Kann KI menschliche Handlungen erkennen? Ein Blick auf die Aktivitätserkennung

Der Alltag ist voller kleiner Bewegungen, über die wir selten nachdenken. Durch einen Raum zu gehen, sich an einen Schreibtisch zu setzen oder einem Freund zuzuwinken, fällt uns mühelos, doch diese Bewegungen mit KI zu erkennen, ist viel komplizierter. Was für Menschen ganz selbstverständlich ist, wird deutlich komplexer, wenn eine Maschine es erfassen soll.

Diese Fähigkeit wird als Erkennung menschlicher Aktivitäten (HAR) bezeichnet und ermöglicht es Computern, Muster im menschlichen Verhalten zu erkennen und zu interpretieren. Eine Fitness-App ist ein gutes Beispiel für den praktischen Einsatz von HAR. Indem sie Schritte und Trainingsroutinen erfasst, zeigt sie, wie KI alltägliche Aktivitäten überwachen kann.

Angesichts des Potenzials von HAR haben viele Branchen begonnen, diese Technologie einzusetzen. Tatsächlich wird erwartet, dass der Markt für die Erkennung menschlicher Handlungen bis 2033 ein Volumen von über 12,56 Milliarden US-Dollar erreicht.

Ein wesentlicher Teil dieser Entwicklung wird durch Computer Vision vorangetrieben, einen Teilbereich der KI, der Maschinen die Analyse visueller Daten wie Bildern und Videos ermöglicht. Dank Computer Vision und Bilderkennung hat sich HAR von einem Forschungskonzept zu einem praktischen Bestandteil moderner KI-Anwendungen entwickelt.

In diesem Artikel erklären wir, was HAR ist, welche Methoden zur Erkennung menschlicher Handlungen eingesetzt werden und wie Computer Vision bei der Frage hilft: Kann KI menschliche Handlungen in realen Anwendungen erkennen?

Was ist die Erkennung menschlicher Handlungen?#

Die Erkennung menschlicher Handlungen ermöglicht es Computersystemen, menschliche Aktivitäten oder Handlungen anhand der Analyse von Körperbewegungen zu verstehen. Anders als beim bloßen Erkennen einer Person auf einem Bild kann HAR dabei helfen, festzustellen, was die Person gerade tut. Dazu gehört beispielsweise, zwischen Gehen und Laufen zu unterscheiden, ein Winken zu erkennen oder zu bemerken, wenn jemand hinfällt.

HAR beruht auf Bewegungs- und Haltungsmustern. Schon eine kleine Veränderung der Position von Armen oder Beinen kann auf unterschiedliche Handlungen hindeuten. Indem HAR-Systeme diese feinen Details erfassen und interpretieren, können sie aussagekräftige Erkenntnisse aus Körperbewegungen gewinnen.

Dazu kombiniert die Erkennung menschlicher Handlungen mehrere Technologien, etwa maschinelles Lernen, Deep-Learning-Modelle, Computer Vision und Bildverarbeitung. Gemeinsam analysieren sie Körperbewegungen und interpretieren menschliche Handlungen mit höherer Genauigkeit.

Abb. 1. Die Erkennung menschlicher Aktivitäten umfasst verschiedene Bereiche der Informatik (Quelle: cell.com)

Frühere HAR-Systeme waren deutlich eingeschränkter. Sie konnten nur wenige einfache, wiederkehrende Handlungen in kontrollierten Umgebungen verarbeiten und hatten in realen Situationen oft Schwierigkeiten.

Heute hat sich HAR dank KI und großer Mengen an Videodaten sowohl bei der Genauigkeit als auch bei der Robustheit deutlich weiterentwickelt. Moderne Systeme können viel mehr Aktivitäten mit deutlich höherer Genauigkeit erkennen. Dadurch ist die Technologie für Bereiche wie Gesundheitswesen, Sicherheit und interaktive Geräte praxistauglich geworden.

Verschiedene Methoden zur Erkennung menschlicher Handlungen#

Nachdem wir nun besser verstehen, was die Erkennung menschlicher Handlungen ist, sehen wir uns an, auf welche Weise Maschinen menschliche Handlungen erkennen können.

Hier sind einige gängige Methoden:

• Sensorbasierte Methoden: Intelligente Geräte wie Beschleunigungsmesser, Wearables und Smartphones können Signale direkt vom menschlichen Körper erfassen. Diese zeigen Bewegungsmuster wie Gehen, Laufen oder sogar stilles Stehen. Ein Schrittzähler in einer Smartwatch ist ein gutes Beispiel für diese Methode.
• Bildbasierte Methoden: Kameras in Verbindung mit Computer Vision analysieren Bilder und Videos und verfolgen, wie der Körper Bild für Bild aussieht und sich bewegt. So lassen sich komplexere Aktivitäten erkennen. Fernseher oder Spielsysteme mit Gestensteuerung nutzen diese Methode.
• Multimodale Methoden: Dabei werden Sensoren und Kameras kombiniert, um ein zuverlässigeres System zu schaffen, da eine Quelle bestätigen kann, was die andere erkennt. Ein tragbares Gerät kann beispielsweise eine Bewegung registrieren, während eine Kamera die Körperhaltung überprüft. Dieser Ansatz wird häufig bei der Sturzerkennung in der Altenpflege eingesetzt.

Die Rolle von Datensätzen bei der Erkennung menschlicher Aktivitäten#

Für jedes HAR-Modell und -System sind Datensätze der Ausgangspunkt. Ein HAR-Datensatz ist eine Sammlung von Beispielen wie Videoclips, Bildern oder Sensordaten, die Handlungen wie Gehen, Sitzen oder Winken erfassen. Diese Beispiele dienen dazu, KI-Modelle auf das Erkennen von Mustern menschlicher Bewegung zu trainieren, die sich anschließend in realen Anwendungen einsetzen lassen.

Die Qualität der Trainingsdaten wirkt sich direkt auf die Leistung eines Modells aus. Saubere, konsistente Daten erleichtern dem System das genaue Erkennen von Handlungen.

Deshalb werden Datensätze vor dem Training oft vorverarbeitet. Ein gängiger Schritt ist die Normalisierung, bei der Werte einheitlich skaliert werden, um Fehler zu verringern und Überanpassung zu verhindern. Überanpassung liegt vor, wenn ein Modell mit Trainingsdaten gut funktioniert, aber Schwierigkeiten mit neuen Daten hat.

Um die Leistung von Modellen über die Trainingsdaten hinaus zu messen, verwenden Forschende Bewertungsmetriken und Benchmark-Datensätze, die faire Tests und Vergleiche ermöglichen. Beliebte Sammlungen wie UCF101, HMDB51 und Kinetics umfassen Tausende beschriftete Videoclips zur Erkennung menschlicher Handlungen. Auf der Sensorseite liefern Datensätze von Smartphones und Wearables wertvolle Bewegungssignale, die Erkennungsmodelle unter verschiedenen Bedingungen robuster machen.

Abb. 2. Ein Einblick in einen Datensatz zur Erkennung menschlicher Aktivitäten. (Quelle)

Wie Computer Vision die Erkennung menschlicher Aktivitäten unterstützt#

Von den verschiedenen Methoden zur Erkennung menschlicher Handlungen hat sich Computer Vision schnell zu einer der beliebtesten und am intensivsten erforschten entwickelt. Ihr entscheidender Vorteil ist, dass sie direkt aus Bildern und Videos eine Fülle an Details gewinnen kann. Durch die Analyse von Pixeln Bild für Bild und von Bewegungsmustern kann sie Aktivitäten in Echtzeit erkennen, ohne dass Menschen zusätzliche Geräte tragen müssen.

Die jüngsten Fortschritte im Deep Learning, insbesondere bei Faltungsneuronalen Netzen (CNNs), die speziell für die Bildanalyse entwickelt wurden, haben Computer Vision schneller, genauer und zuverlässiger gemacht.

Weit verbreitete, hochmoderne Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 (inzwischen abgelöst durch Ultralytics YOLO26) bauen beispielsweise auf diesen Fortschritten auf. YOLO11 unterstützt Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung, die Verfolgung von Personen über Videobilder hinweg und die Schätzung menschlicher Posen. Damit eignet sich das Modell hervorragend zur Erkennung menschlicher Aktivitäten.

Überblick über Ultralytics YOLO11#

Ultralytics YOLO11 ist ein KI-Modell für Computer Vision, das auf Geschwindigkeit und Präzision ausgelegt ist. Es unterstützt zentrale Aufgaben der Computer Vision wie Objekterkennung, Objektverfolgung und Posenschätzung. Diese Funktionen sind besonders nützlich für die Erkennung menschlicher Aktivitäten.

Die Objekterkennung identifiziert und lokalisiert Personen in einer Szene, die Verfolgung zeichnet ihre Bewegungen über Videobilder hinweg auf, um Handlungsabläufe zu erkennen, und die Posenschätzung erfasst wichtige Gelenkpunkte des menschlichen Körpers, um ähnliche Aktivitäten voneinander zu unterscheiden oder plötzliche Veränderungen wie einen Sturz zu erkennen.

So lassen sich beispielsweise anhand der Modellergebnisse die einzelnen Schritte unterscheiden, wenn sich jemand zunächst ruhig hinsetzt, dann aufsteht und schließlich jubelnd die Arme hebt. Diese alltäglichen Handlungen mögen auf den ersten Blick ähnlich wirken, haben in einer zeitlichen Abfolge betrachtet aber eine ganz unterschiedliche Bedeutung.

Abb. 3. Posenschätzung mit Ultralytics YOLO11. (Quelle)

Anwendungen von Computer Vision und HAR in der Praxis#

Sehen wir uns als Nächstes genauer an, wie die durch Computer Vision unterstützte Erkennung menschlicher Aktivitäten in der Praxis eingesetzt wird und unseren Alltag beeinflusst.

Gesundheitswesen und Wohlbefinden#

Im Gesundheitswesen können kleine Veränderungen der Bewegung wertvolle Hinweise auf den Zustand einer Person geben. So können etwa ein Stolpern bei einem älteren Patienten oder der Winkel eines Gliedmaßes während der Rehabilitation auf Risiken oder Fortschritte hindeuten. Solche Anzeichen werden bei herkömmlichen Untersuchungen oft leicht übersehen.

Ultralytics YOLO11 kann mithilfe von Posenschätzung und Bildanalyse Patientinnen und Patienten in Echtzeit überwachen. Das Modell kann Stürze erkennen, Rehabilitationsübungen verfolgen und alltägliche Aktivitäten wie Gehen oder Dehnen beobachten. Da es mit visueller Analyse ohne Sensoren oder tragbare Geräte funktioniert, bietet es eine einfache Möglichkeit, präzise Informationen zur Unterstützung der Patientenversorgung zu erfassen.

Abb. 4. Verfolgung von Körperbewegungen mithilfe der Posenschätzungsfunktion von Ultralytics YOLO11. (Quelle)

Sicherheit und Überwachung#

Sicherheitssysteme müssen ungewöhnliche menschliche Aktivitäten schnell erkennen, etwa wenn jemand herumlungert, in einem Sperrbereich läuft oder plötzlich aggressiv wird. In belebten Umgebungen, in denen Sicherheitspersonal nicht alles manuell im Blick behalten kann, werden solche Anzeichen oft übersehen. Hier kommen Computer Vision und Ultralytics YOLO11 zum Einsatz.

YOLO11 erleichtert die Sicherheitsüberwachung durch Echtzeit-Videoüberwachung, die verdächtige Bewegungen erkennt und sofortige Warnmeldungen sendet. Das Modell unterstützt die Sicherheit von Menschenmengen im öffentlichen Raum und verbessert die Erkennung von Eindringlingen in privaten Bereichen.

Mit diesem Ansatz können Sicherheitskräfte mit Computer-Vision-Systemen zusammenarbeiten und schneller auf verdächtige Aktivitäten reagieren.

Vor- und Nachteile von Computer Vision für HAR#

Hier sind einige Vorteile von Computer Vision für die Erkennung menschlicher Aktivitäten:

• Skalierbarkeit: Einmal eingerichtet, kann dasselbe Erkennungssystem mehrere Personen gleichzeitig automatisch überwachen. Dadurch eignet es sich für die Automatisierung in Gesundheitseinrichtungen, Fabriken und öffentlichen Räumen.
• Echtzeitverarbeitung: KI-Lösungen für Computer Vision können Videoströme direkt während der Aufnahme analysieren und so schnellere Reaktionen ermöglichen.
• Nicht-invasive Verfolgung: Anders als bei Wearables oder Sensoren müssen Menschen keine Geräte mit sich tragen. Dadurch lässt sich ihr Verhalten auf natürliche und mühelose Weise analysieren.

Computer Vision für HAR bietet zwar viele Vorteile, es gibt jedoch auch Einschränkungen, die berücksichtigt werden müssen. Hier sind einige Faktoren, die du beachten solltest:

• Datenschutzbedenken: Videoüberwachung kann Fragen zum Datenschutz und zur Einwilligung aufwerfen, insbesondere in sensiblen Umgebungen wie Wohnungen oder Arbeitsstätten.
• Mögliche Verzerrungen: Wenn Trainingsdatensätze nicht vielfältig genug sind, können Algorithmen Handlungen bestimmter Personengruppen falsch interpretieren. Das kann zu unfairen oder ungenauen Ergebnissen führen.
• Empfindlichkeit gegenüber Umgebungsbedingungen: Schlechte Beleuchtung, unübersichtliche Hintergründe oder teilweise verdeckte Personen können die Genauigkeit beeinträchtigen. Deshalb müssen die Systeme sorgfältig entwickelt werden.

Die wichtigsten Erkenntnisse#

Künstliche Intelligenz und Computer Vision ermöglichen es Maschinen, menschliche Handlungen 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 dem Fortschritt der Technologie verlässt die Erkennung menschlicher Aktivitäten zunehmend die Forschungslabore und wird zu einem praktischen Werkzeug im Gesundheitswesen, für die Sicherheit und für Anwendungen des Alltags.

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