開発コミュニティの皆さん! ?リアルタイムの姿勢分析を通じて職場をより安全にする AI 搭載システムである ErgoVision の構築の過程を共有できることを嬉しく思います。技術的な課題と解決策について詳しく見ていきましょう!
テキサス A&M 大学の SIIR-Lab からリアルタイム姿勢分析システムの構築について私に相談があったとき、私たちはいくつかの重要な課題に直面しました。
# Core dependencies import mediapipe as mp import cv2 import numpy as np
最大の課題は、リアルタイム分析を実現することでした。私たちがそれを解決した方法は次のとおりです:
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
フレーム処理の最適化
エラー処理
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
私たちの実装では次のことが達成されました:
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
コーディングを楽しんでください! ?
以上がErgoVision の構築: AI の安全性における開発者の取り組みの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。