建構 ErgoVision：開發人員的 AI 安全之旅

介紹

嘿開發社群！ ？我很高興與大家分享建立 ErgoVision 的歷程，這是一個由人工智慧驅動的系統，透過即時姿勢分析使工作場所更加安全。讓我們深入探討技術挑戰和解決方案！

挑戰

當德州 A&M 大學的 SIIR-Lab 向我尋求建立即時姿勢分析系統時，我們面臨幾個關鍵挑戰：

1. 即時處理要求
2. 準確的姿勢估計
3. 專業安全標準
4. 可擴充的實作

技術堆疊

# Core dependencies
import mediapipe as mp
import cv2
import numpy as np

為什麼是這個堆疊？

• MediaPipe：強大的姿勢偵測
• OpenCV：高效率的視訊處理
• NumPy：快速數學計算

主要實施挑戰

1. 即時處理

最大的挑戰是實現即時分析。我們是這樣解決的：

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

2. 精確的角度計算

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)))

3. REBA評分實施

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

經驗教訓

1. 效能最佳化
2. 使用NumPy進行向量計算
3. 實現高效率的角度計算

4. 最佳化幀處理

5. 錯誤處理
   

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

1. 測試策略
2. 計算單元測試
3. 視訊處理整合測試
4. 效能基準測試

結果

我們的實作實現了：

• 30 FPS 處理
• 95% 姿勢偵測準確率
• 即時REBA評分
• 全面的安全警報

程式碼庫結構

ergovision/
├── src/
│   ├── analyzer.py
│   ├── pose_detector.py
│   └── reba_calculator.py
├── tests/
│   └── test_analyzer.py
└── README.md

未來的改進

1. 性能增強

# Planned optimization
@numba.jit(nopython=True)
def optimized_angle_calculation(self, vectors):
    # Optimized computation
    pass

1. 新增功能
2. 多重攝影機支援
3. 雲端整合
4. 行動應用程式

介入！

• 為我們的儲存庫加註星標
• 嘗試實作
• 為發展做出貢獻
• 分享您的回饋

資源

• GitHub 儲存庫

編碼愉快！ ？

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