Crane oppdagar haldningsproblem i sanntid med maskinlæring på di eiga maskin. Slik går det føre seg, heilt presist – ingen svarte boksar og ingen laust snakk.
Første gongen du startar Crane, set du deg naturleg, slik du plar sitja og arbeida. Crane registrerer utgangshaldninga di med MoveNet, ein leiande posisjonsmodell frå Google. Modellen finn nøkkelpunkt på kroppen – nase, venstre øyre, høgre øyre, venstre skulder og høgre skulder – og lagrar plasseringa deira i høve til kvarandre.
Denne utgangshaldninga blir referansen din for «god haldning». Crane pålegg ingen universell standard, men lærer korleis god haldning ser ut for akkurat din kropp og din arbeidsplass. Kalibrerer du på nytt seinare (ny stol, anna bordhøgd), tilpassar Crane seg.
Etter kalibreringa handsamar Crane biletet frå webkameraet fortløpande med TensorFlow.js, heilt i sin eigen prosess. Kvart bilete blir samanlikna med utgangshaldninga di.
Tre lag med signalhandsaming hindrar falske varsel:
Takka vere EMA-utjamninga reagerer ikkje Crane om du lener deg fram eit augeblink etter kaffien. Algoritmen krev eit vedvarande avvik før karakteren endrar seg. Tryggleiksfiltreringa handterer svakt lys, delvis tildekking (handa framfor andletet) og andre situasjonar der modellen ikkje kan vurdera haldninga påliteleg.
Sigmoidfunksjonen gjer det rå avviket om til ein mjuk haldningskarakter frå 0 til 1. Det fjernar «skjelvesona» der små rørsler får poengsummen til å hoppa mellom god og dårleg.
Når haldningskarakteren har lege under den valde terskelen ei stund, viser Crane eit varsel som ikkje blokkerer noko. Det kjem som eit halvgjennomsiktig lag: tydeleg nok til å bli lagt merke til, diskré nok til å kunna oversjåast om du er midt i noko viktig.
Viktige designval:
Målet er å informera, ikkje avbryta. Du fangar opp signalet i augekroken og rettar opp haldninga når det passar deg – ikkje når programmet krev det.
Uavhengig av haldningsanalysen køyrer Crane ein ergonomitimar etter profilen du har valt. Kvar profil skildrar ei gjentakande rekkje aktivitetar – sitja, stå, gå, trena, tøya – med lengder henta frå arbeidshelseforsking.
Til dømes profilen Deep Focus for utviklarar:
Når det er tid for å byta (til dømes frå å sitja til å stå), melder Crane frå om neste aktivitet. Timaren går vidare uansett om du følgjer framlegget – Crane rettleier, men tvingar aldri.
Crane inneheld 15 profilar for arbeidsformer frå intensiv koding til kreativt arbeid og kundeservice. Tre er gratis; alle 15 følgjer med Pro.
Personvernet i Crane er ikkje ei policyavgjerd, men ei teknisk avgjerd. Det finst ingen tenar for haldningsdata. Det finst ingen tenar som tek imot biletet frå webkameraet ditt. Haldningsdataa dine forlèt aldri maskina. Den einaste nettverksaktiviteten er lisenskontroll for Pro-brukarar og oppdateringar via butikken.
Biletet frå webkameraet blir handsama bilete for bilete i minnet av TensorFlow.js. Kvart bilete blir analysert, ein haldningskarakter blir rekna ut, og biletet blir forkasta med ein gong. Ingen bilete blir skrivne til disk. Ingenting blir mellomlagra, sett i kø eller sendt.
Det er skilnaden på «vi lovar å ikkje sjå på dataa dine» og «det finst ingen måte å sjå på dataa dine». Crane valde det siste. Sjølv om nokon tok seg inn i programmet, ville det ikkje vera noko å stela – for ingenting blir lagra.