Construire ErgoVision : le parcours d'un développeur dans la sécurité de l'IA

Introduction

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 !

Le défi

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 :

1. Exigences de traitement en temps réel
2. Estimation précise de la pose
3. Normes de sécurité professionnelle
4. Implémentation évolutive

Pile technique

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

Pourquoi cette pile ?

• MediaPipe : Détection de pose robuste
• OpenCV : Traitement vidéo efficace
• NumPy : calculs mathématiques rapides

Principaux défis de mise en œuvre

1. Traitement en temps réel

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

2. Calcul précis de l'angle

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. Mise en œuvre du score 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

Leçons apprises

1. Optimisation des performances
2. Utilisez NumPy pour les calculs vectoriels
3. Mettre en œuvre des calculs d'angle efficaces

4. Optimiser le traitement des images

5. 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

1. Stratégie de test
2. Tests unitaires pour les calculs
3. Tests d'intégration pour le traitement vidéo
4. Analyse comparative des performances

Résultats

Notre mise en œuvre réalisée :

• Traitement 30 FPS
• Précision de détection de pose de 95 %
• Score REBA en temps réel
• Alertes de sécurité complètes

Structure du référentiel de codes

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

Améliorations futures

1. Améliorations des performances

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

1. Ajouts de fonctionnalités
2. Prise en charge multi-caméras
3. Intégration Cloud
4. Applications mobiles

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Ressources

• Référentiel GitHub

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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!