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#author("2023-07-03T15:13:22+00:00","default:ubi","ubi")
#author("2023-07-18T12:23:41+00:00","default:ubi","ubi")
[[セツ]]
*現在の状況： [#nf1dcb9c]
--そもそも自転車にのるときの姿勢の計測はたくさんのSensorを体に装着する必要があり不便でした。近年、OpenPoseやMSRAなど、画像に基づくhpeが盛んに研究されています。しかし、猫背の検出など関節位置だけではない細かな姿勢の推定が困難であることや、自転車が移動した際にカメラの撮影範囲から外れてしまうという問題、など多くの課題が残っています。
+手法の適用対象：
--ProはPROの専用方法（FITTINGとか、値段がたかい）を使用しているため、日常生活（買い物するとき、遊ぶとき、サイクリングなど）の騎行する人に向けると思います、主にcross bike and road bikeです（ママチャリ、bmxなど、今、考えないです）.
+実現したいこと：
--AI自転車のような移動しないときの検測
--移動するときの検測
--騎行するときのFeedbackの問題
+計画：まず、移動しない場合の正面の検測を実現しようと思います


*計画２： [#bbed00f9]
+侧面:猫背計測，漕ぐ頻度計測。適切なサドルの高さ計測(適切な乗車姿勢)。
+方法:サドルの高さの計測は現在のdatasetsモデルで解決できる。猫背計測は現在のモデルよりkeypointの増加が必要になる。漕ぐ頻度の計測は下肢の角度変化で取れる。 
+侧面:猫背計測
+方法:猫背計測は現在のモデルよりkeypointの増加が必要になる。漕ぐ頻度の計測は下肢の角度変化で取れる。 

+正面:両膝と両腕の広げさの計測。
+方法:現在のモデルとdatasetsでする。もっと細かく計測はkeypointの増加が必要になる。

使用しているモデル：YOLOv8

問題：側面のビデオを取る方法。datasetsの作成(魚眼レンズで撮影したものをそのままで作成するかあるいは矯正して作成するのか)。

*8/4までにしたいこと [#m23aa635]
優先度
+①月3、水2、木2、研究安全責任のreportを完成する。
+②毎日日本語の勉強(shadowing 、NHKとか) 
+③datasetsを作成する。うまくいければ、トレーニングを完成したい。
+④教程に従ってRTMPoseでKeypoint計測の流れを練習する。
+⑤情報セキュリティーマネジメントの学び。
+⑥日商簿記の学び
+⑥免許step2