ErgoVision 구축: AI 안전을 위한 개발자의 여정

소개

안녕하세요 개발자 커뮤니티 여러분! ? 실시간 자세 분석을 통해 작업장을 더욱 안전하게 만드는 AI 기반 시스템인 ErgoVision을 구축하는 여정을 공유하게 되어 기쁩니다. 기술적 과제와 솔루션을 자세히 살펴보겠습니다!

도전

텍사스 A&M 대학의 SIIR-Lab에서 실시간 자세 분석 시스템 구축을 위해 저에게 접근했을 때 우리는 몇 가지 주요 과제에 직면했습니다.

1. 실시간 처리 요구사항
2. 정확한 포즈 추정
3. 전문 안전 기준
4. 확장 가능한 구현

기술 스택

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

왜 이 스택인가?

• MediaPipe: 강력한 포즈 감지
• OpenCV: 효율적인 영상 처리
• NumPy: 빠른 수학 계산

주요 구현 과제

1. 실시간 처리

가장 큰 과제는 실시간 분석을 달성하는 것이었습니다. 문제를 해결한 방법은 다음과 같습니다.

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. 정확한 각도 계산

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 점수 구현

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

배운 교훈

1. 성능 최적화
2. 벡터 계산에 NumPy 사용
3. 효율적인 각도 계산 구현

4. 프레임 처리 최적화

5. 오류 처리
   

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. 테스트 전략
2. 계산을 위한 단위 테스트
3. 영상처리 통합 테스트
4. 성능 벤치마킹

결과

구현 결과:

• 30FPS 처리
• 95% 자세 감지 정확도
• 실시간 REBA 채점
• 종합 안전 경고

코드 저장소 구조

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

향후 개선 사항

1. 성능 향상

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

1. 기능 추가
2. 다중 카메라 지원
3. 클라우드 통합
4. 모바일 앱

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자원

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