岗位版图
视频安防的校招矩阵：算法侧（目标检测/多目标跟踪/行人车辆属性识别、模型压缩与边缘部署）、设备侧（嵌入式 Linux 软件、ISP 图像质量调优、摄像机硬件与结构、热设计）、平台侧（视频管理平台、流媒体与存储）、行业侧（智慧交通/园区/能源解决方案与交付服务）。
知识考点
- 视觉算法：检测网络的 anchor-free 与 NMS 细节，跟踪的匹配代价设计，误报/漏报的权衡。
- 边缘部署：量化（INT8）与剪枝对精度的影响，NPU 算子适配的常见坑。
- 成像链路：从 sensor 到编码的 ISP 流水线，低照度与宽动态场景的调优思路。
- 流媒体：RTSP/GB28181 的角色，H.264/H.265 码率与画质的取舍。
面试重点
- 算法题：夜间小目标漏检怎么排查，按数据分布—增强策略—模型结构分层作答。
- 工程题：一个模型从训练到跑上摄像机端到端要经过哪些环节，量化掉点如何补救。
- 场景题：给一个园区周界防范需求，讲清摄像机选型、算法配置与误报治理。
准备建议
- 完整复现一个检测+跟踪 pipeline，并做一次 INT8 量化对比精度与速度。
- 精读一份网络摄像机规格书，理解焦距、靶面、红外与宽动态参数的含义。
- 关注一个行业方案发布（如智慧交通），能讲出算法能力与业务指标的对应关系。