构建 ErgoVision：开发人员的 AI 安全之旅

介绍

嘿开发社区！ ？我很高兴与大家分享构建 ErgoVision 的历程，这是一个人工智能驱动的系统，通过实时姿势分析使工作场所更加安全。让我们深入探讨技术挑战和解决方案！

挑战

当德克萨斯 A&M 大学的 SIIR-Lab 向我寻求构建实时姿势分析系统时，我们面临几个关键挑战：

1. 实时处理要求
2. 准确的姿势估计
3. 专业安全标准
4. 可扩展的实施

技术栈

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

为什么是这个堆栈？

• MediaPipe：强大的姿势检测
• OpenCV：高效的视频处理
• NumPy：快速数学计算

主要实施挑战

1. 实时处理

最大的挑战是实现实时分析。我们是这样解决的：

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. 精确的角度计算

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评分实施

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

经验教训

1. 性能优化
2. 使用NumPy进行向量计算
3. 实现高效的角度计算

4. 优化帧处理

5. 错误处理
   

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. 测试策略
2. 计算单元测试
3. 视频处理集成测试
4. 性能基准测试

结果

我们的实施实现了：

• 30 FPS 处理
• 95% 姿势检测准确率
• 实时REBA评分
• 全面的安全警报

代码库结构

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

未来的改进

1. 性能增强

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

1. 新增功能
2. 多摄像头支持
3. 云集成
4. 移动应用

介入！

• 为我们的存储库加注星标
• 尝试实施
• 为发展做出贡献
• 分享您的反馈

资源

• GitHub 存储库

编码愉快！ ？

以上是构建 ErgoVision：开发人员的 AI 安全之旅的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！