Computer Vision · Bewegungsanalyse
Bewegungserkennung mit KI: Einsatz in Reha, Sport und Arbeitsschutz
Ob eine Reha-Übung korrekt ausgeführt wird, ob die Knie in der Kurve richtig stehen oder ob eine Hebebewegung den Rücken belastet: Das sieht eine Fachkraft, wenn sie danebensteht. KI-Bewegungsanalyse macht diese Beobachtung auch dann möglich, wenn niemand zuschaut.
Julia Rose
Das Wichtigste in Kürze
- KI erkennt Gelenke wie Schultern, Knie und Hüften in Kamerabildern, bildet daraus ein Skelettmodell und misst Winkel und Bewegungsabläufe.
- Die Bewegung wird mit Kriterien verglichen, die Fachleute festlegen, und das System gibt sofort Rückmeldung.
- In einer Forschungspartnerschaft prüft ein 3D-Coach Reha-Übungen zu Hause in Echtzeit, ohne Physiotherapeut im Raum.
- Für den Datenschutz hilft die Verarbeitung direkt auf dem Gerät: Weiterverarbeitet werden Skelettpunkte statt Videobilder.
So funktioniert KI-Bewegungsanalyse
- Erfassen: Eine oder mehrere Kameras nehmen die Bewegung auf, in 2D oder mit Tiefenkameras in 3D.
- Pose erkennen: Ein Modell findet in jedem Bild die Gelenkpunkte, etwa Schultern, Ellbogen, Hüften, Knie und Knöchel, und verbindet sie zu einem Skelettmodell.
- Messen: Aus den Punkten ergeben sich Gelenkwinkel, Haltung, Bewegungsumfang und der zeitliche Ablauf.
- Bewerten: Das System erkennt, welche Übung oder Bewegungsphase läuft, und vergleicht sie mit Kriterien, die Fachleute definiert haben.
- Rückmelden: Abweichungen werden sofort angezeigt, etwa ein nach innen knickendes Knie oder ein zu runder Rücken.
3D-Aufnahmen aus mehreren Kameras liefern die räumliche Genauigkeit, die für Gelenkwinkel und Bewegungsumfang in der Reha nötig ist. Für viele Anwendungen im Sport reichen 2D-Videos.
Einsatzfelder
| Bereich | Was die KI übernimmt |
|---|---|
| Rehabilitation | Übungen zu Hause erkennen, nach den Kriterien der Therapeuten bewerten und Korrekturen geben |
| Sport und Training | Technik analysieren, zum Beispiel Kniewinkel beim Skifahren, Wurfbewegung im Basketball oder den Schwung im Baseball |
| Fitness | Wiederholungen zählen und Haltung während der Übung prüfen |
| Arbeitsschutz | belastende Haltungen und riskante Bewegungsabläufe erkennen, etwa beim Heben, und Ergonomie verbessern |
| Ausrüstung | neben dem Körper auch Geräte verfolgen, etwa Ballflug oder Skistellung |
Weitere Anwendungen für Sport- und Fitnessunternehmen zeigt unsere Seite KI für Sport und Fitness.
Aus der Praxis: Reha zu Hause
Aus der Praxis: 3D-Bewegungsanalyse
Nach Operationen und im Alter müssen Patienten Übungen oft allein zu Hause machen, und falsch ausgeführt können sie mehr schaden als helfen. In einer Forschungspartnerschaft mit Kliniken, Universitäten und Technologiepartnern haben wir einen 3D-Coach entwickelt: Mehrere Azure-Kinect-Kameras erfassen den ganzen Körper, Pose Estimation erkennt die Übung und prüft sie gegen die Kriterien der Physiotherapeuten, Korrekturen kommen in Echtzeit. VR-Spielelemente helfen, dass Patienten dranbleiben.
Was Organisationen davon haben
- Gleichbleibende Rückmeldung: Jede Wiederholung wird nach denselben Kriterien bewertet.
- Betreuung ohne Anwesenheit: Übungen und Training lassen sich auch dann prüfen, wenn keine Fachkraft vor Ort ist.
- Sofortige Korrektur: Fehler werden erkannt, bevor sie sich einschleifen.
- Messbarer Verlauf: Bewegungsumfang und Technik lassen sich über Wochen vergleichen.
Die Bewertung ersetzt nicht die Fachleute. Therapeuten, Trainer oder Sicherheitsfachkräfte legen die Kriterien fest und entscheiden über Konsequenzen.
Datenschutz technisch mitdenken
Kamerabilder von Menschen sind sensibel, besonders in der Reha und am Arbeitsplatz. Technisch lässt sich viel dafür tun:
- Verarbeitung auf dem Gerät: Die Auswertung läuft lokal, Videobilder verlassen den Raum nicht.
- Skelettpunkte statt Bilder: Gespeichert und ausgewertet werden nur Gelenkpositionen und Messwerte.
- Nur das Nötige messen: Das System misst nur, was für die Aufgabe nötig ist, etwa Winkel einer Übung.
- Früh abstimmen: Datenschutzverantwortliche und, im Unternehmen, die Mitarbeitervertretung werden von Beginn an eingebunden.
So starten Sie
- Bewegung und Kriterien festlegen: Welche Übung oder Tätigkeit soll bewertet werden, und woran erkennen Fachleute eine korrekte Ausführung?
- Aufnahmesituation klären: Anzahl und Position der Kameras, 2D oder 3D, Licht und Umgebung.
- Prototyp mit echten Aufnahmen: Ergebnisse mit der Einschätzung der Fachleute vergleichen.
- Einbinden: Rückmeldung dort anzeigen, wo sie gebraucht wird, in der App, am Bildschirm oder in VR.
Wie Videoanalyse mit KI darüber hinaus eingesetzt wird, beschreibt unser Beitrag Videoanalyse mit KI: Wo sie sich für Unternehmen lohnt.
Bewegungen automatisch bewerten?
Wir klären mit Ihnen, welche Bewegungen sich wie erfassen lassen, welche Kameras nötig sind und wie ein erster Prototyp aussieht.
Prozessanalyse anfragenHäufige Fragen
Ein Modell erkennt in Kamerabildern Gelenkpunkte wie Schultern, Knie und Hüften, verbindet sie zu einem Skelettmodell und misst daraus Winkel, Haltung und Bewegungsabläufe. Diese werden mit festgelegten Kriterien verglichen.
Zum Beispiel in der Rehabilitation für Übungen zu Hause, im Sport und Fitness für Technik und Haltung und im Arbeitsschutz, um belastende Haltungen und riskante Bewegungen zu erkennen.
Für viele Anwendungen reichen normale Kameras. Wo es auf räumliche Genauigkeit ankommt, etwa in der Reha, kommen Tiefenkameras zum Einsatz, oft mehrere für eine 3D-Erfassung.
Nicht unbedingt. Die Auswertung kann direkt auf dem Gerät laufen, und weiterverarbeitet werden nur Skelettpunkte und Messwerte.
Julia ist seit 2019 Teil von theBlue.ai und begleitet die Entwicklung von KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld seit den frühen Tagen des Unternehmens. In ihrer Rolle als Marketing Lead arbeitet sie eng mit den Engineering- und Consulting-Teams zusammen und macht komplexe technische Themen für Entscheider verständlich und zugänglich.
In ihren Artikeln schreibt sie über praktische Erfahrungen aus Enterprise-KI-Projekten sowie über die Herausforderungen und Chancen beim Einsatz von KI in Unternehmen.