ErgoVision の構築: AI の安全性における開発者の取り組み

導入

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!

挑戦

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。

1. リアルタイム処理要件
2. 正確な姿勢推定
3. プロフェッショナルの安全基準
4. スケーラブルな実装

技術スタック

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

なぜこのスタックなのか?

• MediaPipe: 堅牢な姿勢検出
• OpenCV: 効率的なビデオ処理
• NumPy: 高速数学計算

実装の主な課題

1. リアルタイム処理

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

2. 正確な角度計算

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 スコアの実装

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

学んだ教訓

1. パフォーマンスの最適化
2. ベクトル計算には NumPy を使用します
3. 効率的な角度計算を実装する

4. フレーム処理の最適化

5. 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

1. テスト戦略
2. 計算のための単体テスト
3. ビデオ処理の統合テスト
4. パフォーマンスのベンチマーク

結果

私たちの実装では次のことが達成されました:

• 30 FPS 処理
• 姿勢検出精度 95%
• リアルタイム REBA スコア
• 包括的な安全警告

コードリポジトリの構造

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

今後の改善点

1. パフォーマンスの強化

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

1. 機能の追加
2. マルチカメラのサポート
3. クラウド統合
4. モバイルアプリ

参加しましょう！

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リソース

• GitHub リポジトリ

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。