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Sensorbasierte, multimodale Modelle zur Aktivitäts- und Bewegungserkennung aus Videodaten

Sensorbasierte Erkennung von Bewegungsmustern und Aktivitäten erlaubt die automatisierte Beurteilung von Fitnessaktivitäten. Hierbei verwenden multimodale Modelle Informationen aus mehreren Datenquellen, um akkurate Aussagen über die Qualität der Ausführungen zu treffen.

Das DFKI bietet als Service die Erzeugung von individuellen Modellen an und verwendet dabei moderne Algorithmen wie bspw. contrastive learning um die Informationen aus den verschiedenen, von Ihnen bereitgestellten (oder generierten) Datenquellen, bestmöglich auszunutzen. Wir fokussieren uns hierbei insbesondere auf die Analyse von Videodaten aus denen wir auch weitere Datenströme (Bewegungsdaten, Positionsbestimmung, Übungsbeschreibungen) generieren können.

 

Kontakt: agnes.gruenerbl[at]dfki.de, jakob.karolus[at]dfki.de