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Unser Team half bei der Einführung der Tanz-App MVP mithilfe von Computer-Vision-Algorithmen

Mit dieser Tanz-App können Benutzer mithilfe interaktiver Nachhilfe lernen, wie man tanzt.

Geschäftliche Aufgabe

Der Kunde musste den Kern der Anwendung entwickeln, um die Bewegungen der Person zu erkennen und sie mit den korrekten Bewegungen des Tutors zu vergleichen und ihr eine Punktzahl zu geben, um Feedback geben zu können. Der Kunde benötigte außerdem Beratung beim Aufbau der Produktarchitektur und eine Anleitung zu den Möglichkeiten von ML/KI zur Implementierung der gesamten Lösung.

Lösungen

Unser Team verwendete einen hochgenauen Algorithmus zur Posenschätzung, um die Posen der Person zu erkennen. Wir haben einen Algorithmus zum Sequenzabgleich entwickelt, um den Benutzern ein relatives und genaues Feedback zu geben. Wir haben den gesamten Weg von der technischen Spezifikation bis zur Bereitstellung der Anwendung in AWS zurückgelegt.

Von Dysnix bereitgestellter Wert

Unser Team war an der Entwicklung der Entwicklungsstrategie für den ML/KI-Teil des Produkts beteiligt. Wir haben ML/AI-Teile des Produkts implementiert. Wir haben die Infrastruktur auf AWS bereitgestellt und unterstützen sie.

Fazit

Wir haben erfolgreich ein MVP auf den Markt gebracht und es wird derzeit getestet, um das passende Produkt für den Markt zu finden. Wir arbeiten bis zu seiner Veröffentlichung weiter an dem Projekt.

Industrie
Standort
Dauer des Projekts
Unser Team
Verwendete Technologien

PyTorch

Schätzung der menschlichen Pose

Detectron

Faiß

Numpy

Docker

Angebotene Dienstleistungen

AWS