Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) können menschliche Handlungen in Videos detektiert werden. Um diese Systeme auf öffentlichen Plätzen einzusetzen werden Beispielvideos dieser Orte benötigt. Aufgrund der Seltenheit einzelner Handlungen und der datenschutzrechtlichen Relevanz dieser Orte gibt es einen Mangel geeigneter realen Videos.

Neben zahlreichen Grundlagen zu KI, Handlungserkennung und synthetischen Daten enthält die Arbeit die folgenden Inhalte:

1. Konzeptionierung und Entwicklung einer 3D-Simulation
2. Generierung beschrifteter Videos von Handlungen mittels der Simulation
3. Recherche realer Datensätze als Vergleichsgrundlage
4. Implementierung, Training und Test der Handlungserkennung
5. Anleitungen zur Installation und Bedienung

Die Ergebnisse der Datensatzrecherche und -erstellung wurden auf GitHub veröffentlicht.

Die Hinzunahme synthetischer Daten konnte zu keiner deutlichen Verbesserung der Handlungserkennung führen, es konnten aber zahlreiche Informationen erlangt werden, die für einen erneuten Test von großer Relevanz sind:

• zum Treffen verlässlicher Aussagen hinsichtlich der Verbesserung der Modelle sind viele reale Videos notwendig und die Szenen des synthetischen Datensatzes sollten sehr nah an denen der Realvideos sein.
• in dieser Arbeit passen die synthetischen Szenen nah zum Anwendungsfall, was für die realen Videos leider nicht zutrifft. Das Auffinden passenderer Realvideos erweist sich als sehr anspruchsvoll, weshalb die These besser mit einem anderen Anwendungsfall, der mehr reale Videos bereitstellt, getestet werden sollte.
• mit mehr zur Verfügung stehenden Rechenkapazität können besser generalisierende Trainingsmethoden eingesetzt werden.

Weitere Informationen sind unter den folgenden Adressen veröffentlicht: