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從健身應用程式到病人監測，探索電腦視覺如何解決以下問題：人工智慧能否在現實世界中偵測人類行為動作？
日常生活充滿了我們很少停下來思考的細微動作。穿過房間、坐在辦公桌前或向朋友揮手致意，對我們來說可能毫不費力，但用人工智慧來辨識這些動作，卻遠比我們想像的複雜得多。對人類來說自然而然的動作，在機器試圖理解時，卻變得異常複雜。
這種能力被稱為人體活動辨識（HAR，Human Activity Recognition），它使電腦能夠檢測和解讀人類行為模式。健身應用 app 就是 HAR 應用的絕佳例證。透過追蹤步數和運動計劃，它展示了人工智慧如何監控日常活動。
看到 HAR 的潛力，許多產業已經開始採用這項技術。事實上，預計到 2033年，人體活動辨識市場規模將超過 125.6 億美元。
這項進展很大程度上得益於電腦視覺，它是人工智慧的一個分支，使機器能夠分析圖像和影像等視覺數據。借助電腦視覺和影像辨識技術，HAR已從一個研究概念，發展成為尖端人工智慧應用中，一個實用且令人興奮的部分。
本報導將探討，什麼是人體動作辨識（HAR），用於辨識人體動作的不同方法，以及電腦視覺如何幫助解答「人工智慧能否在實際應用中偵測人體動作」這個問題。讓我們開始吧！
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什麼是人體動作辨識？
人體動作辨識使電腦系統，能夠透過分析身體運動，來理解人類的活動或動作。與簡單地在圖像中檢測人不同，HAR 可以幫助辨識人們正在做什麼。例如，區分行走和跑步，辨識揮手動作，或注意到有人跌倒。
HAR 的基礎在於運動和姿勢模式。人體手臂或腿部位置的細微變化，可以傳遞各種動作訊息。透過捕捉和解讀這些細微之處，HAR 系統可以從身體運動中獲得有意義的洞察。
為了實現這一點，人體動作辨識結合了多種技術，例如機器學習、深度學習模型、電腦視覺和影像處理，這些技術協同工作，以更高的精度分析身體運動並解讀人體動作。
早期的人體動作辨識（HAR）系統功能非常有限。它們只能在受控環境下處理少數簡單的重複性動作，在實際應用中往往表現不佳。
如今，由於人工智慧和大量影像數據，HAR 的準確性和穩健性，都得到了顯著提升。現代系統能夠以更高的精度辨識各種各樣的活動，使其在醫療保健、安全監控和互動設備等領域，具有實用價值。
不同的人體動作偵測方法
現在我們對人體動作辨識有了更深入的了解，接下來讓我們來看看機器偵測人體動作的不同方法。
以下是一些常見的方法：
- 基於感測器的方法：諸如加速度計、穿戴式裝置和智慧型手機等智慧型手機，可以直接捕捉人體訊號。它們可以顯示行走、跑步，甚至靜止站立等運動模式。智慧手錶上的計步器，就是這種方法的一個很好的例子。
- 基於視覺的方法：攝影機與電腦視覺技術相結合，分析圖像和影像，逐幀追蹤人體的外觀和運動。這使得辨識更複雜的活動成為可能。手勢控制電視或遊戲系統，就依賴這種方法。
- 多模態方法：它結合了感測器和攝影機，能夠創建一個更可靠的系統，因為一個資料來源，可以驗證另一個資料來源的偵測結果。例如，穿戴式裝置可以記錄運動，而攝影機可以驗證姿勢，這種設定常用於老年人護理中的跌倒檢測。
資料集在人體活動辨識中的作用
對於任何人體活動辨識 (HAR) 模型或系統而言，資料集都是起點。HAR 資料集是一系列範例的集合，例如影像片段、圖像或感測器數據，用於捕捉行走、坐下或揮手等動作。這些範例用於訓練人工智慧模型，使其辨識人體運動模式，然後可將其應用於實際應用中。
訓練資料的品質直接影響模型的效能。乾淨、一致的數據，使系統更容易準確辨識動作。
這就是為什麼資料集通常在訓練前，需要進行預處理的原因。一個常見的步驟是歸一化，它將數值進行一致的縮放，以減少誤差，並防止過度擬合（即模型在訓練資料上表現良好，但在處理新資料時表現不佳）。為了衡量模型在訓練之外的表現，研究人員依賴評估指標和基準資料集，以便進行公平的測試和比較。諸如 UCF101、HMDB51 和 Kinetics 等常用資料集，包含數千個用於人體動作偵測的已標註影像片段。在感測器方面，從智慧型手機和穿戴式裝置收集的資料集，提供了寶貴的運動訊號，使辨識模型在不同環境下更具穩健性。
電腦視覺如何支援人體活動辨識
在眾多檢測人體動作的方法中，電腦視覺已迅速成為最受歡迎、研究最廣泛的方法之一。其主要優勢在於能夠直接從圖像和影像中，提取豐富的細節資訊。透過逐幀分析像素，並分析運動模式，它可以即時辨識活動，而無需佩戴額外的設備。
近年來，深度學習，特別是卷積神經網路（CNN）的進步，使得電腦視覺速度更快、精度更高、可靠性更強。卷積神經網路專為分析影像而設計。
例如，像 Ultralytics YOLO11 這樣，廣泛使用的先進電腦視覺模型，正是基於這些進步而建構的。YOLO11 支援目標偵測、實例分割、跨影像幀追蹤人物，以及估計人體姿態等任務，使其成為人體活動辨識的強大工具。
Ultralytics YOLO11 概述
Ultralytics YOLO11 是一款兼顧速度與精準度的視覺 AI 模型。它支援目標檢測、目標追蹤和姿態估計等核心電腦視覺任務。這些功能在人體活動辨識方面特別有用。
目標偵測功能，可以辨識並定位場景中的人物；追蹤功能可以追蹤人物在影像畫面中的移動軌跡，從而辨識動作序列；姿態估計功能則可以繪製人體關鍵關節的座標，以區分相似的活動，或偵測跌倒等突發變化。
例如，模型提供的分析結果，可以用來區分一個人先安靜地坐著，然後站起來，最後舉起手臂歡呼的動作。這些簡單的日常動作，乍看之下可能很相似，但如果按順序分析，它們的含義卻截然不同。
電腦視覺和人體活動辨識的實際應用
接下來，我們將深入探討電腦視覺驅動的人體活動辨識技術，如何在影響我們日常生活的實際應用案例中，發揮作用。
醫療保健與健康
在醫療保健領域，細微的動作變化就能為了解患者的健康狀況，提供有用的資訊。例如，老年患者的踉蹌或復健期間肢體的角度變化，都可能揭示風險或進展。這些跡象，往往容易被傳統的體檢方式所忽略。
YOLO11 利用姿態估計和影像分析技術，即時監測患者，從而提供幫助。它可以用於偵測跌倒、追蹤復健運動，以及觀察日常活動，例如行走或伸展。由於它透過視覺分析工作，無需感測器或可穿戴設備，因此提供了一種簡單的方式，來收集準確的資訊，從而支持患者護理。
安全與監控
安全系統依賴快速偵測異常的人類活動，例如有人徘徊、在禁區內奔跑，或突然表現出攻擊性。在繁忙的環境中，保全人員無法手動監控所有情況，這些跡象往往容易被忽略。而電腦視覺和 YOLO11 正是解決這個問題的利器。
YOLO11 透過支援即時影像監控，能夠偵測可疑活動，並發送即時警報，從而簡化安全監控流程。它有助於保障公共場所的人群安全，並增強私人區域的入侵偵測能力。
借助這種方法，保全人員可以與電腦視覺系統協同工作，建立人機互動和夥伴關係，從而對可疑活動做出更快、更及時的回應。
使用電腦視覺進行人體活動辨識的優缺點
以下是使用電腦視覺，進行人體活動辨識的一些優點：
- 可擴展性：一旦設定完成，同一辨識系統即可自動監控多人，使其適用於醫療機構、工廠和公共場所的自動化。
- 即時處理：視覺 AI 解決方案可以即時分析影像串流，從而實現更快的反應處理速度。
- 非侵入式追蹤：與穿戴式裝置或感測器不同，它無需人們攜帶任何設備，從而實現自然流暢的行為分析。
雖然使用電腦視覺進行人體活動辨識 (HAR) 有許多優勢，但也存在一些限制需要考慮。以下是一些需要注意的因素：
- 隱私問題：影像的監控可能會引發，資料保護和使用者同意的問題，尤其是在家庭或工作場所等敏感環境中。
- 潛在偏差：如果訓練資料集缺乏多樣性，演算法可能會「錯誤解讀」某些人群的行為，導致不公平或不準確的結果。
- 環境敏感度：光線不足、背景雜亂或人員部分被遮蔽，都可能導致準確率下降，這意味著系統需要精心設計。
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重點摘要
人工智慧和電腦視覺技術，使機器能夠更準確、更即時地辨識人類行為。透過分析影像畫面和運動模式，這些系統可以辨識日常手勢和突發變化。隨著科技的不斷進步，人體活動辨識正走出實驗室，成為醫療保健、安全和日常應用領域的實用工具。造訪 GitHub 程式碼庫，並加入社群，探索更多人工智慧相關內容。查看我們的解決方案頁面，了解人工智慧在機器人領域的應用，以及電腦視覺在製造業中的應用。了解 GitHub 的授權選項，開啟你的視覺人工智慧之旅。
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