22 сентября 2025 года
От фитнес-приложений до мониторинга пациентов - узнайте, как компьютерное зрение решает вопрос: может ли ИИ обнаружить действия человека в реальных условиях?
Повседневная жизнь полна мелких движений, о которых мы редко задумываемся. Ходьба по комнате, сидение за столом или махание рукой другу могут казаться нам легкими, но распознать их с помощью ИИ гораздо сложнее. То, что естественно для человека, превращается в нечто гораздо более сложное, когда машина пытается это понять.
Эта способность известна как распознавание человеческой активности (HAR), и она позволяет компьютерам обнаруживать и интерпретировать закономерности в поведении человека. Фитнес-приложение - отличный пример HAR в действии. Отслеживая шаги и режим тренировок, оно показывает, как ИИ может контролировать повседневную деятельность.
Видя потенциал HAR, многие отрасли начали внедрять эту технологию. Ожидается, что к 2033 году рынок распознавания человеческих действий достигнет более 12,56 миллиарда долларов.
Значительная часть этого прогресса обусловлена компьютерным зрением- направлением ИИ, которое позволяет машинам анализировать визуальные данные, такие как изображения и видео. Благодаря компьютерному зрению и распознаванию образов 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 распознавать действия человека в реальных приложениях? Давайте начнем!
Распознавание человеческих действий позволяет компьютерным системам понимать действия человека, анализируя его телодвижения. В отличие от простого обнаружения человека на изображении, HAR может помочь определить, что человек делает. Например, отличить ходьбу от бега, распознать взмах руки или заметить, когда человек падает.
В основе HAR лежат модели движения и позы. Небольшое изменение положения рук или ног человека может сигнализировать о различных действиях. Улавливая и интерпретируя эти тонкие детали, системы HAR могут получить значимые сведения о движениях тела.
Для достижения этой цели распознавание человеческих действий сочетает в себе множество 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 высокой точностью.
Ранние системы HAR были гораздо более ограниченными. Они могли выполнять лишь несколько простых, повторяющихся действий в контролируемых условиях и часто испытывали трудности в реальных ситуациях.
Сегодня, благодаря искусственному интеллекту и большим объемам видеоданных, HAR значительно продвинулась как в точности, так и в надежности. Современные системы могут распознавать широкий спектр действий с гораздо большей точностью, что делает технологию практичной для таких областей, как здравоохранение, безопасность и интерактивные устройства.
Теперь, когда мы лучше понимаем, 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 наборы данных являются отправной точкой. Набор данных HAR - это коллекция примеров, таких как видеоклипы, изображения или данные датчиков, которые фиксируют такие действия, как ходьба, сидение или махание руками. Эти примеры используются для обучения моделей ИИ распознаванию паттернов в движениях человека, которые затем могут применяться в реальных приложениях.
Качество обучающих данных напрямую влияет на эффективность работы модели. Чистые, последовательные данные облегчают системе точное распознавание действий.
Именно поэтому наборы данных часто подвергаются предварительной обработке перед обучением. Одним из распространенных шагов является нормализация, которая обеспечивает постоянное масштабирование значений для уменьшения ошибок и предотвращения переподгонки (когда модель хорошо работает на обучающих данных, но испытывает трудности с новыми данными).
Чтобы определить, как работают модели после обучения, исследователи используют метрики оценки и эталонные наборы данных, которые позволяют проводить честное тестирование и сравнение. Такие популярные коллекции, как UCF101, HMDB51 и Kinetics, включают тысячи помеченных видеоклипов для распознавания действий человека. Что касается датчиков, то наборы данных, собранные со смартфонов и носимых устройств, содержат ценные сигналы движения, которые делают модели распознавания более надежными в различных условиях.
Среди различных способов обнаружения 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 конволюционных нейронных сетях (CNN), которые предназначены для анализа изображений, позволил сделать компьютерное зрение более быстрым, точным и надежным.
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.
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 обнаруживать внезапные изменения, например падение.
Например, с помощью этой модели можно определить разницу между тем, как человек спокойно сидит, затем встает и, наконец, поднимает руки для приветствия. Эти простые повседневные действия могут показаться на первый взгляд похожими, но при последовательном анализе несут совершенно разные смыслы.
Далее мы рассмотрим, как распознавание человеческих действий с помощью компьютерного зрения применяется в реальных ситуациях, влияющих на нашу повседневную жизнь.
В здравоохранении небольшие изменения в движениях могут дать полезную информацию о состоянии человека. Например, спотыкание пожилого пациента или угол наклона конечности во время реабилитации могут свидетельствовать о рисках или прогрессе. Эти признаки часто легко пропустить с помощью традиционных средств, таких как осмотр.
YOLO11 может помочь, используя оценку позы и анализ изображений для наблюдения за пациентами в режиме реального времени. Его можно использовать для обнаружения падений, отслеживания 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.
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 обнаруживать 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 человека и компьютера, которое позволяет быстрее и своевременнее реагировать на подозрительные действия.
Вот некоторые преимущества использования компьютерного зрения для распознавания действий человека:
Хотя использование компьютерного зрения в HAR имеет множество преимуществ, необходимо учитывать и ограничения. Вот некоторые факторы, которые следует иметь в виду:
Искусственный интеллект и компьютерное зрение позволяют машинам распознавать действия человека более точно и в режиме реального времени. Анализируя видеокадры и модели движения, эти системы могут определять как повседневные жесты, так и внезапные изменения. По мере совершенствования технологии распознавание человеческих действий выходит за пределы исследовательских лабораторий и становится практическим инструментом для здравоохранения, безопасности и повседневного применения.
Узнайте больше об искусственном интеллекте, посетив наш репозиторий GitHub и присоединившись к нашему сообществу. Ознакомьтесь с нашими страницами решений, чтобы узнать об ИИ в робототехнике и компьютерном зрении в производстве. Узнайте о вариантах лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI.
