gan

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综合评分 34

方向：嵌入式-边缘AI 、人工智能-机器学习与深度学习

福州市

500元/8h

1年经验

求职意愿：接单·不求职(30天前更新)

个人简介

独立边缘 AI 工程师，专注 RK3588 嵌入式视觉工程化交付。核心技能：RK3588 / RKNN / NPU 推理部署，YOLO 目标检测模型转换与优化，INT8 量化，ONNX 模型适配。音视频技术栈：V4L2 摄像头采集，RTSP 拉流推流，MPP H.264/H.265 硬件编解码，RGA硬件加速（resize/letterbox/CSC），DMA-BUF 零拷贝，FFmpeg 集成，NV12/YUV/RGB 颜色空间转换。工程能力：C/C++17 嵌入式 Linux 开发，aarch64 交叉编译，CMake/Make 构建系统，多线程多进程 pipeline设计，systemd 守护进程集成，TCP/UDS 跨进程通信，进程生命周期管理。可承接：边缘 AI 项目全栈交付、AI 原型工程化落地、RKNN 模型部署调试、RGA/MPP 硬件加速适配、音视频流水线定制开发。

技能

核心技能：

其他技能： C、C++、OpenCV、Linux Kernel、traceroute

交流语言：普通话（母语水平）

行业经验：工业互联网、人工智能、音视频

项目案例

RK3588 边缘 AI 视觉事件平台-vislbox

1.项目背景和目标背景：工业视觉场景（冷库安全监测、区域入侵检测、人员行为识别）普遍依赖云端 AI 方案，存在带宽成本高、延迟大、数据隐私风险等问题。端侧 AI 推理是明确趋势，但 RK3588 等边缘平台在工程化落地时面临模型部署、硬件加速、进程管理、稳定性保障等一系列工程难题。目标：在 RK3588 平台上，从零构建一套可交付的边缘 AI 视觉推理系统，实现摄像头采集 → 硬件解码/预处理 → NPU 推理 → 结构化事件输出 → 远程运维监控的全链路产品化闭环。 2. 软件功能核心功能模块多源采集：V4L2 USB 摄像头、RTSP 网络流、视频文件、硬件加速预处理：RGA 硬件加速 resize / CSC / letterbox，释放 CPU 给推理 NPU 推理引擎：RKNN 模型加载/推理、YOLO 检测类后处理适配、INT8 量化结构化输出：JSONL 检测结果实时输出、TCP/UDS 事件流，直接对接业务系统进程守护：mlfw-d 守护进程管理 pipeline 生命周期，异常自动重启远程运维：Agent + tunnel-server 构建设备心跳/诊断上报链路 3.核心业务流程命令行启动 →camera/rtsp/视频文件流 →MPP 解码 → NV12 原始帧 → RGA resize + letterbox (640x640) → RKNN NPU 推理 → 后处理 (NMS + 坐标映射) → 检测框绘制

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