22. September 2025
Von Fitness-Apps bis zur Patientenüberwachung: Entdecken Sie, wie Computer Vision die Frage beantwortet: Kann KI menschliche Handlungen in realen Umgebungen erkennen?
Das tägliche Leben ist voller kleiner Bewegungen, über die wir selten nachdenken. Durch einen Raum gehen, an einem Schreibtisch sitzen oder einem Freund zuwinken mag uns mühelos erscheinen, doch sie mit KI zu erkennen, ist weitaus komplizierter. Was dem Menschen ganz natürlich vorkommt, wird viel komplexer, wenn eine Maschine versucht, es zu verstehen.
Diese Fähigkeit wird als Erkennung menschlicher Aktivitäten (Human Activity Recognition, 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. Durch die Verfolgung von Schritten und Trainingsroutinen zeigt sie, wie KI tägliche Aktivitäten überwachen kann.
Viele Branchen haben das Potenzial von HAR erkannt und begonnen, diese Technologie einzusetzen. Tatsächlich wird erwartet, dass der Markt für Aktionserkennung bis 2033 über 12,56 Milliarden Dollar erreichen wird.
Ein wesentlicher 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 aufregenden Teil hochmoderner KI-Anwendungen entwickelt.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, was HAR ist, welche verschiedenen Methoden zur Erkennung menschlicher Handlungen verwendet werden und wie Computer Vision hilft, die Frage zu beantworten: Kann KI menschliche Handlungen in realen Anwendungen erkennen? Los geht's!
Die Erkennung menschlicher Handlungen ermöglicht es Computersystemen, menschliche Aktivitäten oder Handlungen durch die Analyse von Körperbewegungen zu verstehen. Anders als nur eine Person in einem Bild zu erkennen, kann HAR dabei helfen, zu identifizieren, was die Person tut. Zum Beispiel die Unterscheidung zwischen Gehen und Laufen, das Erkennen eines Handwinkens oder das Bemerken, wenn jemand hinfällt.
Die Grundlage von HAR liegt in Bewegungsmustern und Körperhaltungen. Eine leichte Veränderung der Positionierung 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 Erkennung menschlicher Handlungen 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 viel eingeschränkter. Sie konnten nur wenige einfache, sich wiederholende Aktionen in kontrollierten Umgebungen ausführen und hatten oft Schwierigkeiten in realen Situationen.
Heute hat HAR dank KI und großen Mengen an Videodaten sowohl in Bezug auf Genauigkeit als auch auf Robustheit erhebliche Fortschritte gemacht. Moderne Systeme können ein breites Spektrum an Aktivitäten mit viel größerer Genauigkeit erkennen, was die Technologie für Bereiche wie Gesundheitswesen, Sicherheit und interaktive Geräte praktikabel macht.
Nachdem wir nun ein besseres Verständnis davon haben, was menschliche Handlungserkennung ist, wollen wir uns die verschiedenen Möglichkeiten ansehen, wie 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. Diese Beispiele werden verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, um Muster in menschlichen Bewegungen zu erkennen, die dann in realen Anwendungen eingesetzt werden können.
Die Qualität der Trainingsdaten wirkt sich direkt auf die Leistungsfähigkeit eines Modells aus. Saubere, konsistente Daten erleichtern es dem System, Aktionen präzise zu erkennen.
Aus diesem Grund werden Datensätze oft vor dem Training vorverarbeitet. Ein üblicher Schritt ist die Normalisierung, die Werte konsistent skaliert, um Fehler zu reduzieren und Overfitting zu verhindern (wenn ein Modell bei Trainingsdaten gut abschneidet, aber bei neuen Daten Schwierigkeiten hat).
Um zu messen, wie Modelle über das Training hinaus funktionieren, greifen Forscher auf Evaluationsmetriken und Benchmark-Datensätze zurück, 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, die von Smartphones und Wearables gesammelt wurden, wertvolle Bewegungssignale, die Erkennungsmodelle in verschiedenen Umgebungen robuster machen.
Von den verschiedenen Methoden zur Erkennung menschlicher Handlungen hat sich Computer Vision schnell zu einer der populärsten und am weitesten erforschten entwickelt. Ihr Hauptvorteil besteht darin, dass sie detaillierte Informationen direkt aus Bildern und Videos extrahieren kann. Durch die Analyse von Pixeln Frame für Frame und die Auswertung von Bewegungsmustern können Aktivitäten in Echtzeit erkannt werden, ohne dass Personen zusätzliche Geräte tragen müssen.
Jüngste Fortschritte im Deep Learning, insbesondere bei Convolutional Neural Networks (CNNs), die für die Analyse von Bildern entwickelt wurden, haben Computer Vision schneller, genauer und zuverlässiger gemacht.
Beispielsweise basieren weit verbreitete, hochmoderne Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLO11 auf diesen Fortschritten. YOLO11 unterstützt Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung, das Verfolgen von Personen über Videobilder und das Schätzen menschlicher Posen, was es zu einem großartigen Werkzeug für die Erkennung menschlicher Aktivitäten macht.
Ultralytics YOLO11 ist ein Vision-KI-Modell, das sowohl auf Geschwindigkeit als auch auf Präzision ausgelegt ist. Es unterstützt grundlegende Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, Objektverfolgung und Pose-Schätzung. 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 Handlungsabläufe zu erkennen, und die Pose-Schätzung kartiert wichtige menschliche Körpergelenke, um zwischen ähnlichen Aktivitäten zu unterscheiden oder plötzliche Veränderungen wie einen Sturz zu erkennen.
Beispielsweise können Erkenntnisse aus dem Modell verwendet werden, um den Unterschied zwischen jemandem, der ruhig sitzt, dann aufsteht und schließlich die Arme zum Jubeln hebt, zu erkennen. Diese einfachen alltäglichen Handlungen mögen auf den ersten Blick ähnlich erscheinen, haben aber bei der Analyse in einer Sequenz eine sehr unterschiedliche Bedeutung.
Als Nächstes wollen wir uns genauer ansehen, wie die durch Computer Vision unterstützte Erkennung menschlicher Aktivitäten in realen Anwendungsfällen eingesetzt wird, die unser tägliches Leben beeinflussen.
Im Gesundheitswesen können kleine Veränderungen in der Bewegung nützliche Einblicke in den Zustand einer Person geben. So kann beispielsweise ein Stolpern eines älteren Patienten oder der Winkel einer Gliedmaße während der Rehabilitation Risiken oder Fortschritte aufzeigen. Diese Anzeichen werden oft durch traditionelle Mittel, wie z. B. Kontrolluntersuchungen, leicht übersehen.
YOLO11 kann durch die Verwendung von Pose-Schätzung und Bildanalyse helfen, Patienten in Echtzeit zu überwachen. Es kann verwendet werden, um Stürze zu erkennen, Übungen zur Wiederherstellung zu verfolgen und tägliche Aktivitäten wie Gehen oder Dehnen zu beobachten. Da es durch visuelle Analyse ohne Sensoren oder tragbare Geräte funktioniert, 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 sich jemand herumtreibt, in einem Sperrbereich rennt oder plötzliche Aggressionen zeigt. Diese Anzeichen werden in belebten Umgebungen oft übersehen, wo Sicherheitspersonal nicht alles manuell überwachen kann. Hier kommen Computer Vision und YOLO11 ins Spiel.
YOLO11 vereinfacht die Sicherheitsüberwachung durch die Bereitstellung von Echtzeit-Videoüberwachung, die verdächtige Bewegungen erkennen und sofortige Warnmeldungen senden kann. Es unterstützt die Sicherheit von Menschenmengen im öffentlichen Raum und verstärkt die Erkennung von Eindringlingen in privaten Bereichen.
Mit diesem Ansatz können Sicherheitskräfte mit Computer-Vision-Systemen zusammenarbeiten und so eine Mensch-Computer-Interaktion und Partnerschaft schaffen, die schnellere und zeitnahere Reaktionen auf verdächtige Aktivitäten ermöglicht.
Hier sind einige der Vorteile der Verwendung von Computer Vision für die Erkennung menschlicher Aktivitäten:
Obwohl die Verwendung von Computer Vision für HAR viele Vorteile bietet, gibt es auch Einschränkungen zu berücksichtigen. Hier sind einige Faktoren, die Sie beachten sollten:
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 identifizieren. Da sich die Technologie ständig verbessert, geht die Erkennung menschlicher Aktivitäten über Forschungslabore hinaus und wird zu einem praktischen Werkzeug für das Gesundheitswesen, die Sicherheit und alltägliche Anwendungen.
Erfahren Sie mehr über KI, indem Sie unser GitHub-Repository besuchen und unserer Community beitreten. Auf unseren Lösungsseiten erfahren Sie mehr über KI in der Robotik und Computer Vision in der Fertigung. Entdecken Sie unsere Lizenzoptionen, um mit Vision AI zu beginnen.
