Verlaufserkennung

Verlaufserkennung bezeichnet in der Informatik und Mustererkennung die Identifikation von Mustern, Trends oder Kategorien in zeitlich geordneten Daten oder Trajektorien von Objekten. Ziel ist es, aus Sequenzen von Messwerten oder Positionen Informationen abzuleiten, Ereignisse zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Verhalten zu klassifizieren.

Typische Einsatzfelder sind die Computer Vision und Videoanalyse, wo Bewegungsmuster von Objekten verfolgt und verhaltensbasierte Ereignisse erkannt werden. In der Verkehrstechnik dient Verlaufserkennung der Analyse von Fahrtrouten und Verkehrsmustern. In der Medizin werden zeitliche Signale wie EKG oder EEG auf Auffälligkeiten hin untersucht. In der Wirtschaft und dem Internet der Dinge kommen Zeitreihen und Positionstrajektorien zur Anwendung, um Trends, Abweichungen oder Anomalien zu erkennen.

Gängige Methoden umfassen klassische Zeitreihenanalysen, Mustererkennung, Hidden-Markov-Modelle, Dynamic Time Warping, sowie moderne Ansätze aus dem Bereich der tiefen Lernverfahren wie rekurrente Netze (RNN) und Langzeit-Kurzzeit-Gedächtnis-Netze (LSTM). Typische Schritte sind die Vorauswahl relevanter Merkmale, die Segmentierung von Trajektorien, die Modellierung zeitlicher Abhängigkeiten und die Klassifikation oder Auswertung der Trefferquote.

Herausforderungen sind Rauschen, fehlende Daten, variable Länge von Trajektorien, Mehrdeutigkeit von Mustern, Skalierbarkeit und Echtzeit-Anforderungen. Die Ergebnisse hängen stark von der Qualität der Daten und der gewählten Modellarchitektur ab.

Siehe auch: Trajektorie, Mustererkennung, Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung.