除噪聲、濾波、歸一化等操作，以提高數(shù)據(jù)質量，為后續(xù)處理提供良好的基礎。
2. 與其他技術融合：將點云圖像處理技術與機器學習、深度學習算法相結合，實現(xiàn)自動化的目標識別、分類和場景理解。例如，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對基于點云數(shù)據(jù)生成的深度圖像或鳥瞰圖進行處理，實現(xiàn)目標檢測和識別；或者使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）直接對點云數(shù)據(jù)進行建模，挖掘點云數(shù)據(jù)中的空間關系和語義信息。
任職要求：
1. 專業(yè)：計算機科學與技術、電子信息工程、圖像處理、光學工程、機械工程（側重機器視覺方向），具備3D點云圖像處理算法工作經(jīng)驗者優(yōu)先。
2. 三維視覺知識：深入理解三維視覺的原理和方法，包括相機標定、立體視覺、多視圖幾何等。熟悉三維空間中的坐標變換、投影關系，能夠準確地將二維圖像信息與三維點云數(shù)據(jù)進行關聯(lián)和融合。
3. 數(shù)字圖像處理：精通圖像濾波、邊緣檢測、圖像分割、特征提取等數(shù)字圖像處理技術，以便對基于點云生成的圖像或與點云融合的圖像進行有效處理。
4. 3D 點云處理：掌握點云數(shù)據(jù)的采集、預處理（去噪、濾波、配準等）、特征提取、分割、曲面重建等關鍵技術，熟練使用如點云庫（PCL）、Open3D 等專業(yè)點云處理工具。
5. 硬件知識基礎：了解3D數(shù)據(jù)采集設備的工作原理和性能特點，如激光雷達的掃描方式、精度指標，結構光相機的編碼和解碼原理等。能夠根據(jù)具體應用場景選擇合適的設備，并對設備進行參數(shù)設置和校準，以獲取滿足要求的點云數(shù)據(jù)。