Building ErgoVision: Eine Entwicklerreise in die KI-Sicherheit

Einführung

Hey Entwickler-Community! ? Ich freue mich, die Entwicklung von ErgoVision zu teilen, einem KI-gestützten System, das Arbeitsplätze durch Echtzeit-Haltungsanalysen sicherer macht. Tauchen wir ein in die technischen Herausforderungen und Lösungen!

Die Herausforderung

Als SIIR-Lab an der Texas A&M University mich wegen der Entwicklung eines Echtzeit-Haltungsanalysesystems ansprach, standen wir vor mehreren zentralen Herausforderungen:

1. Echtzeitverarbeitungsanforderungen
2. Genaue Posenschätzung
3. Professionelle Sicherheitsstandards
4. Skalierbare Implementierung

Technischer Stack

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

Warum dieser Stapel?

• MediaPipe: Robuste Posenerkennung
• OpenCV: Effiziente Videoverarbeitung
• NumPy: Schnelle mathematische Berechnungen

Wichtigste Herausforderungen bei der Implementierung

1. Echtzeitverarbeitung

Die größte Herausforderung bestand darin, eine Echtzeitanalyse zu erreichen. So haben wir es gelöst:

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. Genaue Winkelberechnung

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-Score-Implementierung

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

Gelernte Lektionen

1. Leistungsoptimierung
2. Verwenden Sie NumPy für Vektorberechnungen
3. Effiziente Winkelberechnungen implementieren

4. Frame-Verarbeitung optimieren

5. Fehlerbehandlung
   

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. Teststrategie
2. Unit-Tests für Berechnungen
3. Integrationstests für die Videoverarbeitung
4. Leistungsbenchmarking

Ergebnisse

Unsere Umsetzung hat Folgendes erreicht:

• 30 FPS-Verarbeitung
• 95 % Genauigkeit der Posenerkennung
• REBA-Bewertung in Echtzeit
• Umfassende Sicherheitswarnungen

Code-Repository-Struktur

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

Zukünftige Verbesserungen

1. Leistungsverbesserungen

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

1. Funktionserweiterungen
2. Multi-Kamera-Unterstützung
3. Cloud-Integration
4. Mobile Apps

Machen Sie mit!

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Ressourcen

• GitHub-Repository

Viel Spaß beim Codieren! ?

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