사회적약자
해결완료
시각 장애인을 위한 홈트레이닝 웹서비스
본 프로젝트는 시각장애인들이 홈트레이닝을 할 수 있도록 운동을 보조하는 서비스를 제안한다. 영상처리를 통한 운동 자세 교정 서비스는 널리 있지만, 본 프로젝트가 제안하는 서비스의 차별점은 시각장애인 분들을 위해 음성처리를 활용하여 자세 교정을 제공한다는 점이다.
프로그램의 작동 과정은 전체적으로
[음성] 운동 선택 -> [영상] 자세 측정 및 분석 -> [음성] 피드백 -> [영상] 카운팅
의 과정으로 이루어진다.
사용자는 제시되는 운동들 중 원하는 운동을 음성으로 선택하여 운동을 진행할 수 있다.
프로그램은 자세를 음성으로 설명해준 뒤, 사용자의 자세를 웹캠으로 입력받는다.
입력 받은 웹캠 영상을 tensorflow-posenet 비전 모델을 통해 딥러닝 하여 추정되는 신체의 17개 특징점을 통해 정확한 자세와 사용자의 자세를 비교하고, 음성으로 실시간 피드백 해준다. 이 과정을 통해 사용자가 정확한 자세를 잡으면, 이후 운동을 계속해서 진행하고 동작 횟수를 카운팅한다. 해당 시스템은 웹 페이지에서 구동된다.
프로젝트에 사용된 오픈소스는 다음과 같다.
Web: Django
STT/TTS: python-speech-recognition
Image Processing: openCV, tensorflow-posenet
프로그램의 작동 과정은 전체적으로
[음성] 운동 선택 -> [영상] 자세 측정 및 분석 -> [음성] 피드백 -> [영상] 카운팅
의 과정으로 이루어진다.
사용자는 제시되는 운동들 중 원하는 운동을 음성으로 선택하여 운동을 진행할 수 있다.
프로그램은 자세를 음성으로 설명해준 뒤, 사용자의 자세를 웹캠으로 입력받는다.
입력 받은 웹캠 영상을 tensorflow-posenet 비전 모델을 통해 딥러닝 하여 추정되는 신체의 17개 특징점을 통해 정확한 자세와 사용자의 자세를 비교하고, 음성으로 실시간 피드백 해준다. 이 과정을 통해 사용자가 정확한 자세를 잡으면, 이후 운동을 계속해서 진행하고 동작 횟수를 카운팅한다. 해당 시스템은 웹 페이지에서 구동된다.
프로젝트에 사용된 오픈소스는 다음과 같다.
Web: Django
STT/TTS: python-speech-recognition
Image Processing: openCV, tensorflow-posenet
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