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Friedrich Niemann

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Kontextbasierte Aktivitätserkennung -- Synergie von Mensch und Technik in der Social Networked Industry

In a social networked industry, the focus is on collaboration between humans and technology. Communication is the basic prerequisite for synergetic collaboration between all players. It includes non-verbal as well as verbal interactions. To enable non-verbal interaction, machines must be able to detect and understand human movements. This article presents the ongoing fundamental research on the analysis of human movements using sensor-based activity recognition and identifies potential for a transfer to industrial applications. The focus is on the practical feasibility of activity recognition by adding further data streams such as the position data of logistical objects and tools, meaning the context in which a certain activity is carried out. -- In der Social Networked Industry steht die Zusammenarbeit von Mensch und Technik im Vordergrund. Grundvoraussetzung für eine synergetische Zusammenarbeit aller Akteure ist die Kommunikation, welche neben verbalen auch nonverbale Interaktionen umfasst. Um eine nonverbale Interaktion zu ermöglichen, müssen Maschinen in der Lage sein, menschliche Bewegungen zu erfassen und zu verstehen. Dieser Beitrag stellt die laufende Grundlagenforschung zur Analyse menschlicher Bewegungen mittels sensorgestützter Aktivitätserkennung vor und zeigt Anknüpfungspunkte für einen Transfer in industrielle Anwendungen. Im Fokus steht die Praxistauglichkeit der Aktivitätserkennung durch die Hinzunahme weiterer Datenströme wie beispielsweise den Positionsdaten logistischer Objekte und Hilfsmitteln, d. h. dem Kontext, in dem eine gewisse Aktivität ausgeführt wird.

cs.HC

Applications of human activity recognition in industrial processes -- Synergy of human and technology

Human-technology collaboration relies on verbal and non-verbal communication. Machines must be able to detect and understand the movements of humans to facilitate non-verbal communication. In this article, we introduce ongoing research on human activity recognition in intralogistics, and show how it can be applied in industrial settings. We show how semantic attributes can be used to describe human activities flexibly and how context informantion increases the performance of classifiers to recognise them automatically. Beyond that, we present a concept based on a cyber-physical twin that can reduce the effort and time necessary to create a training dataset for human activity recognition. In the future, it will be possible to train a classifier solely with realistic simulation data, while maintaining or even increasing the classification performance.

cs.LG