Програміст / інженер Computer Vision — виявлення та трекінг об’єктів

Кого шукаємо

Потрібен програміст / інженер Computer Vision із практичним досвідом виявлення та супроводу об’єктів класичними математичними методами без нейромереж.

Основний напрям роботи — обробка відео, компенсація руху камери, визначення координат і параметрів руху цілей, стійкий трекінг на складному фоні.

Рішення мають працювати локально на ARM/Linux-пристроях з обмеженими обчислювальними ресурсами. Передбачається подальше розширення алгоритмів для виявлення та супроводу різних типів цілей.

Основні задачі

• Розробка алгоритмів виявлення рухомих і малорозмірних об’єктів.
• Супровід однієї та кількох цілей у послідовності кадрів.
• Компенсація руху камери за зображенням і даними інерціальних датчиків.
• Відокремлення руху цілі від руху фону та паралаксу.
• Визначення координат, напрямку руху й зміни масштабу об’єктів.
• Збереження ідентифікаторів цілей, обробка короткочасних втрат і відновлення супроводу.
• Підтвердження подій за кількома кадрами та формування сигналів за заданими критеріями.
• Зменшення хибних спрацювань від бликів, засвічення, тіней, шуму та вібрацій.
• Робота з різними фонами, освітленням і якістю відео.
• Інтеграція даних камери, гіроскопа, акселерометра та інших датчиків.
• Розробка бібліотек і Linux-сервісів на C/C++.
• Оптимізація швидкодії, затримки та використання пам’яті.
• Винесення робочих параметрів у конфігурацію.
• Перевірка алгоритмів на відеозаписах і відтворюваних сценаріях.
• Адаптація рішення для нових типів цілей.

Обов’язкові вимоги

• Практичний досвід класичного Computer Vision та object tracking.
• Досвід роботи з рухомою камерою і складним фоном.
• Знання C і C++, досвід розробки під Linux.
• Розуміння оптичного потоку, геометричних перетворень, моделей руху та часової фільтрації.
• Досвід оптимізації алгоритмів під ARM/Linux.
• Розуміння відеоформатів, буферів кадрів, часових міток і синхронізації потоків.
• Вміння вимірювати точність, пропуски, хибні спрацювання та затримку.
• Готовність передавати вихідний код, конфігурації та технічну документацію.

Бажано

• Досвід із Raspberry Pi, Orange Pi або іншими ARM-платформами.
• Досвід роботи з V4L2, USB-камерами та аналоговим відео.
• Знання Lucas–Kanade, RANSAC, фільтра Калмана, кореляційних методів і зіставлення ознак.
• Досвід калібрування камер, корекції дисторсії та роботи з IMU.
• Досвід багатoоб’єктного трекінгу й асоціації спостережень.
• Знання CMake, systemd та ARM NEON.
• Досвід створення рішень без Python-залежностей на цільовому пристрої.

Очікуваний результат

Робочі алгоритми та програмні модулі, які можна зібрати, встановити й використовувати на Linux-пристрої.

До результату входять вихідний код, конфігурації, інструкція збірки та встановлення, відтворювані перевірки й звіт із виміряними показниками та обмеженнями.

Як відгукнутися

У відгуку коротко вкажіть:

1. Які задачі виявлення та трекінгу ви реалізували.
2. Які класичні алгоритми використовували.
3. Чи працювали з рухомою камерою, малими цілями та складним фоном.
4. Чи інтегрували відео з даними IMU.
5. На яких пристроях запускали рішення.
6. Ваш досвід із C/C++, Linux та оптимізацією під ARM.
7. Приклади релевантних робіт, доступність і можливу дату початку.

Потрібен практичний досвід класичного Computer Vision. Досвіду лише з YOLO або іншими нейромережами недостатньо.