Maison > Article > développement back-end > Construire ErgoVision : le parcours d'un développeur dans la sécurité de l'IA
Salut la communauté des développeurs ! ? Je suis ravi de partager le parcours de création d'ErgoVision, un système basé sur l'IA qui rend les lieux de travail plus sûrs grâce à une analyse de la posture en temps réel. Plongeons dans les défis techniques et les solutions !
Lorsque le SIIR-Lab de la Texas A&M University m'a contacté pour créer un système d'analyse de posture en temps réel, nous avons été confrontés à plusieurs défis clés :
# Core dependencies import mediapipe as mp import cv2 import numpy as np
Le plus grand défi consistait à réaliser une analyse en temps réel. Voici comment nous l'avons résolu :
def process_frame(self, frame): # Convert to RGB for MediaPipe rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = self.pose.process(rgb_frame) if results.pose_landmarks: # Process landmarks self.analyze_pose(results.pose_landmarks) return results
def calculate_angle(self, a, b, c): vector1 = np.array([a[0] - b[0], a[1] - b[1], a[2] - b[2]]) vector2 = np.array([c[0] - b[0], c[1] - b[1], c[2] - b[2]]) # Handle edge cases if np.linalg.norm(vector1) == 0 or np.linalg.norm(vector2) == 0: return 0.0 cosine_angle = np.dot(vector1, vector2) / ( np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2) ) return np.degrees(np.arccos(np.clip(cosine_angle, -1.0, 1.0)))
def calculate_reba_score(self, angles): # Initialize scores neck_score = self._get_neck_score(angles['neck']) trunk_score = self._get_trunk_score(angles['trunk']) legs_score = self._get_legs_score(angles['legs']) # Calculate final score return neck_score + trunk_score + legs_score
Optimiser le traitement des images
Gestion des erreurs
def safe_angle_calculation(self, landmarks): try: angles = self.calculate_angles(landmarks) return angles except Exception as e: self.log_error(e) return self.default_angles
Notre mise en œuvre réalisée :
ergovision/ ├── src/ │ ├── analyzer.py │ ├── pose_detector.py │ └── reba_calculator.py ├── tests/ │ └── test_analyzer.py └── README.md
# Planned optimization @numba.jit(nopython=True) def optimized_angle_calculation(self, vectors): # Optimized computation pass
Bon codage ! ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!