핸즈온민러닝

논문리뷰

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  [논문리뷰] Ergonomic posture recognition using 3D view-invariant features from single ordinary camera 저널명 : Automation in Construction TLDR; CNN 네트워크(Convolutional Pose Machine)을 통해 2차원 좌표 추출, 3차원 좌표 Regression, human3.6m 데이터셋(정답지) 으로 학습, 각도변환, Classification algorithm으로 각 자세 구분(Definition참조). 1. Ergonomic posture capture systems 정량적 자세분석을 위해 OWAS 체크리스트에서 정의하는 신체부위 위험자세 점수를 구하는 방식을 따른다. OWAS 체크리스트는 크게 세 가지 부위의 자세점수를 합산해서 최종 점수가 도출되며, 아래와 같다. 2. Definition Arms A-C 로 갈수록 위험 Quantative definition .. 2020.03.21

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  Validation of an ergonomic assessment method using Kinect data in real workplace conditions 논문리뷰 본 논문은 2016년에 나왔으나 후속논문에서 꾸준히 언급되는 논문이다. " " " TL;DR : Kinect 센서를 이용한 검증논문으로, 총 2차 실험을 수행했다. 1차는 랩실에서, 2차는 실제데이터로 검증을 했다. 두 실험 결과 모두 쓸만한 정확도가 나왔으나, 실제 현장의 장애물로 인한 왜곡현상은 해결하지 못했다. " " " 2. Material and methods 2.1. Computation of joint angles using the Kinect data 키넥트로부터 도출되는 각 신체 좌표값을 토대로 각도를 구하는 상세한 방법을 나열하여 소개하고 있다. 변태같이 하나하나 해석해서 적어보고싶지만 시간여건 상 추가로 준비해서 올려볼 예정이다. 대부분의 키넥트 논문은 도출된 좌표값으로 각도를 구하는.. 2020.02.21

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  RGB-D Human Posture Analysis for Ergonomics Studies using Deep Convolutional Neural Network 논문 요약 " " " TL;DR : Kinect 센서로부터 입력받은 정보를 토대로 데이터를 확보하여 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 3차원랜더링을 통해 각도를 예측. 리얼타임 Human Factor 자세분석이 가능. 단, Data Equisition에 관련하여 자세한 내용이 없으며, 공공데이터셋을 이용하지 않은 관계로 데이터가 어떻게 형성되었고 구체적으로 학습에 이용했는지 파악할 수 없다. " " " Introduction 논문에서는 키넥트 센서를 이용하여 도출된 입력 이미지의 RGB-Depth 정보를 전처리과정을 통해 추려내고, 심층신경망을 거쳐 관절각도를 예측한다. 키넥트는 비교적 가격이 저렴하고 별도의 보정과정이 필요하지 않으며, 마커와 같은 센서를 부착하지 않고도 자세데이터를 수집할 수 있다는 장점이 있다. 그.. 2020.02.18

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코딩

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  !wget 으로 구글드라이브에서 파일 다운받기! 구글 드라이브에 데이터셋을 올려놓고 커맨드라인이나 구글코랩에서 그때그때 받아오는 방법이다. 까먹기전에 빨리 올려놓으려고 부랴부랴 포스팅중이다. 이 방법으로 내 데이터셋을 다른사람에게 공유하거나 훈련시킬 때 용이하게 사용할 수 있다. 우선 구글드라이브에 파일을 올리고 공유상태를 변경한다. Step.1 공유할 데이터셋 우클릭-공유-우측하단(고급)클릭-변경클릭-사용-모든웹사용자 클릭-저장 Step.2 다시 공유할 데이터셋 우클릭-공유-링크복사 Step.3 pip 을 통해 gdown 설치 ＃구글 코랩 상일 경우 !pip install gdown ＃터미널(cmd)창에서 pip install gdown Step.4 데이터셋 우클릭-공유가능한 링크 가져오기-복사-id(굵은글씨부분)을 복사한다. https://driv.. 2020.03.13

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  텐서플로우 Object detection 코드포함 (Tensorflow object detection: FasterRCNN+InceptionResNet &ssd+mobilenet) 코랩(Colab)상에서 텐서플로우(Tensorflow)로 Object Detection 하기 예제코드 입니다. 텐서플로우 2.1.0버젼 다운 및 함수호출 ▶ tensorflow 2.1.0. 설치 !pip install tensorflow==2.1.0 ▶ TF-Hub module 가져오기 import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub ▶ 이미지 다운로드/도식화를 위한 라이브러리 가져오기 import matplotlib.pyplot as plt import tempfile from six.moves.urllib.request import urlopen from six import BytesIO ▶ 이미지 상에 그리기 모듈 가져오기 import numpy as .. 2020.03.12

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  tip)파이썬으로 엑셀 다루기 (Python Excel handling) 파이썬으로 코딩을 하면 보통 결과를 저장하는데, 나같은 경우는 엑셀이 편해서 알아보던 중 openpyxl 이라는 라이브러리가 있어 배운 내용을 기록하고자 한다. 워크북(신규엑셀파일) 생성하기 import openpyxl wb = openpyxl.Workbook() wb.save('test.xlsx') 실행결과 test.xlsx가 생성되었다.(파이썬 파일과 동일한 폴더에 생성) Workbook() 함수는 임시로 엑셀을 생성하는 코드이므로, 꼭 .save() 를 통해 저장해준다. 활성화된 워크시트 불러오는 방법 import openpyxl wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active 워크북(wb) 변수에서 .active 기능을 사용하면 워크시트를 불러올 수 있다. 새로운 워크.. 2020.02.28

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