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<\/p>\nSoftware zur Posenbestimmung hat sich zu einer Kerntechnologie in Branchen wie Sportanalyse, Gesundheitswesen, Robotik und Augmented Reality entwickelt. Diese Tools nutzen KI und Computer Vision, um menschliche Haltung und Bewegung in Echtzeit zu erkennen. In diesem Artikel stellen wir Top-Unternehmen vor, die mit innovativen L\u00f6sungen zur Posenbestimmung die Zukunft des Motion Trackings gestalten.<\/p>\n
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Bei AI Superior sind wir auf die Entwicklung KI-basierter Softwarel\u00f6sungen spezialisiert, die auf ein breites Spektrum an Gesch\u00e4ftsanwendungen zugeschnitten sind. Als deutsches Unternehmen konzentrieren wir uns auf die ganzheitliche Entwicklung k\u00fcnstlicher Intelligenz und verf\u00fcgen \u00fcber Expertise im Aufbau von Systemen, die auf maschinellem Lernen, Data Science und fortschrittlichen Algorithmen basieren. Ein Kernbereich unserer Arbeit ist Computer Vision. Hier unterst\u00fctzen wir L\u00f6sungen zur Posensch\u00e4tzung f\u00fcr Anwendungen, die die Verfolgung menschlicher K\u00f6rperbewegungen und -haltungen erfordern.<\/p>\n
Wir entwickeln KI-Tools, die anhand von Bild- und Videodaten Schl\u00fcsselpunkte in K\u00f6rperstrukturen identifizieren k\u00f6nnen. Damit eignen sie sich f\u00fcr Branchen wie Gesundheitswesen, Sport, Sicherheit und Immobilien. Unsere Erfahrung in Computer-Vision-Projekten umfasst Videoanalyse, Objekterkennung und kontextbezogene Bildklassifizierung. Die Posensch\u00e4tzung passt zu unserer breiteren Arbeit an visuellen Erkennungssystemen und liefert Erkenntnisse aus visuellen Eingaben, um nachgelagerte Aufgaben in Automatisierung und \u00dcberwachung zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/BIM-Takeoff.png\")
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BIM Takeoff bietet Dienstleistungen rund um die Baukostenkalkulation an, darunter Kostensch\u00e4tzung, Mengenermittlung und Projektmanagement. Das Unternehmen nutzt KI-basierte Tools, um die Genauigkeit zu verbessern und manuelle Fehler in der Projektplanung zu reduzieren. Der Ansatz kombiniert Building Information Modeling (BIM) und digitale Workflows, um detaillierte Materialaufschl\u00fcsselungen und Kostenprognosen f\u00fcr Bauprojekte zu erstellen.<\/p>\n
Obwohl der Schwerpunkt von BIM Takeoff auf der Baukostensch\u00e4tzung liegt, setzt das Unternehmen auch auf KI- und Computer-Vision-Technologien. Diese Technologien eignen sich f\u00fcr die Lagensch\u00e4tzung in Bauumgebungen, in denen die Analyse menschlicher Bewegungen zur Sicherheits\u00fcberwachung oder zur Arbeitsablaufverfolgung erforderlich ist. Obwohl das Unternehmen nicht ausschlie\u00dflich auf die Lagensch\u00e4tzung spezialisiert ist, weist der Einsatz von KI im Baukontext auf die Relevanz f\u00fcr den Bereich hin, in dem menschliche Aktivit\u00e4ten und Baustellenbedingungen aufeinandertreffen.<\/p>\n
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InData Labs bietet Softwareentwicklungsdienste zur K\u00f6rperhaltungssch\u00e4tzung an, die sich auf die Erkennung und Analyse menschlicher K\u00f6rperbewegungen konzentrieren. Das Unternehmen arbeitet mit 2D- und 3D-Modellen zur K\u00f6rperhaltungssch\u00e4tzung und unterst\u00fctzt sowohl die Einzel- als auch die Mehrpersonenerkennung. Die L\u00f6sungen sind f\u00fcr den Betrieb auf Mobilger\u00e4ten, Edge-Systemen und Hochleistungsservern konzipiert und unterst\u00fctzen verschiedene Anwendungsf\u00e4lle, darunter Fitness, Gesundheitswesen, \u00dcberwachung und Augmented Reality.<\/p>\n
Die von InData Labs entwickelten L\u00f6sungen zur Posensch\u00e4tzung finden Anwendung in Anwendungen wie Physiotherapieunterst\u00fctzung, Heimfitness-Apps, \u00dcberwachung der \u00f6ffentlichen Sicherheit und interaktiven AR-Umgebungen. Das Unternehmen bietet au\u00dferdem Dienstleistungen zur Posensch\u00e4tzung bei Tieren und zur Mehrwinkel-Videoverarbeitung an. Dank seines Hintergrunds im maschinellen Lernen und der k\u00fcnstlichen Intelligenz integriert das Unternehmen die Posensch\u00e4tzung in umfassendere Systeme zur Analyse von Verhaltens- und Bewegungsmustern.<\/p>\n
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USM Business Systems bietet KI-Softwareentwicklungsdienste an, darunter L\u00f6sungen zur Einsch\u00e4tzung und Analyse menschlicher K\u00f6rperhaltungen. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Software, die die Position menschlicher K\u00f6rper in zwei- und dreidimensionalen R\u00e4umen erkennen, lokalisieren und verfolgen kann. Diese Tools zur K\u00f6rperhaltungssch\u00e4tzung funktionieren ohne physische Markierungen oder Sensoren und sind in Cloud-, Mobil- und Edge-Umgebungen einsetzbar.<\/p>\n
Das Unternehmen entwickelt Systeme zur Bewegungserkennung und -analyse mittels Skelett-Schl\u00fcsselpunkterkennung. Diese Systeme kommen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Fitness, \u00dcberwachung und Augmented Reality zum Einsatz. Die Posensch\u00e4tzungstechnologie unterst\u00fctzt sowohl die Einzel- als auch die Mehrpersonenverfolgung und kann Daten aus einer oder mehreren Kameraperspektiven verarbeiten. Das Unternehmen bietet au\u00dferdem L\u00f6sungen zur Posensch\u00e4tzung bei Tieren und f\u00fcr Aktivit\u00e4ten, die eine detaillierte Analyse der K\u00f6rperbewegungen erfordern.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Cloudester.png\")
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Cloudester bietet Softwareentwicklung im Bereich der Posenbestimmung von Mensch und Tier an. Das Unternehmen bietet ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sungen, die Computer Vision und Deep Learning nutzen, um K\u00f6rperbewegungen in Echtzeit zu verfolgen und zu analysieren. Die Services unterst\u00fctzen sowohl die 2D- als auch die 3D-Posenbestimmung und sind f\u00fcr die Verwendung mit einzelnen oder mehreren Personen, einzelnen oder mehreren Kameras und in verschiedenen Umgebungen, einschlie\u00dflich Mobile Computing, Cloud Computing und Edge Computing, anpassbar.<\/p>\n
Die von Cloudester entwickelten Posensch\u00e4tzungssysteme sind sensor- und markerlos und erm\u00f6glichen die Integration in verschiedene Standardkamerasysteme. Ihre Modelle k\u00f6nnen ein breites Spektrum an k\u00f6rperlichen Aktivit\u00e4ten identifizieren und verfolgen, von einfachen \u00dcbungen bis hin zu komplexen oder extremen Bewegungen. Diese L\u00f6sungen sind in Bereichen wie Gesundheitswesen, Fitness, Sicherheit und Medien anwendbar und erm\u00f6glichen Bewegungsverfolgung, Gelenklokalisierung und Verhaltenserkennung.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/rapidinnovation.png\")
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Rapid Innovation entwickelt Software zur Posensch\u00e4tzung mithilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz und Computer Vision, um Bewegungen von Menschen und Tieren zu verfolgen und zu analysieren. Das Unternehmen bietet 2D- und 3D-L\u00f6sungen zur Posensch\u00e4tzung an, die K\u00f6rperteile und Gelenkpositionen anhand von Video- oder Bildeingaben identifizieren. Diese Systeme funktionieren ohne physische Markierungen oder zus\u00e4tzliche Sensoren und unterst\u00fctzen sowohl Einzel- als auch Mehrkamera-Konfigurationen.<\/p>\n
Die von Rapid Innovation angebotenen Dienstleistungen decken ein breites Spektrum an Anwendungsf\u00e4llen ab, darunter Physiotherapie, Fitness, Sicherheit, Arbeitsplatz\u00fcberwachung, Unterhaltung und virtuelle Umgebungen. Die Software umfasst Funktionen wie Echtzeit-K\u00f6rperverfolgung, Gestenerkennung, Blick- und Kopfhaltungssch\u00e4tzung sowie K\u00f6rpersegmentierung. Diese Funktionen sind in Bereichen anwendbar, die eine pr\u00e4zise Erfassung menschlicher Bewegungen erfordern, wie beispielsweise im Gesundheitswesen, im Gaming, in der AR\/VR- und \u00dcberwachungsbranche.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Sitka.png\")
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Sitka entwickelt Software zur Posensch\u00e4tzung zur Verfolgung und Analyse von Bewegungen von Menschen und Tieren mithilfe von Computer Vision und KI. Das Unternehmen erstellt ma\u00dfgeschneiderte Systeme zur 2D- und 3D-Posensch\u00e4tzung, die mehrere Ansichten und mehrere Motive unterst\u00fctzen und ohne Sensoren oder Markierungen auskommen. Diese Systeme dienen der \u00dcberwachung von Gelenkpositionen, der Erkennung von Aktivit\u00e4ten und der K\u00f6rperhaltungsanalyse in verschiedenen Umgebungen, darunter Mobilger\u00e4te, Cloud- und Edge-Ger\u00e4te.<\/p>\n
Ihre Posensch\u00e4tzungsmodelle basieren auf Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, ONNX und TensorRT. Sitka unterst\u00fctzt Implementierungen f\u00fcr Fitness-, Gesundheits-, Sicherheits- und Unterhaltungsanwendungen. Anwendungsf\u00e4lle umfassen Haltungskorrektur in Fitness-Apps, Verletzungspr\u00e4vention in der Physiotherapie, Aktivit\u00e4tstracking im \u00f6ffentlichen Raum und AR-basiertes Bewegungstracking in mobilen Apps.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/OMRON-300x71.png\")
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OMRON entwickelt eine Software zur K\u00f6rperhaltungssch\u00e4tzung, die in sein 3D-Time-of-Flight (TOF)-Sensormodul B5L integriert ist. Das System nutzt KI-basierte Algorithmen, um menschliche Skelettpunkte anhand der vom Sensor erfassten Entfernungsdaten zu sch\u00e4tzen. Der Hauptanwendungsfall f\u00fcr dieses K\u00f6rperhaltungssch\u00e4tzungssystem liegt in Pflege- und \u00dcberwachungsumgebungen, beispielsweise in Pflegeheimen. Es soll helfen, die menschliche K\u00f6rperhaltung in Echtzeit zu erkennen und zu bewerten sowie Risiken im Zusammenhang mit St\u00fcrzen oder ungew\u00f6hnlichen Bewegungen einzusch\u00e4tzen. Die K\u00f6rperhaltungssch\u00e4tzungstechnologie ist datenschutzfreundlich und vermeidet herk\u00f6mmliche kamerabasierte \u00dcberwachung.<\/p>\n
Das System von OMRON kann bis zu drei Personen gleichzeitig erkennen und liefert Positionskoordinaten und Konfidenzniveaus f\u00fcr 13 definierte Skelettpunkte. Es unterst\u00fctzt verschiedene K\u00f6rperhaltungen, darunter Stehen, Sitzen, B\u00fccken, Gehen und Liegen. Die Algorithmen werden mit OKAO Vision entwickelt, einer unternehmenseigenen Bildsensortechnologie.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Viso.ai_.png\")
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Viso.ai bietet eine Computer-Vision-Plattform mit Posensch\u00e4tzungsfunktionen f\u00fcr verschiedene Anwendungen zur Personen- und Objektverfolgung. Die Viso Suite dient branchen\u00fcbergreifend zum Aufbau, Einsatz und zur Verwaltung von Posensch\u00e4tzungssystemen. Die Plattform unterst\u00fctzt 2D- und 3D-Posensch\u00e4tzung, einschlie\u00dflich Einzel- und Mehrpersonen-Tracking, und basiert auf Deep-Learning-Techniken. Viso.ai verwendet g\u00e4ngige Modelle wie OpenPose, HRNet, PoseNet und AlphaPose und integriert diese in eine skalierbare Infrastruktur.<\/p>\n
Die Posenbestimmung mit Viso Suite ist in den Bereichen Gesundheitswesen, Fertigung, Transport, Einzelhandel, Sicherheit und Sport anwendbar. Das System erkennt K\u00f6rpergelenke und Schl\u00fcsselpunkte, um K\u00f6rperhaltung und -bewegung zu beurteilen. Dies erm\u00f6glicht Echtzeitanwendungen wie Sturzerkennung, Gestenerkennung, Aktivit\u00e4ts\u00fcberwachung und Bewegungsverfolgung. Die Plattform unterst\u00fctzt au\u00dferdem die Bestimmung der Kopf- und Blickposition sowie der Tierposition mithilfe von Deep-Learning-Modellen wie OpenPifPaf und DeepLabCut.<\/p>\n
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MobiDev bietet Softwareentwicklungsdienste an, die die Einsch\u00e4tzung der menschlichen K\u00f6rperhaltung mithilfe von Deep Learning und Computer Vision-Technologien umfassen. Das Unternehmen setzt KI-Modelle ein, um menschliche Schl\u00fcsselpunkte \u2013 wie Gelenke und Gesichtsmerkmale \u2013 sowohl im zwei- als auch im dreidimensionalen Raum zu erkennen und zu verfolgen. Zu den Aufgaben geh\u00f6rt die Evaluierung von Modellen wie BlazePose und VideoPose3D, die je nach Anwendungsfall f\u00fcr Anwendungen eingesetzt werden, bei denen Echtzeitverarbeitung oder hohe Genauigkeit erforderlich sind.<\/p>\n
Die von MobiDev entwickelten Posensch\u00e4tzungssysteme basieren auf der Kombination mehrerer Module zur Erfassung und Verarbeitung von Videodaten, zur Erkennung wichtiger K\u00f6rperpunkte und deren Umwandlung in aussagekr\u00e4ftige Skelettdarstellungen. Die Systeme werden f\u00fcr verschiedene Anwendungen eingesetzt, darunter Fitness-Apps, Rehabilitationsunterst\u00fctzung, Sicherheits\u00fcberwachung und Augmented-Reality-Effekte.<\/p>\n
MobiDevs Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks und Leistungstests von Pose-Estimation-Modellen erm\u00f6glicht es dem Unternehmen, L\u00f6sungen an die Leistungsanforderungen anzupassen. Einige Modelle wie BlazePose werden in Echtzeitkontexten eingesetzt, w\u00e4hrend andere wie VideoPose3D f\u00fcr Aufgaben geeignet sind, die eine h\u00f6here Genauigkeit erfordern, aber weniger zeitkritisch sind.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/ThinkSys.jpg\")
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ThinkSys entwickelt L\u00f6sungen zur Posensch\u00e4tzung, die maschinelles Lernen und Computer Vision nutzen, um Bewegungen von Menschen und Objekten zu analysieren. Das Unternehmen konzentriert sich auf praktische Anwendungsf\u00e4lle, bei denen Echtzeit-Haltungs- und Bewegungsverfolgung Anwendungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel, Sport, Augmented Reality und Arbeitssicherheit unterst\u00fctzen kann. Die Posensch\u00e4tzungssoftware von ThinkSys identifiziert und verfolgt K\u00f6rper-Keypoints mithilfe von Algorithmen wie OpenPose, PoseNet, AlphaPose, HRNet und MediaPipe.<\/p>\n
Das Unternehmen unterst\u00fctzt sowohl Einzel- als auch Mehrpositionen-Sch\u00e4tzsysteme, je nachdem, ob es um die Analyse einer Einzelperson oder einer Gruppe geht. Der Ansatz umfasst Top-down- und Bottom-up-Modelle, um Flexibilit\u00e4t je nach Leistungs- und Geschwindigkeitsanforderungen zu gew\u00e4hrleisten. Beispielsweise wird OpenPose in Umgebungen eingesetzt, in denen mehrere Personen gleichzeitig verfolgt werden m\u00fcssen, w\u00e4hrend einfache Modelle wie PoseNet in mobilen Anwendungen zum Einsatz kommen.<\/p>\n
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Die ITRex Group entwickelt ma\u00dfgeschneiderte Softwarel\u00f6sungen mit Schwerpunkt auf der Integration von Technologien zur K\u00f6rperhaltungsbestimmung in kommerzielle Produkte. Das Unternehmen nutzt Deep Learning und Computer Vision, um K\u00f6rperhaltungen zu verfolgen, indem es Schl\u00fcsselpunkte wie Gelenke und Gliedma\u00dfen im 2D- und 3D-Raum erkennt. Diese Systeme kommen in verschiedenen Branchen zum Einsatz, darunter Fitness, Einzelhandel, Robotik, Sport, Gaming, Sicherheit und Gesundheitswesen.<\/p>\n
Das Team von ITRex entwickelt Anwendungen zur Posensch\u00e4tzung mit Modellen wie OpenPose, BlazePose, MoveNet, PoseNet, CenterNet, AlphaPose und YOLOPose. Die Arbeit umfasst sowohl Einzel- als auch Mehrpersonen-Tracking und erm\u00f6glicht die Implementierung in Umgebungen, die von pers\u00f6nlichen Fitnessanwendungen \u00fcber \u00f6ffentliche \u00dcberwachung bis hin zur Sportanalyse reichen. Das Unternehmen bietet au\u00dferdem Beratung bei der Auswahl geeigneter Modelle, der Datenaufbereitung und der Architekturplanung basierend auf spezifischen Gesch\u00e4ftsanforderungen.<\/p>\n
ITRex \u00fcbernimmt die Entwicklung von Pose-Estimation-Software entweder von Grund auf oder unter Verwendung verf\u00fcgbarer Open-Source- oder propriet\u00e4rer Bibliotheken, je nach Projektzielen und Markteinf\u00fchrungsanforderungen. Das Unternehmen legt Wert auf hochwertige, praxisnahe Trainingsdaten und eine geeignete Kamerakonfiguration, um die Modellgenauigkeit im praktischen Einsatz zu verbessern.<\/p>\n
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SoftwareMill bietet Entwicklungsdienstleistungen in Bereichen wie maschinelles Lernen, Backend-Systeme und Datentechnik an und verf\u00fcgt \u00fcber Expertise im Bereich der Software zur Einsch\u00e4tzung der menschlichen K\u00f6rperhaltung. Das Unternehmen konzentriert sich auf praktische Anwendungen der K\u00f6rperhaltungssch\u00e4tzung und entwickelt Systeme, die K\u00f6rperpunkte erkennen, Bewegungen verfolgen und die menschliche K\u00f6rperhaltung in Echtzeit oder anhand aufgezeichneter Daten analysieren.<\/p>\n
Ihre Arbeit im Bereich der Posensch\u00e4tzung umfasst die Evaluierung und Anwendung von Top-down- und Bottom-up-Ans\u00e4tzen mit Modellen wie OpenPose, MoveNet, HRNet, VITPose und Omnipose. Diese Modelle werden in Projekten in den Bereichen Fitness-Tracking, interaktives Gaming, kassenloser Einzelhandel, \u00dcberwachung und Augmented Reality eingesetzt. Die Teams von SoftwareMill erforschen L\u00f6sungen f\u00fcr h\u00e4ufige Herausforderungen bei der Posensch\u00e4tzung, wie beispielsweise Okklusionen, ungew\u00f6hnliche K\u00f6rperhaltungen und variable Lichtverh\u00e4ltnisse.<\/p>\n
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DeepX entwickelt Computer-Vision-Systeme, darunter Software zur Einsch\u00e4tzung der menschlichen K\u00f6rperhaltung. Das Unternehmen arbeitet mit 2D- und 3D-Methoden zur K\u00f6rperhaltungssch\u00e4tzung, um Schl\u00fcsselpunkte des menschlichen K\u00f6rpers anhand von Bildern und Videos zu identifizieren und diese dann zur Echtzeit\u00fcberwachung von Bewegung und Verhalten zu nutzen. DeepX wendet diese F\u00e4higkeiten in verschiedenen praktischen Szenarien aus den Bereichen Gesundheitswesen, Fitness und Arbeitssicherheit an.<\/p>\n
In Fitnessanwendungen nutzt DeepX Posen-Tracking, um die \u00dcbungsform zu bewerten, die Bewegungsgenauigkeit zu ermitteln und Wiederholungen mithilfe von Standard-Web- oder Mobilkameras zu z\u00e4hlen. Im Krankenhausbereich unterst\u00fctzt das Posen-Sch\u00e4tzsystem die Fern\u00fcberwachung von Patienten und erkennt riskante K\u00f6rperhaltungen im Schlaf oder bei anderen gesundheitsrelevanten Bewegungen. In industriellen Umgebungen \u00fcberwacht die Technologie Mitarbeiter, um unsicheres Verhalten oder fehlende Schutzausr\u00fcstung zu erkennen. Dies tr\u00e4gt dazu bei, Unf\u00e4lle zu reduzieren und Sicherheitsl\u00fccken zu identifizieren.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Mindbowser.jpg\")
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Mindbowser entwickelt Computer-Vision-L\u00f6sungen mit Schwerpunkt auf der K\u00f6rperhaltungsbestimmung. Das Unternehmen implementiert K\u00f6rperhaltungssysteme, die wichtige K\u00f6rperpunkte des Menschen sowohl mit 2D- als auch mit 3D-Methoden erfassen und analysieren. Ziel ist es, die r\u00e4umliche Lage von Gelenken wie Ellbogen, Handgelenken, Knien und Schultern anhand von Bildern oder Videos zu ermitteln. Diese Systeme werden in Branchen wie Gesundheitswesen, Fitness und Fertigung f\u00fcr Bewegungsverfolgung, Verhaltensanalyse und Sicherheitsanwendungen eingesetzt.<\/p>\n
Mindbowser integriert die Posensch\u00e4tzung in umfassendere KI-Systeme f\u00fcr Aufgaben wie virtuelles Fitness-Coaching, Sicherheits\u00fcberwachung am Arbeitsplatz oder Verhaltensverfolgung im Gesundheitswesen. Die Systeme extrahieren 2D-Koordinaten und wandeln diese bei Bedarf mithilfe der Tiefensch\u00e4tzung in 3D um, um ein genaueres r\u00e4umliches Verst\u00e4ndnis zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n
Software zur Posensch\u00e4tzung ist zu einem wichtigen Bestandteil der Nutzung von KI und Computer Vision in Unternehmen verschiedener Branchen geworden. Ob Fitness-Tracking, Arbeitssicherheit, Einzelhandelserlebnisse oder Sicherheitssysteme \u2013 immer mehr Unternehmen entwickeln Tools, die menschliche Bewegungen in Echtzeit verstehen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Die in diesem Artikel vorgestellten Unternehmen bringen alle unterschiedliche Ans\u00e4tze mit. Einige konzentrieren sich auf einfache L\u00f6sungen f\u00fcr mobile Apps, w\u00e4hrend andere fortschrittlichere Systeme f\u00fcr komplexe Umgebungen entwickeln. Gemeinsam ist ihnen der Fokus auf Deep Learning zur Erfassung von K\u00f6rperhaltung und -bewegungen ohne zus\u00e4tzliche Sensoren oder physische Marker.<\/p>\n
Da sich die Technologie st\u00e4ndig weiterentwickelt, wird die Posensch\u00e4tzung wahrscheinlich in allt\u00e4glichen Tools und Anwendungen immer h\u00e4ufiger zum Einsatz kommen. F\u00fcr Unternehmen, die diese Technologie integrieren m\u00f6chten, h\u00e4ngt die Wahl des richtigen Partners von ihren Anforderungen ab \u2013 Echtzeitverarbeitung, hohe Genauigkeit, Unterst\u00fctzung mehrerer Benutzer oder Edge-Bereitstellung. Es gibt keine Universall\u00f6sung, aber das richtige Team und die richtige Technologie k\u00f6nnen dazu beitragen, etwas zu entwickeln, das in der Praxis tats\u00e4chlich funktioniert.<\/p>\n
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Pose estimation software has become a core technology in industries like sports analytics, healthcare, robotics, and augmented reality. These tools use AI and computer vision to detect human posture and movement in real time. In this article, we spotlight top companies that are shaping the future of motion tracking with cutting-edge pose estimation solutions. 1. […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":30925,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[],"class_list":["post-31373","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai"],"acf":[],"yoast_head":"\n