Posen-Schätzung für die Ergonomie-Analyse in einer Logistik-Halle
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst 30 Stunden Video-Material (3 Arbeitsplätze, je 10 Stunden, mit unkenntlich gemachten Gesichtern). Verwende eine reife Posen-Schätzungs-Bibliothek (MMPose oder MediaPipe) für 2D-Keypoints, berechne RULA-Score (Rapid Upper Limb Assessment) pro Frame und aggregiere zu Tages-Profilen pro Arbeitsplatz. Liefere die Tages-Profile als Bericht für die Ergonom:innen sowie eine 2-seitige Beschreibung der Daten-Pipeline und ihrer Grenzen (z. B. 2D vs. 3D, Verdeckung).
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie extrahiert man aus anonymisierten Sortier-Videos ergonomie-relevante Posen-Profile, die externe Ergonom:innen für Empfehlungen nutzen können?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Reife Posen-Schätzungs-Frameworks (MMPose, MediaPipe) anwenden
- Posen-Output in ein domain-relevantes Score-System (RULA) übersetzen
- Pipeline-Grenzen (2D, Verdeckung, Kamera-Position) ehrlich kommunizieren
- Datenschutz-aware Video-Pipelines bauen (Gesichts-Anonymisierung)
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenComputer Vision Engineer
Posen-Schätzung in industriellen Kontexten ist ein produktives CV-Anwendungsfeld; die Challenge produziert ein portfolio-fähiges Beispiel mit klarem Datenschutz-Bewusstsein.
Dieses Projekt schärft
- pose-estimation
- video-processing
- mmpose
Applied AI Scientist
Modell-Output in ein etabliertes Domain-Score-System (RULA) zu übersetzen ist die typische Brücke, die angewandte KI-Wissenschaftler:innen zur Domain-Expertise schlagen.
Dieses Projekt schärft
- pose-estimation
- ergonomic-modeling
- video-processing
AI Safety Researcher
Datenschutz-aware Video-Pipelines und ehrliche Grenzen-Kommunikation sind Kerndisziplinen der AI-Safety-Arbeit in Mitarbeiter:innen-Beobachtungs-Kontexten.
Dieses Projekt schärft
- privacy-aware-design
- video-processing
- pose-estimation
Noch eine Sache