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A newer version of the Gradio SDK is available: 6.13.0
metadata
title: MedTech AI Wang
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sdk: gradio
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👑 醫療技術AI王
🧤 無菌手套姿勢檢測系統(F-segment 偵測)
📚 複賽專案總覽(Quick Navigation)
以下為本次複賽系統的 3 份技術文件與操作手冊,
建議報告人依序閱讀,方便在 5 分鐘內快速掌握重點:
➊ 系統技術說明(Technical Overview)
- 內容:整體架構、偵測流程、幾何判斷邏輯、門檻設計與目前限制
- 全文:👉 【系統技術說明】
➋ Demo 操作流程(For 報告人)
- 內容:報告當天的 Demo 操作步驟(開 HuggingFace → 上傳影片 → 按分析 → 下載 CSV)
- 包含:先跑範例影片、再跑指定測試片、,以及遇到錯誤時如何說明
- 全文:👉 【DEMO 操作說明】
➌ Q&A 教戰手冊(評審可能提問)
- 內容:
- 為什麼只做 F-segment?
- 幾何判斷 vs. 模型訓練的取捨?
- 腰線怎麼抓?門檻怎麼訂?
- FV5 / WFV6-2 這類邊界案例要怎麼回答?
- 全文:👉 【Q&A 教戰手冊】
📝 系統簡介(Summary)
本系統 MedTech AI Wang(醫療技術 AI 王),針對無菌手套穿戴流程中的 F-segment(套筒動作),
利用 Mediapipe Pose + Hands 幾何判斷,檢查:
- 腰部以上比例 是否達到門檻(PASS_TH_POS)
- 手指朝上比例 是否達到門檻(PASS_TH_UP)
- 兩者皆達標才判定為「通過」(AND 規則)
系統提供:
- 📤 多支影片上傳與批次分析
- 📊 表格化結果(整體正確率、腰部以上%、指尖朝上%、有效幀數等)
- 📥 一鍵下載 CSV 報表,方便後續統計與繪圖
⚙️ 使用方式(快速版)
- 開啟 Space:
https://huggingface.co/spaces/amanda-cgu/glove - 上傳欲檢測的教學或測試影片(mp4,可多支)
- 按下 「分析」,等待系統完成判斷
- 查看下方表格結果,並可按 「下載 CSV 報表」 匯出
- 若要重新測試其他影片,建議先按 「清除」 再重新上傳
🚧 目前限制(簡要)
- 受拍攝角度、距離、光線影響較大(2D 幾何腰線,仍有可改善空間)
- 樣本數仍偏少,尚未進入深度學習模型訓練階段
- 對於邊界案例(例如 FV5)採取較保守策略:
寧可多擋一支可疑影片,也不要輕易放過錯誤動作
更多細節請參考上方三份 HackMD 文件。