Может ли ИИ detect действия человека? Исследование распознавания действий

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 способность известна как распознавание человеческой активности (HAR), и она позволяет компьютерам detect и интерпретировать закономерности в поведении человека. Фитнес-приложение - отличный пример HAR в действии. Отслеживая шаги и тренировки, 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 человеческих действий, и как компьютерное зрение помогает ответить на этот вопрос: Может ли ИИ detect действия человека в реальных приложениях? Давайте начнем!

Что такое распознавание действий человека?

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.

Различные методы обнаружения действий человека

Теперь, когда мы лучше понимаем, что такое распознавание действий человека, давайте рассмотрим различные способы, с помощью которых машины могут detect действия человека. 

Вот некоторые из распространенных методов:

• Методы на основе датчиков: Интеллектуальные устройства, такие как акселерометры, носимые устройства и смартфоны, могут получать сигналы непосредственно от человеческого тела. Они могут отображать модели движения, такие как ходьба, бег или даже неподвижное стояние. Шагомер на смарт-часах — отличный пример этого метода.
• Методы, основанные на зрении: Камеры в паре с компьютерным зрением анализируют изображения и видео, track покадровое движение и внешний вид тела. Это позволяет распознавать более сложные действия. На этом методе основаны телевизоры и игровые системы, управляемые жестами.
• Мультимодальные методы: Это комбинация датчиков и камер, которая создает более надежную систему, поскольку один источник может подтвердить то, что обнаруживает другой. Например, носимое устройство может регистрировать движение, а камера — проверять осанку. Такая схема часто используется для обнаружения падений при уходе за пожилыми людьми.

Роль наборов данных в распознавании человеческой деятельности

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.

‍

Как компьютерное зрение поддерживает распознавание человеческой деятельности

Среди различных способов detect действий человека компьютерное зрение быстро стало одним из самых популярных и широко изученных. Его ключевое преимущество заключается в том, что оно может извлекать богатые детали прямо из изображений и видео. Просматривая пиксели кадр за кадром и анализируя паттерны движения, оно позволяет распознавать действия в режиме реального времени без необходимости носить дополнительные устройства.

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 основе этих достижений. YOLO11 поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация объектов, отслеживание людей по видеокадрам и оценка поз человека, что делает ее отличным инструментом для распознавания человеческой активности.

Обзор Ultralytics YOLO11

Ultralytics YOLO11 - это модель искусственного интеллекта, разработанная для обеспечения скорости и точности. Она поддерживает основные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, отслеживание объектов и оценка позы. Эти возможности особенно полезны для распознавания человеческой деятельности.

Обнаружение объектов идентифицирует и определяет местоположение людей в сцене, отслеживание их перемещений по видеокадрам позволяет распознать последовательность действий, а оценка позы определяет основные суставы человеческого тела, чтобы различать похожие действия или detect внезапные изменения, например 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.

Реальные приложения компьютерного зрения и HAR

Далее, давайте подробнее рассмотрим, как распознавание человеческой деятельности, основанное на компьютерном зрении, применяется в реальных сценариях использования, которые влияют на нашу повседневную жизнь.

Здравоохранение и благополучие

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 наблюдения за пациентами в режиме реального времени. Его можно использовать для detect падений, track восстановительных упражнений и наблюдения за повседневной деятельностью, такой как ходьба или растяжка. Благодаря визуальному анализу, не требующему использования датчиков или носимых устройств, YOLO11 предлагает простой способ сбора точной информации, способствующей уходу за пациентом.

Безопасность и видеонаблюдение

Системы безопасности полагаются на быстрое обнаружение необычных действий человека, таких как бродяжничество, бег в запретной зоне или внезапное проявление агрессии. Такие признаки часто упускаются в условиях большой загруженности, когда охранники не могут вручную следить за всем. Именно здесь на помощь приходят компьютерное зрение и YOLO11 . 

YOLO11 упрощает контроль за безопасностью, обеспечивая видеонаблюдение в реальном времени, позволяя detect подозрительные движения и отправлять мгновенные оповещения. Он поддерживает безопасность людей в общественных местах и усиливает обнаружение вторжений в частные зоны. 

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.

Плюсы и минусы использования машинного зрения для HAR

Вот некоторые преимущества использования компьютерного зрения для распознавания человеческой деятельности:

• Масштабируемость: После настройки одна и та же система распознавания может автоматически отслеживать сразу несколько человек, что делает ее полезной для автоматизации в медицинских учреждениях, на заводах и в общественных местах.
  
• Обработка в реальном времени: Решения Vision AI можно использовать для анализа видеопотоков в режиме реального времени, что позволяет быстрее реагировать.
  
• Неинвазивное отслеживание: В отличие от носимых устройств или датчиков, оно не требует от людей носить устройства, что позволяет проводить естественный и непринужденный анализ поведения. 

Хотя использование компьютерного зрения для HAR имеет много преимуществ, существуют и ограничения, которые следует учитывать. Вот некоторые факторы, которые следует иметь в виду:  

• Проблемы конфиденциальности: Видеонаблюдение может вызывать вопросы, связанные с защитой данных и согласием, особенно в таких деликатных средах, как дома или на рабочих местах.
  
• Потенциальная предвзятость: Если в обучающих наборах данных не хватает разнообразия, алгоритмы могут неправильно интерпретировать действия определенных групп людей, что приведет к несправедливым или неточным результатам.
  
• Чувствительность к окружающей среде: Точность может снизиться из-за плохого освещения, фонового шума или частично скрытых людей, что означает, что системы должны быть тщательно спроектированы.

Основные выводы

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.

‍