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Human-machine interaction can be supported by the detection of humans through the simultaneous localization and distinction from non-human objects. This paper compares modern object detection algorithms (Damo-YOLO, YOLOv6, YOLOv7 and YOLOv8) in combination with Transfer Learning and Super Resolution in different scenarios to achieve human detection on low resolution infrared images. The data set created for this purpose includes images of an empty room, images of warm coffee cups, and images of people in various scenarios and at distances ranging from two to six meters. The Average Precision AP@50 and AP@50:95 values achieved across all scenarios reach up to 98.02 % and 66.99 % respectively.

Datenanalyse mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – für 70 Prozent der von den Beratern von PWC befragten Unternehmen ist dies das vielversprechendste Einsatzszenario. Doch so attraktiv die Vision erscheint, mittels KI das eigene Geschäft oder gar eine ganze Branche zu revolutionieren, so handfest sind die Herausforderungen, die sich in der Praxis ergeben. Ein häufiges Problem ist ein bereits beim Start eines Projekts mangelhafter Datenbestand. Die KI mit qualitativ schlechten Daten zu trainieren, macht keinen Sinn, da sie falsche Informationen lernt. Ohne den Einsatz gewisser Automatisierungen und KI ist es wiederum mühsam, die unzureichende Datenbasis zu verbessern.

Onlineshops in Deutschland verschenken sehr viel Potenzial im Registrierungs- und Bestellprozess. Dabei lässt sich mit wenigen gezielten Verbesserungen der Checkout barrierefrei und smart gestalten. Zu diesem Ergebnis kommt eine heuristische Untersuchung der Top 100 Onlineshops von Uniserv gemeinsam mit der Hochschule Offenburg. Die Eingabe und Qualität von Adressdaten spielen dabei eine besondere Rolle.

Die Gestaltung eines benutzungsfreundlichen Checkout-Prozesses ist für den Erfolg des E-Commerce von großer Bedeutung. Die Abfrage der Kundendaten bildet einen wichtigen Teil der Customer Journey. Auf der einen Seite wollen die Handelsunternehmen so viel wie möglich über ihre Kundschaft erfahren, um möglichst zielgenaue Angebote und Marketingmaßnahmen ausspielen und das perfekte Einkaufserlebnis generieren zu können. Auf der anderen Seite möchten sich die Kundinnen und Kunden beim Online-Shopping auf den Kauf konzentrieren und erwarten einen reibungslosen Ablauf. Der Checkout-Prozess ist in diesem Zusammenhang ein kritischer Punkt. Dies spiegelt sich auch in den hohen Warenkorbabbruchraten wider. Um Online-Shoppende nachhaltig zu begeistern, gibt es noch viel Raum für Verbesserungen. Mit dem Ziel, den Status quo im deutschen Online-Handel besser zu verstehen und Usability und User Experience für eine höhere Konvertierungsrate zu optimieren, untersuchte die hier vorgestellte Forschungsarbeit den Anmelde- und Checkout-Prozess der 100 umsatzstärksten Online-Shops in Deutschland. Es werden die Ergebnisse der Studie präsentiert und aufgezeigt, an welchen Stellen Optimierungspotenzial besteht – bspw. bei zu komplizierten Formularen, unnötigen Datenabfragen oder erzwungenen Registrierungen – sowie Vorschläge für die Praxis des Online-Handels diskutiert.