Может ли AI распознавать действия человека? Знакомство с распознаванием активности

Повседневная жизнь полна небольших движений, о которых мы редко задумываемся. Мы можем без усилий пройти через комнату, сесть за стол или помахать другу, но их обнаружение с помощью AI оказывается гораздо сложнее. То, что естественно для человека, становится намного более сложной задачей, когда машина пытается это понять.

Эта способность называется распознаванием активности человека (HAR) и позволяет компьютерам обнаруживать и интерпретировать закономерности в поведении людей. Фитнес-приложение — отличный пример применения HAR. Отслеживая шаги и тренировочные упражнения, оно показывает, как AI может контролировать повседневную активность.

Увидев потенциал HAR, многие отрасли начали внедрять эту технологию. Фактически, ожидается, что рынок распознавания действий человека превысит 12,56 млрд долларов к 2033 году.

Значительная часть этого прогресса обусловлена компьютерным зрением — разделом AI, который позволяет машинам анализировать визуальные данные, такие как изображения и видео. Благодаря компьютерному зрению и распознаванию изображений HAR превратилось из исследовательской концепции в практическую и перспективную часть передовых AI-приложений.

В этой статье мы рассмотрим, что такое HAR, какие методы используются для распознавания действий человека и как компьютерное зрение помогает ответить на вопрос: может ли AI распознавать действия человека в реальных приложениях? Давай начнём!

Что такое распознавание действий человека?#

Распознавание действий человека позволяет компьютерным системам понимать действия или активность людей, анализируя движения тела. В отличие от простого обнаружения человека на изображении, HAR помогает определить, чем он занимается. Например, отличить ходьбу от бега, распознать взмах руки или заметить падение человека.

В основе HAR лежат закономерности движений и поз. Незначительное изменение положения рук или ног человека может указывать на разные действия. Улавливая и интерпретируя такие тонкие детали, системы HAR получают значимую информацию из движений тела.

Для этого распознавание действий человека объединяет несколько технологий, включая машинное обучение, модели глубокого обучения, компьютерное зрение и обработку изображений, которые совместно анализируют движения тела и интерпретируют действия человека с большей точностью.

Рис. 1. Распознавание активности человека объединяет разные области компьютерных наук (источник: cell.com)

​​Ранние системы HAR были гораздо более ограниченными. Они могли обрабатывать лишь несколько простых повторяющихся действий в контролируемых условиях и часто испытывали трудности в реальных ситуациях.

Сегодня благодаря AI и большим объёмам видеоданных HAR значительно продвинулось с точки зрения точности и устойчивости. Современные системы способны распознавать широкий спектр действий с гораздо большей точностью, что делает эту технологию практичной для таких областей, как здравоохранение, безопасность и интерактивные устройства.

Различные методы обнаружения действий человека#

Теперь, когда мы лучше понимаем, что такое распознавание действий человека, давай рассмотрим разные способы, с помощью которых машины могут обнаруживать действия людей.

Вот несколько распространённых методов:

• Методы на основе датчиков: умные устройства, такие как акселерометры, носимые устройства и смартфоны, могут напрямую фиксировать сигналы человеческого тела. Они способны отображать такие закономерности движений, как ходьба, бег или даже неподвижное стояние. Счётчик шагов в умных часах — отличный пример этого метода.
• Методы на основе зрения: камеры в сочетании с компьютерным зрением анализируют изображения и видео, чтобы отслеживать внешний вид и движения тела от кадра к кадру. Это позволяет распознавать более сложные действия. Телевизоры или игровые системы с управлением жестами используют этот метод.
• Мультимодальные методы: сочетание датчиков и камер создаёт более надёжную систему, поскольку один источник может подтвердить то, что обнаружил другой. Например, носимое устройство может зарегистрировать движение, а камера — проверить позу; такая конфигурация часто используется для обнаружения падений при уходе за пожилыми людьми.

Роль датасетов в распознавании активности человека#

Для любой модели или системы HAR датасеты служат отправной точкой. Датасет HAR — это набор примеров, таких как видеоклипы, изображения или данные с датчиков, фиксирующих такие действия, как ходьба, сидение или взмах рукой. Эти примеры используются для обучения AI-моделей распознавать закономерности движений человека, которые затем можно применять в реальных приложениях.

Качество обучающих данных напрямую влияет на эффективность модели. Чистые и согласованные данные помогают системе точнее распознавать действия.

Поэтому перед обучением датасеты часто предварительно обрабатывают. Один из распространённых этапов — нормализация, которая приводит значения к единому масштабу, чтобы уменьшить количество ошибок и предотвратить переобучение (ситуацию, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но испытывает трудности с новыми данными).

Чтобы оценить работу моделей за пределами обучающих данных, исследователи используют метрики оценки и эталонные датасеты, обеспечивающие честное тестирование и сравнение. Популярные коллекции, такие как UCF101, HMDB51 и Kinetics, содержат тысячи размеченных видеоклипов для обнаружения действий человека. Со стороны датчиков датасеты, собранные со смартфонов и носимых устройств, предоставляют ценные сигналы движения, повышающие устойчивость моделей распознавания в разных условиях.

Рис. 2. Фрагмент датасета для распознавания активности человека. (Источник)

Как компьютерное зрение помогает распознавать активность человека#

Среди различных способов обнаружения действий человека компьютерное зрение быстро стало одним из самых популярных и широко исследуемых. Его ключевое преимущество заключается в способности извлекать подробную информацию непосредственно из изображений и видео. Анализируя пиксели кадр за кадром и закономерности движений, оно может распознавать активность в реальном времени без необходимости использовать дополнительные носимые устройства.

Последние достижения в области глубокого обучения, особенно свёрточных нейронных сетей (CNNs), предназначенных для анализа изображений, сделали компьютерное зрение более быстрым, точным и надёжным.

Например, широко используемые передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, созданы на основе этих достижений. YOLO11 поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров, отслеживание людей в последовательности видеокадров и оценка поз, что делает её отличным инструментом для распознавания активности человека.

Обзор Ultralytics YOLO11#

Ultralytics YOLO11 — это модель AI для компьютерного зрения, разработанная с учётом требований к скорости и точности. Она поддерживает ключевые задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, отслеживание объектов и оценка поз. Эти возможности особенно полезны для распознавания активности человека.

Обнаружение объектов определяет людей в сцене и устанавливает их местоположение, отслеживание фиксирует их движения в последовательности видеокадров для распознавания последовательностей действий, а оценка поз отображает ключевые суставы человеческого тела, чтобы отличать похожие действия или обнаруживать резкие изменения, например падение.

Например, информацию от модели можно использовать, чтобы отличить ситуацию, когда человек спокойно сидит, затем встаёт и наконец поднимает руки, чтобы выразить радость. На первый взгляд эти простые повседневные действия могут казаться похожими, но при анализе последовательности они имеют совершенно разное значение.

Рис. 3. Использование Ultralytics YOLO11 для оценки поз. (Источник)

Практическое применение компьютерного зрения и HAR#

Далее давай подробнее рассмотрим, как распознавание активности человека на основе компьютерного зрения применяется в реальных сценариях, влияющих на нашу повседневную жизнь.

Здравоохранение и благополучие#

В здравоохранении небольшие изменения в движениях могут дать ценную информацию о состоянии человека. Например, спотыкание пожилого пациента или угол наклона конечности во время реабилитации могут указывать на риски или прогресс. Такие признаки часто легко пропустить при традиционных методах, например во время осмотров.

Ultralytics YOLO11 может помочь, используя оценку поз и анализ изображений для мониторинга пациентов в реальном времени. Её можно применять для обнаружения падений, отслеживания восстановительных упражнений и наблюдения за повседневной активностью, например ходьбой или растяжкой. Поскольку модель работает на основе визуального анализа без датчиков или носимых устройств, она позволяет простым способом собирать точную информацию для поддержки ухода за пациентами.

Рис. 4. Отслеживание движений тела с помощью поддержки оценки поз в Ultralytics YOLO11. (Источник)

Безопасность и наблюдение#

Системы безопасности должны быстро обнаруживать необычную активность людей, например длительное пребывание в одном месте, бег в закрытой зоне или внезапное агрессивное поведение. В людных местах такие признаки часто остаются незамеченными, поскольку сотрудники службы безопасности не могут вручную следить за всем происходящим. Здесь на помощь приходят компьютерное зрение и Ultralytics YOLO11.

YOLO11 упрощает мониторинг безопасности, обеспечивая видеонаблюдение в реальном времени, способное обнаруживать подозрительные движения и мгновенно отправлять оповещения. Она поддерживает безопасность людей в общественных местах и усиливает обнаружение вторжений на частных территориях.

При таком подходе сотрудники службы безопасности могут работать вместе с системами компьютерного зрения, создавая взаимодействие и партнёрство человека с компьютером, которые обеспечивают более быстрые и своевременные реакции на подозрительную активность.

Преимущества и недостатки использования компьютерного зрения для HAR#

Вот некоторые преимущества использования компьютерного зрения для распознавания активности человека:

• Масштабируемость: после настройки одна и та же система распознавания может автоматически одновременно отслеживать нескольких людей, что делает её полезной для автоматизации в медицинских учреждениях, на фабриках и в общественных местах.
• Обработка в реальном времени: решения AI для компьютерного зрения можно использовать для анализа видеопотоков по мере их поступления, обеспечивая более быструю реакцию.
• Неинвазивное отслеживание: в отличие от носимых устройств или датчиков, такая система не требует, чтобы люди носили с собой устройства, что позволяет естественно и без лишних усилий анализировать их поведение.

Несмотря на многочисленные преимущества компьютерного зрения для HAR, следует учитывать и его ограничения. Вот несколько факторов, о которых важно помнить:

• Проблемы конфиденциальности: видеомониторинг может вызывать вопросы, связанные с защитой данных и согласием, особенно в чувствительных местах, например дома или на рабочем месте.
• Потенциальная предвзятость: если обучающие датасеты недостаточно разнообразны, алгоритмы могут неправильно интерпретировать действия определённых групп людей, что приводит к несправедливым или неточным результатам.
• Чувствительность к условиям среды: точность может снижаться из-за плохого освещения, загромождённого фона или частичного перекрытия людей, поэтому системы необходимо тщательно проектировать.

Основные выводы#

Искусственный интеллект и компьютерное зрение позволяют машинам точнее распознавать действия человека в реальном времени. Анализируя видеокадры и закономерности движений, эти системы могут определять как повседневные жесты, так и резкие изменения. По мере развития технологии распознавание активности человека выходит за пределы исследовательских лабораторий и становится практическим инструментом для здравоохранения, безопасности и повседневных приложений.

Узнай больше об AI, посетив наш репозиторий GitHub и присоединившись к нашему сообществу. Посети страницы наших решений, чтобы узнать больше об AI в робототехнике и компьютерном зрении в производстве. Изучи наши варианты лицензирования, чтобы начать работу с AI для компьютерного зрения.