崗位職責：
1、負責利用無人機獲取的電網點云數據（包括3D高斯、傾斜攝影、激光雷達、深度相機等類型）進行處理與智能化識別；
2、研發基于點云數據的三維目標檢測、點云語義分割、電力設備部件識別、線路及桿塔識別、樹障風險分析等相關算法，支撐輸電、變電、配電等多種業務場景下的感知系統建設；
3、承擔項目研究方案設計、技術成果總結及相關技術文檔編寫工作。

核心技能要求：
1、掌握3D點云處理技術，熟練運用點云數據處理流程，包括去噪、分割、配準、特征提取等環節。
2、熟悉常見算法應用，如ICP配準、DBSCAN與歐式聚類、RANSAC方法，以及PointNet/PointNet++等深度學習模型。

工具庫：
1、熟練使用PCL（Point Cloud Library）、Open3D、PyTorch3D等點云處理工具庫。
2、具備計算機視覺與深度學習基礎，了解3D目標檢測（如PointPillars、PV-RCNN）和分割模型（如PointCNN）的技術原理與實現方式。
3、掌握多傳感器融合技術，能夠完成LiDAR、RGB相機與IMU之間的標定及聯合數據處理。

教育背景和經驗要求：
1、學歷要求：碩士及以上學位，專業方向為計算機科學、電子工程、自動化、航空航天工程、測繪遙感等相關領域。
2、行業經驗：具有電網數字孿生、智能巡檢系統、三維運維平臺等相關項目經歷，尤其在電力系統中使用無人機開展巡檢工作的實踐經驗者優先，熟悉變電站、輸配電線路巡檢規范者更佳。
3、科研能力：在高水平會議或期刊發表過3D感知相關研究成果者優先考慮。

工作場景和實際挑戰：
本崗位聚焦于電力巡檢場景下的無人機自主飛行與感知能力建設，主要工作環境包括：
· 在真實運行的輸電線路或變電站現場開展無人機飛行測試；
· 基于激光雷達數據實現障礙物檢測與點云分割，應對GPS信號不穩定或丟失、傳感器采集質量下降等復雜情況；
· 面向復雜電力設施環境，分析和處理高維3D點云數據，實現對變電站點云中關鍵部件的精準感知功能。