22. September 2025
Von Fitness-Apps bis hin zur Patientenüberwachung: Entdecken Sie, wie Computer Vision die Frage beantwortet: Kann KI menschliche Handlungen in realen Umgebungen erkennen?
Das tägliche Leben ist voll von kleinen Bewegungen, über die wir selten nachdenken. Durch einen Raum zu gehen, an einem Schreibtisch zu sitzen oder einem Freund zuzuwinken, mag uns mühelos erscheinen, aber sie mit KI zu erkennen, ist weitaus komplizierter. Was für den Menschen selbstverständlich ist, wird zu etwas viel Komplexerem, wenn eine Maschine versucht, es zu verstehen.
Diese Fähigkeit wird als menschliche Aktivitätserkennung (HAR) bezeichnet und ermöglicht es Computern, Muster im menschlichen Verhalten zu erkennen und zu interpretieren. Eine Fitness-App ist ein gutes Beispiel für HAR in Aktion. Indem sie Schritte und Trainingsroutinen aufzeichnet, zeigt sie, wie KI tägliche Aktivitäten überwachen kann.
Angesichts des Potenzials von HAR haben viele Branchen damit begonnen, diese Technologie zu übernehmen. Es wird erwartet, dass der Markt für die Erkennung menschlicher Handlungen bis 2033 mehr als 12,56 Mrd. USD erreichen wird.
Ein bedeutender Teil dieses Fortschritts wird durch Computer Vision vorangetrieben, einem Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten wie Bilder und Videos zu analysieren. Mit Computer Vision und Bilderkennung hat sich HAR von einem Forschungskonzept zu einem praktischen und spannenden Teil modernster KI-Anwendungen entwickelt.
In diesem Artikel erfahren Sie, was HAR ist, welche verschiedenen Methoden zur Erkennung menschlicher Handlungen verwendet werden und wie Computer Vision bei der Beantwortung dieser Frage hilft: Kann KI menschliche Handlungen in realen Anwendungen erkennen? Legen wir los!
Die Erkennung menschlicher Handlungen ermöglicht es Computersystemen, menschliche Aktivitäten oder Handlungen durch die Analyse von Körperbewegungen zu verstehen. Im Gegensatz zur einfachen Erkennung einer Person in einem Bild kann HAR dabei helfen, zu erkennen, was die Person tut. So kann zum Beispiel zwischen Gehen und Laufen unterschieden werden, ein Winken mit der Hand erkannt werden oder bemerkt werden, wenn jemand hinfällt.
Die Grundlage von HAR liegt in Bewegungsmustern und Körperhaltung. Eine geringfügige Veränderung in der Haltung der Arme oder Beine eines Menschen kann eine Vielzahl von Aktionen signalisieren. Durch die Erfassung und Interpretation dieser subtilen Details können HAR-Systeme aussagekräftige Erkenntnisse aus Körperbewegungen gewinnen.
Um dies zu erreichen, kombiniert die menschliche Handlungserkennung mehrere Technologien wie maschinelles Lernen, Deep-Learning-Modelle, Computer Vision und Bildverarbeitung, die zusammenarbeiten, um Körperbewegungen zu analysieren und menschliche Handlungen mit höherer Genauigkeit zu interpretieren.
Frühere HAR-Systeme waren wesentlich eingeschränkter. Sie konnten nur einige einfache, sich wiederholende Aktionen in kontrollierten Umgebungen ausführen und hatten in realen Situationen oft Schwierigkeiten.
Dank KI und großer Mengen an Videodaten hat HAR heute erhebliche Fortschritte bei der Genauigkeit und Robustheit gemacht. Moderne Systeme können eine breite Palette von Aktivitäten mit viel höherer Genauigkeit erkennen, was die Technologie für Bereiche wie Gesundheitswesen, Sicherheit und interaktive Geräte praktisch macht.
Nachdem wir nun besser verstanden haben, was die Erkennung menschlicher Handlungen ist, wollen wir einen Blick auf die verschiedenen Möglichkeiten werfen, mit denen Maschinen menschliche Handlungen erkennen können.
Hier sind einige der gängigen Methoden:
Für jedes HAR-Modell oder -System sind Datensätze der Ausgangspunkt. Ein HAR-Datensatz ist eine Sammlung von Beispielen, wie Videoclips, Bilder oder Sensordaten, die Aktionen wie Gehen, Sitzen oder Winken erfassen. Mit diesen Beispielen werden KI-Modelle trainiert, um Muster in menschlichen Bewegungen zu erkennen, die dann in realen Anwendungen eingesetzt werden können.
Die Qualität der Trainingsdaten wirkt sich direkt auf die Leistung eines Modells aus. Saubere, konsistente Daten erleichtern es dem System, Handlungen genau zu erkennen.
Aus diesem Grund werden Datensätze vor dem Training häufig vorverarbeitet. Ein gängiger Schritt ist die Normalisierung, bei der die Werte einheitlich skaliert werden, um Fehler zu reduzieren und eine Überanpassung zu verhindern (wenn ein Modell bei Trainingsdaten gut abschneidet, bei neuen Daten aber Probleme hat).
Um die Leistung von Modellen nach dem Training zu messen, verlassen sich Forscher auf Bewertungsmetriken und Benchmark-Datensätze, die faire Tests und Vergleiche ermöglichen. Beliebte Sammlungen wie UCF101, HMDB51 und Kinetics enthalten Tausende von beschrifteten Videoclips zur Erkennung menschlicher Handlungen. Auf der Sensorseite liefern Datensätze von Smartphones und Wearables wertvolle Bewegungssignale, die Erkennungsmodelle in unterschiedlichen Umgebungen robuster machen.
Unter den verschiedenen Methoden zur Erkennung menschlicher Handlungen hat sich die Computer Vision schnell zu einer der beliebtesten und am meisten erforschten entwickelt. Ihr Hauptvorteil besteht darin, dass sie eine Vielzahl von Details direkt aus Bildern und Videos gewinnen kann. Durch die Betrachtung von Pixeln Bild für Bild und die Analyse von Bewegungsmustern können Aktivitäten in Echtzeit erkannt werden, ohne dass die Menschen zusätzliche Geräte tragen müssen.
Die jüngsten Fortschritte im Bereich des Deep Learning, insbesondere der Faltungsneuronalen Netze (CNNs), die für die Analyse von Bildern konzipiert sind, haben die Computer Vision schneller, genauer und zuverlässiger gemacht.
Weit verbreitete moderne Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 basieren auf diesen Fortschritten. YOLO11 unterstützt Aufgaben wie die Erkennung von Objekten, die Segmentierung von Instanzen, die Verfolgung von Personen über Videobilder hinweg und die Schätzung menschlicher Posen, was es zu einem hervorragenden Werkzeug für die Erkennung menschlicher Aktivitäten macht.
Ultralytics YOLO11 ist ein Bildverarbeitungsmodell, das auf Geschwindigkeit und Präzision ausgelegt ist. Es unterstützt Kernaufgaben der Computer Vision wie Objekterkennung, Objektverfolgung und Posenschätzung. Diese Fähigkeiten sind besonders nützlich für die Erkennung menschlicher Aktivitäten.
Die Objekterkennung identifiziert und lokalisiert Personen in einer Szene, die Verfolgung verfolgt ihre Bewegungen über Videobilder hinweg, um Aktionssequenzen zu erkennen, und die Posenschätzung bildet wichtige menschliche Körpergelenke ab, um zwischen ähnlichen Aktivitäten zu unterscheiden oder plötzliche Veränderungen wie einen Sturz zu erkennen.
Die Erkenntnisse aus dem Modell können zum Beispiel genutzt werden, um den Unterschied zwischen jemandem zu erkennen, der erst ruhig sitzt, dann aufsteht und schließlich die Arme zum Jubeln hebt. Diese einfachen, alltäglichen Handlungen mögen auf den ersten Blick ähnlich erscheinen, haben aber ganz unterschiedliche Bedeutungen, wenn sie in einer Abfolge analysiert werden.
Als Nächstes wollen wir einen genaueren Blick darauf werfen, wie die Erkennung menschlicher Aktivitäten mit Hilfe von Computer Vision in realen Anwendungsfällen eingesetzt wird, die unser tägliches Leben beeinflussen.
Im Gesundheitswesen können kleine Veränderungen in der Bewegung nützliche Erkenntnisse über den Zustand einer Person liefern. So kann beispielsweise das Stolpern eines älteren Patienten oder der Winkel einer Gliedmaße während der Rehabilitation auf Risiken oder Fortschritte hinweisen. Diese Anzeichen sind mit herkömmlichen Mitteln, wie z. B. Kontrolluntersuchungen, oft leicht zu übersehen.
YOLO11 kann mit Hilfe von Posenschätzung und Bildanalyse helfen, Patienten in Echtzeit zu überwachen. Es kann verwendet werden, um Stürze zu erkennen, Erholungsübungen zu verfolgen und tägliche Aktivitäten wie Gehen oder Dehnen zu beobachten. Da es durch visuelle Analyse funktioniert, ohne dass Sensoren oder tragbare Geräte erforderlich sind, bietet es eine einfache Möglichkeit, genaue Informationen zu sammeln, die die Patientenversorgung unterstützen.
Sicherheitssysteme sind darauf angewiesen, ungewöhnliche menschliche Aktivitäten schnell zu erkennen, z. B. wenn jemand herumlungert, in einem gesperrten Bereich läuft oder plötzlich aggressiv wird. Diese Anzeichen werden in geschäftigen Umgebungen, in denen das Sicherheitspersonal nicht alles manuell überwachen kann, oft übersehen. An dieser Stelle kommen Computer Vision und YOLO11 ins Spiel.
YOLO11 erleichtert die Sicherheitsüberwachung durch Echtzeit-Videoüberwachung, die verdächtige Bewegungen erkennt und sofortige Warnmeldungen sendet. Es unterstützt die Sicherheit von Menschenmengen im öffentlichen Raum und verstärkt die Erkennung von Eindringlingen in privaten Bereichen.
Mit diesem Ansatz kann das Sicherheitspersonal mit Computer-Vision-Systemen zusammenarbeiten, wodurch eine Mensch-Computer-Interaktion und Partnerschaft entsteht, die eine schnellere und rechtzeitige Reaktion auf verdächtige Aktivitäten ermöglicht.
Hier sind einige der Vorteile der Verwendung von Computer Vision für die Erkennung menschlicher Aktivitäten:
Der Einsatz von Computer Vision für HAR bietet zwar viele Vorteile, aber es gibt auch Einschränkungen zu beachten. Hier sind einige Faktoren, die zu beachten sind:
Künstliche Intelligenz und Computer Vision ermöglichen es Maschinen, menschliche Handlungen immer genauer und in Echtzeit zu erkennen. Durch die Analyse von Videobildern und Bewegungsmustern können diese Systeme sowohl alltägliche Gesten als auch plötzliche Veränderungen erkennen. Mit der fortschreitenden Verbesserung der Technologie geht die Erkennung menschlicher Aktivitäten über die Forschungslabors hinaus und wird zu einem praktischen Werkzeug für das Gesundheitswesen, die Sicherheit und alltägliche Anwendungen.
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