岗位职责：

u 负责基于无人机采集的电网点云数据（3D高斯、倾斜摄影、激光雷达、深度相机等类型数据）处理与智能识别；

u 开发基于点云数据（3D高斯、倾斜摄影、激光雷达、深度相机等类型数据）三维目标检测、点云语义分割、电力部件识别、线路/杆塔识别、树障分析等算法，负责支撑输电、变电、配电等多场景感知系统构建；

u 负责项目研究方案、研究成果等相关文档撰写。

核心技能要求：

1. 3D点云处理技术

u 熟练掌握点云数据处理流程（去噪、分割、配准、特征提取等）。

u 熟悉常用算法：ICP配准、DBSCAN/欧式聚类、RANSAC、PointNet/PointNet++等深度学习模型。

u 工具库：PCL (Point Cloud Library)、Open3D、PyTorch3D。

2. 计算机视觉与深度学习

u 熟悉3D目标检测（PointPillars、PV-RCNN）、分割（PointCNN）等算法。

u 熟悉多传感器融合（LiDAR+RGB相机+IMU）的标定与数据处理。

教育背景和经验要求：

1. 学历要求：具备计算机科学、电子工程、自动化、航空航天工程、测绘与遥感等相关领域的硕士以上学历。

2. 行业背景：有电网数字孪生、智能巡检、三维运维系统等相关项目经验，特别是在电力行业中应用无人机进行巡检的经验，了解电网变电站、输配电巡视要求的优先。

3. 研究背景：在顶级会议或期刊发表过3D感知方面的论文者优先。

工作场景和实际挑战：

该岗位的工作主要围绕电力巡检场景中的无人机自主飞行技术，工作场景包括：

l 在真实的电力线路或变电站环境中进行无人机测试。；

l 基于激光雷达的障碍物检测、分割等，解决 GPS 信号受干扰或失效、传感器数据质量不佳等问题；

l 分析并处理复杂电力环境下的 3D 数据，实现变电站点云数据的部件感知功能。