Die zuverlässige Erkennung menschlicher Aktivitäten in komplexen Überwachungsszenarien stellt aufgrund hoher Datenmengen, kleiner Objektgrößen und variierender Bewegungsmuster eine besondere Herausforderung dar. Diese Arbeit untersucht Verfahren der Objektdetektion, -verfolgung, Posenextraktion und Aktivitätsklassifikation und bewertet deren Eignung für weiträumige, sicherheitskritische Umgebungen. Auf Basis der Analyse wird mit dem Modular High-Volume Activity Recognition and Validation Framework (MHARVF) ein modularer Systementwurf entwickelt, der eine objektzentrierte...