Membina ErgoVision: Perjalanan Pembangun dalam Keselamatan AI

pengenalan

Hai komuniti pembangun! ? Saya teruja untuk berkongsi perjalanan membina ErgoVision, sistem dikuasakan AI yang menjadikan tempat kerja lebih selamat melalui analisis postur masa nyata. Mari selami cabaran dan penyelesaian teknikal!

Cabaran

Apabila SIIR-Lab di Texas A&M University menghubungi saya tentang membina sistem analisis postur masa nyata, kami menghadapi beberapa cabaran utama:

1. Keperluan pemprosesan masa nyata
2. Anggaran pose yang tepat
3. Piawaian keselamatan profesional
4. Pelaksanaan berskala

Timbunan Teknikal

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

Mengapa Timbunan Ini?

• MediaPipe: Pengesanan pose yang mantap
• OpenCV: Pemprosesan video yang cekap
• NumPy: Pengiraan matematik pantas

Cabaran Pelaksanaan Utama

1. Pemprosesan Masa Nyata

Cabaran terbesar ialah mencapai analisis masa nyata. Begini cara kami menyelesaikannya:

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. Pengiraan Sudut Tepat

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. Pelaksanaan Skor REBA

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

Pengajaran

1. Pengoptimuman Prestasi
2. Gunakan NumPy untuk pengiraan vektor
3. Melaksanakan pengiraan sudut yang cekap

4. Optimumkan pemprosesan bingkai

5. Pengendalian Ralat
   

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. Strategi Pengujian
2. Ujian unit untuk pengiraan
3. Ujian integrasi untuk pemprosesan video
4. Tanda aras prestasi

Keputusan

Pelaksanaan kami mencapai:

• Pemprosesan 30 FPS
• 95% ketepatan pengesanan pose
• Pemarkahan REBA masa nyata
• Makluman keselamatan yang komprehensif

Struktur Repositori Kod

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

Penambahbaikan Masa Depan

1. Peningkatan Prestasi

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

1. Tambahan Ciri
2. Sokongan berbilang kamera
3. Penyepaduan awan
4. Apl mudah alih

Terlibat!

• Bintangkan repositori kami
• Cuba pelaksanaannya
• Menyumbang kepada pembangunan
• Kongsi maklum balas anda

Sumber

• Repositori GitHub

Selamat pengekodan! ?

Atas ialah kandungan terperinci Membina ErgoVision: Perjalanan Pembangun dalam Keselamatan AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!