22 сентября 2025 г.
От фитнес-приложений до мониторинга пациентов, узнайте, как компьютерное зрение отвечает на вопрос: может ли ИИ обнаруживать действия человека в реальных условиях?
Повседневная жизнь полна мелких движений, о которых мы редко задумываемся. Пройтись по комнате, сидеть за столом или помахать другу может казаться нам легким делом, однако обнаружить их с помощью ИИ гораздо сложнее. То, что естественно для людей, превращается в нечто гораздо более сложное, когда машина пытается это понять.
Эта возможность известна как распознавание действий человека (human activity recognition, HAR) и позволяет компьютерам обнаруживать и интерпретировать закономерности в поведении человека. Отличным примером HAR в действии является фитнес-приложение. Отслеживая шаги и программы тренировок, оно показывает, как ИИ может контролировать повседневную деятельность.
Видя потенциал HAR, многие отрасли начали внедрять эту технологию. Фактически, ожидается, что рынок распознавания действий человека достигнет более 12,56 миллиардов долларов к 2033 году.
Значительная часть этого прогресса обусловлена компьютерным зрением, разделом ИИ, который позволяет машинам анализировать визуальные данные, такие как изображения и видео. Благодаря компьютерному зрению и распознаванию изображений HAR превратился из исследовательской концепции в практическую и захватывающую часть передовых приложений ИИ.
В этой статье мы рассмотрим, что такое HAR, различные методы, используемые для распознавания действий человека, и как компьютерное зрение помогает ответить на вопрос: может ли ИИ обнаруживать действия человека в реальных приложениях? Начнем!
Распознавание действий человека позволяет компьютерным системам понимать действия или движения человека путем анализа движений тела. В отличие от простого обнаружения человека на изображении, HAR может помочь в определении того, что делает человек. Например, различать ходьбу и бег, распознавать взмах руки или замечать, когда кто-то падает.
В основе HAR лежат закономерности движения и позы. Небольшое изменение в положении рук или ног человека может сигнализировать о различных действиях. Захватывая и интерпретируя эти тонкие детали, системы HAR могут получать значимую информацию из движений тела.
Для достижения этой цели распознавание действий человека сочетает в себе несколько технологий, таких как машинное обучение, модели глубокого обучения, компьютерное зрение и обработка изображений, которые работают вместе для анализа движений тела и интерпретации действий человека с более высокой точностью.
Более ранние системы HAR были гораздо более ограниченными. Они могли обрабатывать лишь несколько простых, повторяющихся действий в контролируемых средах и часто испытывали трудности в реальных ситуациях.
Сегодня, благодаря ИИ и большим объемам видеоданных, HAR значительно продвинулся как в точности, так и в надежности. Современные системы могут распознавать широкий спектр действий с гораздо большей точностью, что делает эту технологию практичной для таких областей, как здравоохранение, безопасность и интерактивные устройства.
Теперь, когда у нас есть лучшее понимание того, что такое распознавание действий человека, давайте рассмотрим различные способы, с помощью которых машины могут определять действия человека.
Вот некоторые из распространенных методов:
Для любой модели или системы HAR отправной точкой являются наборы данных. Набор данных HAR — это коллекция примеров, таких как видеоклипы, изображения или данные датчиков, которые фиксируют такие действия, как ходьба, сидение или размахивание руками. Эти примеры используются для обучения моделей ИИ распознаванию закономерностей в движениях человека, которые затем можно применять в реальных приложениях.
Качество данных для обучения напрямую влияет на производительность модели. Чистые и согласованные данные облегчают системе точное распознавание действий.
Именно поэтому наборы данных часто предварительно обрабатываются перед обучением. Одним из распространенных шагов является нормализация, которая масштабирует значения согласованно, чтобы уменьшить ошибки и предотвратить переобучение (когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо справляется с новыми данными).
Чтобы измерить, как модели работают за пределами обучения, исследователи полагаются на метрики оценки и эталонные наборы данных, которые позволяют проводить справедливое тестирование и сравнение. Популярные коллекции, такие как UCF101, HMDB51 и Kinetics, включают тысячи размеченных видеоклипов для обнаружения действий человека. Что касается датчиков, наборы данных, собранные со смартфонов и носимых устройств, предоставляют ценные сигналы движения, которые делают модели распознавания более надежными в различных средах.
Среди различных способов обнаружения действий человека компьютерное зрение быстро стало одним из самых популярных и широко исследуемых. Его ключевое преимущество заключается в возможности извлечения подробной информации непосредственно из изображений и видео. Анализируя пиксели покадрово и распознавая закономерности движения, оно может распознавать действия в режиме реального времени без необходимости использования дополнительных устройств.
Недавний прогресс в глубоком обучении, особенно в сверточных нейронных сетях (CNN), которые предназначены для анализа изображений, сделал компьютерное зрение быстрее, точнее и надежнее.
Например, широко используемые современные модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, построены на этих достижениях. YOLO11 поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров, отслеживание людей в видеокадрах и оценка поз человека, что делает его отличным инструментом для распознавания человеческой деятельности.
Ultralytics YOLO11 — это модель Vision AI, разработанная для скорости и точности. Она поддерживает основные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, отслеживание объектов и оценка позы. Эти возможности особенно полезны для распознавания действий человека.
Обнаружение объектов идентифицирует и определяет местоположение людей в сцене, отслеживание следует за их движениями по видеокадрам для распознавания последовательностей действий, а оценка позы отображает ключевые суставы тела человека для различения схожих действий или обнаружения внезапных изменений, таких как падение.
Например, аналитические данные модели можно использовать для различения человека, который спокойно сидит, затем встает и, наконец, поднимает руки, чтобы поболеть. Эти простые повседневные действия могут показаться похожими на первый взгляд, но несут в себе совершенно разные значения при анализе в последовательности.
Далее, давайте подробнее рассмотрим, как распознавание человеческой деятельности, основанное на компьютерном зрении, применяется в реальных сценариях использования, которые влияют на нашу повседневную жизнь.
В здравоохранении небольшие изменения в движении могут дать полезную информацию о состоянии человека. Например, спотыкание пожилого пациента или угол наклона конечности во время реабилитации могут выявить риски или прогресс. Эти признаки часто легко пропустить традиционными способами, например, при осмотрах.
YOLO11 может помочь, используя оценку позы и анализ изображений для мониторинга пациентов в режиме реального времени. Его можно использовать для обнаружения падений, отслеживания упражнений по восстановлению и наблюдения за повседневной деятельностью, такой как ходьба или растяжка. Поскольку он работает посредством визуального анализа без необходимости использования датчиков или носимых устройств, он предлагает простой способ сбора точной информации, поддерживающей уход за пациентами.
Системы безопасности полагаются на быстрое обнаружение необычной деятельности человека, например, когда кто-то слоняется без дела, бежит в запрещенной зоне или проявляет внезапную агрессию. Эти признаки часто упускаются из виду в оживленной обстановке, где охранники не могут вручную следить за всем. Именно здесь на помощь приходят компьютерное зрение и YOLO11.
YOLO11 упрощает мониторинг безопасности, обеспечивая видеонаблюдение в реальном времени, которое может обнаруживать подозрительные движения и отправлять мгновенные оповещения. Он поддерживает безопасность толпы в общественных местах и усиливает обнаружение вторжений в частных зонах.
При таком подходе охранники могут работать вместе с системами компьютерного зрения, создавая взаимодействие и партнерство между человеком и компьютером, что позволяет быстрее и своевременнее реагировать на подозрительные действия.
Вот некоторые преимущества использования компьютерного зрения для распознавания человеческой деятельности:
Хотя использование компьютерного зрения для HAR имеет много преимуществ, существуют и ограничения, которые следует учитывать. Вот некоторые факторы, которые следует иметь в виду:
Искусственный интеллект и компьютерное зрение позволяют машинам более точно и в режиме реального времени распознавать действия человека. Анализируя видеокадры и закономерности движения, эти системы могут идентифицировать как повседневные жесты, так и внезапные изменения. По мере того, как технология продолжает совершенствоваться, распознавание человеческой деятельности выходит за рамки исследовательских лабораторий и становится практическим инструментом для здравоохранения, безопасности и повседневных приложений.
Узнайте больше об ИИ, посетив наш репозиторий на GitHub и присоединившись к нашему сообществу. Ознакомьтесь с нашими страницами решений, чтобы узнать об ИИ в робототехнике и компьютерном зрении в производстве. Откройте для себя наши варианты лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI.
