WO2023049944A2

WO2023049944A2 - Vermittlungsverfahren zur erzeugung eines virtuellen objekts in einer video-aufnahme durch zumindest einen diensterbringer

Info

Publication number: WO2023049944A2
Application number: PCT/AT2022/000008
Authority: WO
Inventors: Harald SEHRSCHÖN
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2021-10-01
Filing date: 2022-09-22
Publication date: 2023-04-06
Anticipated expiration: 2024-04-01
Also published as: WO2023049944A3

Abstract

Es wird ein Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11) in einer Video-Aufnahme (VID) durch zumindest einen Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) angegeben, welcher zumindest einem diensterbringenden Benutzer (1) mit seinem Endgerät (2) und/oder zumindest einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) in einem Computer-Server-System (CS) entspricht. Basierend auf einer Anfrage (REQ) eines Dienstsuchenden (OS) wird der Diensterbringer (DE) aus einer Vielzahl von Diensterbringern (DE') in einer Datenbank (DB) im Computer-Server-System (CS) bestimmt. Eine Video-Aufnahme (VID) einer Szene (SZ) des Dienstsuchenden (OS) wird vom Diensterbringer (DE) mit einem virtuellen Objekt (VO, VO1..VO11) ergänzt, das beim Dienstsuchenden (OS) bereitgestellt wird und dort angezeigt wird oder anzeigbar ist.

Description

Vermittlungsverfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video- Aufnahme durch zumindest einen Diensterbringer

TECHNISCHES GEBIET

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme.

STAND DER TECHNIK

Ein solches Verfahren ist aus dem Stand der Technik grundsätzlich bekannt.

Beispielsweise kann im Rahmen einer Augmented-Reality Sitzung oder Session ein virtuelles Objekt in eine Video-Aufnahme eingebettet werden, das einer realen Szene bei einem Teilnehmer überblendet wird. Dadurch kann beispielsweise Hilfestellung aus der Ferne verwirklicht werden. Problematisch ist dabei, dass ein Hilfesuchender jemanden kennen muss, der diese Hilfestellung erbringen kann. Ist dieser bekannt, so kann eine Augmented-Reality Sitzung zwischen dem Hilfesuchenden und dem Hilfegebenden aufgebaut werden. Ist dieser nicht bekannt, so scheitert das bekannte Verfahren.

OFFENBARUNG DER ERFINDUNG

Eine Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein verbessertes Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme anzugeben. Insbesondere soll Hilfestellung aus der Ferne auch bei einander nicht bekannten Teilnehmern erfolgen können.

Die Aufgabe der Erfindung wird mit einem Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme durch zumindest einen Diensterbringer gelöst, wobei der Diensterbringer zumindest einem diensterbringenden Benutzer mit seinem Endgerät und/oder zumindest einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion in einem Computer-Server-System entspricht, umfassend die Schritte a) Empfangen einer Anfrage für die genannte Erzeugung von einem Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht, im Computer-Server-System, b) Bestimmen eines Diensterbringers aus einer Vielzahl von Diensterbringern in einer Datenbank im Computer-Server-System basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden und Eigenschafts-Profilen und/oder Wissens-Profilen der Diensterbringer, c) Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene beim Dienstsuchenden, d) (automatisches) Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den zumindest einen im Schritt b) bestimmten Diensterbringer, e) Erzeugen des virtuellen Objekts an einer örtlichen Position in der Szene in der ersten Video-Aufnahme durch den zumindest einen im Schrittt b) bestimmten Diensterbringer basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden und f) Bereitstellen des virtuellen Objekts beim Dienstsuchenden.

Die Aufgabe der Erfindung wird weiterhin von einem Computerprogramm gelöst, das in/auf ein Endgerät eines dienstsuchenden Benutzers ladbar ist und dort bei

Ausführung die folgenden Schrittte ausführt:

-) Erfassen einer Anfrage für die Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme,

-) Senden der Anfrage an eine Suchfunktion für eine Datenbank in einem Computer-Server-System,

-) Erfassen einer ersten Video-Aufnahme einer Szene,

-) Senden der ersten Video-Aufnahme an die Datenbank oder an einen von der Datenbank bestimmten Diensterbringer und g) Empfangen des virtuellen Objekts von der Datenbank oder dem Diensterbringer und Anzeigen des virtuellen Objekts an einer durch den Diensterbringer bestimmten örtlichen Position in der Szene in der ersten Video- Aufnahme oder h) Empfangen der mit einem virtuellen Objekt ergänzten ersten Video-Aufnahme von der Datenbank oder vom Diensterbringer und Anzeigen der ergänzten ersten Video-Aufnahme.

Dementsprechend kann die Aufgabe der Erfindung auch durch ein Endgerät eines dienstsuchenden Benutzers mit einem solchen Computerprogramm gelöst werden.

Die Aufgabe der Erfindung wird schließlich durch ein Computerprogramm gelöst, das in/auf eine Datenbank in einem Computer-Server-System ladbar ist und dort bei Ausführung die folgenden Schritte ausführt:

-) Empfangen einer Anfrage für die Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme von einem Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht,

-) Bestimmen eines Diensterbringers aus einer Vielzahl von Diensterbringem basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden und Eigenschafts-Profilen und/oder Wissens-Profilen der Diensterbringer,

-) Empfangen einer ersten Video-Aufnahme einer Szene vom Dienstsuchenden, -) Senden der ersten Video-Aufnahme an den Diensterbringer und g) Empfangen des virtuellen Objekts vom Diensterbringer und Senden des virtuellen Objekts an den Dienstsuchenden oder h) Empfangen der mit einem virtuellen Objekt ergänzten ersten Video-Aufnahme vom Diensterbringer und Senden der ergänzten ersten Video-Aufnahme an den Dienstsuchenden.

Dementsprechend kann die Aufgabe der Erfindung auch durch eine Datenbank in einem Computer-Server-System mit einem solchen Computerprogramm gelöst werden.

Auf diese Weise kann ein dienstsuchender Benutzer rasch und auf für ihn unkomplizierte Weise eine Lösung für seine Anfrage und insbesondere eine Hilfestellung für ein sich ihm stellendes Problem erhalten. Dabei wird in einer Datenbank ein passender Diensterbringer zu seiner Anfrage ermittelt, der seine Hilfestellung mit Hilfe eines virtuellen Objekts erbringt, das er in einer ersten, vom dienstsuchenden Benutzer erstellten Video-Aufnahme einbettet. In Folge wird das virtuelle Objekt an den dienstsuchenden Benutzer übermittelt. Generell ist das vorgeschlagene Verfahren nicht an menschliche Diensterbringer gebunden, sondern die Beantwortung der Anfrage des dienstsuchenden Benutzers kann auch durch eine Künstliche-Intelligenz-Funktion erfolgen, die entsprechend dazu trainiert wurde. Dazu können insbesondere zurückliegende Bearbeitungen einer Anfrage durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion analysiert werden. Auf diese Weise werden menschliche Diensterbringer entlastet. Denkbar ist auch, dass ein menschlicher Diensterbringer Anfragen nachstellt, um die Künstliche-Intelligenz-Funktion initial zu trainieren, bevor diese Dienstsuchenden zur Verfügung gestellt wird. Vorteilhaft ist dabei, dass der Diensterbringer für das Stellen einer Anfrage lediglich kurz in die Rolle des Dienstsuchenden zu schlüpfen braucht und danach wieder die Rolle des Diensterbringers ausführt, ohne dass das vorgestellte Verfahren dazu inhaltlich geändert werden müsste. Denkbar ist auch eine gemischte Beantwortung durch einen menschlichen Diensterbringer und eine Künstliche-Inteiligenz-Funktion. Beispielsweise kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion einen Vorschlag zur Lösung der Anfrage erstellen und diesen an einen menschlichen Diensterbringer zur Bestätigung oder Abänderung übermitteln, bevor dieser dem Dienstsuchenden bereitgestellt wird. Insbesondere ist auch denkbar, dass in der Datenbank mehrere Künstliche-Intelligenz-Funktionen gespeichert sein, die auf das Lösen verschiedener Probleme trainiert sind, beziehungsweise von verschiedenen Anbietern stammen. Denkbar ist schließlich auch, dass Rückmeldungen der Dienstsuchenden über die Qualität der Diensterbringung gesammelt und ausgewertet werden. Dadurch kann die Qualität der Diensterbringung laufend verbessert werden, und insbesondere kann die Problem-Lösungs-Kompetenz einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion gezielt verbessert werden. In diesem Zusammenhang ist es auch günstig, Rückmeldungen der Diensterbringer zu der Qualität von Vorschlägen der Künstlichen-Intelligenz- Funktion zur Lösung eines der Anfrage zugrunde liegenden Problems zu sammeln, um so ebenfalls die Problem-Lösungs-Kompetenz der Künstlichen-Intelligenz- Funktion verbessern zu können.

Rückmeldungen der Dienstsuchenden und Diensterbringer können insbesondere auch der Verbesserung der Bestimmung eines Diensterbringers b) dienen, denn positive Rückmeldungen bestätigen die korrekte Auswahl eines Diensterbringers, wohingegen negative Rückmeldungen ein Indiz dafür sind, dass ein Diensterbringer falsch ermittelt wurde. Dementsprechend kann der Algorithmus für die Bestimmung eines Diensterbringers angepasst werden. Das heißt, bei ähnlicher Anfrage wird ein zuvor falsch ermittelter Diensterbringer nicht mehr angezeigt oder in einer Auswahlliste für den Dienstsuchenden zurückgereiht.

Ein besonderer Vorteil des vorgeschlagenen Verfahrens liegt darin, dass sich Dienstsuchende und Diensterbringer nicht am selben Ort befinden müssen, so wie dies bei Erbringung einer herkömmlichen Hilfestellung der Fall ist. Auch muss der Dienstsuchende keine Kenntnis darüber haben, welcher Diensterbringer für die Bearbeitung seiner Anfrage geeignet sein könnte. Vorteilhaft ist auch, dass der Dienstsuchende nicht zwingend eine korrekt formulierte Anfrage erstellen muss, um einen Diensterbringer vermittelt zu bekommen, beispielweise wenn er keine Kenntnis über dafür eigentlich nötige Fachbegriffe hat. Dies trifft auch dann zu, wenn der Dienstsuchende mit einer unspezifischen Aufgabe betraut wird, etwa bei einer Einrichtung nach Lösungen zur Einsparung von Energie zu suchen.

Ein „virtuelles Objekt“ ist insbesondere ein graphisches Objekt (zum Beispiel ein Pfeil oder eine geometrische Figur), das vom Diensterbringer oder vom Dienstsuchenden erzeugt wird und in Folge beim Dienstsuchenden und Diensterbringer anzeigbar ist. In einer Ausführungsform wird das virtuelle Objekt so in die beim Dienstsuchenden angezeigte Video-Aufnahme eingebettet, dass es in der aufgenommenen Szene räumlich verankert ist und demzufolge seine Position und seine Orientierung auch bei einer Änderung der Perspektive beibehält. Denkbar sind aber auch einfache, nicht räumlich verankerte graphische Objekte. Ein virtuelles Objekt kann gesondert zum Dienstsuchenden übertragen und dort in die Video-Aufnahme eingebettet werden. Die Bereitstellung des virtuellen Objekts kann aber auch durch Bereitstellen einer mit dem virtuellen Objekt ergänzten Video-Aufnahme erfolgen. Die Bereitstellung virtueller Objekte im gegebenen Kontext ist aus der „Augmented- Reality-Technologie“ (kurz „AR-Technologie“) grundsätzlich bekannt und wird daher hier nicht im Detail erläutert. In einer besonderen Ausführungsform kann als virtuelles Objekt auch eine Hand oder können als virtuelle Objekte die Hände des Diensterbringers vorgesehen sein. Dabei werden die Hand oder die Hände des Diensterbringers mit einer Kamera (z.B. im Endgerät des diensterbringenden Benutzers) erfasst, optisch vom Hintergrund isoliert und in Folge als virtuelles Objekt beim Dienstsuchenden angezeigt. Auf diese Weise kann der Diensterbringer auf besonders intuitive Weise Hinweise zur Lösung des gestellten Problems geben, beispielsweise indem er auf besondere Stellen am Objekt zeigt oder eine vom Dienstsuchenden auszuführende Bewegung vormacht In gleicher Weise kann ein vom Diensterbringer gehaltenes Werkzeug als virtuelles Objekt dienen und beim Dienstsuchenden angezeigt werden. Dadurch kann dem Dienstsuchenden auf besonders intuitive Weise gezeigt werden, welches Werkzeug er für die Lösung seines Problems er einsetzen und wie er es benutzen muss. Auch für den Diensterbringer ist die Nutzung eines physischen Werkzeugs intuitiver als die Nutzung eines computergenerierten Werkzeugs.

Ein „Endgerät" kann beispielsweise ein Computer, ein Laptop, ein Mobiltelefon oder ein Tablet-Computer sein. Ein „Computer-Server-System“ kann einen Computer- Server oder mehrere Computer-Server im Verbund umfassen, der oder die über ein Datennetz für Endgeräte verfügbar sind und mit diesen kommunizieren können. Das heißt, es kann eine Datenverbindung von den Endgeräten zum Computer-Server- System aufgebaut werden. Für die Diensterbringung selbst kann eine Kommunikationsverbindung direkt zwischen dem Dienstsuchenden und dem Diensterbringer aufgebaut werden, oder zum Beispiel eine Kommunikationsverbindung, die über das Computer-Server-System verläuft.

Insbesondere kann das Computer-Server-System cloudbasiert sein. Im Speziellen umfasst das Computer-Server-System die Datenbank und gegebenenfalls eine oder mehrere Künstliche-Intelligenz-Funktionen. Zudem kann das Computer-Server- System weitere Software-Funktionen zur Durchführung des vorgestellten Verfahrens aufweisen, beispielsweise eine Software-Funktion zum Empfangen einer Anfrage gemäß Schrittt a).

Ein „Eigenschafts-Profil“ des Diensterbringers gibt zum Beispiel an, über welches implizite Wissen ein Diensterbringer verfügen sollte, z.B. aufgrund seines Berufs. Beispielsweise kann man von einem Installateur, in dessen „Eigenschafts-Profil“ die Eigenschaft „Installateur“ gespeichert ist, annehmen, dass er ein Problem mit einem tropfenden Wasserhahn lösen kann, ohne dass der Installateur dies explizit angibt. Mit anderen Worten kann von einem Installateur die Problem-Lösungs-Kompetenz „Reparatur Wasserhahn“ angenommen werden. Darüber hinaus kann ein „Eigenschafts-Profil“ des Diensterbringers auch Informationen über das Alter und den Persönlichkeitstyp des Diensterbringers beinhalten, beispielsweise ob der Diensterbringer geduldig oder ungeduldig ist, usw. Denkbar ist auch, dass das Eigenschafts-Profil des Diensterbringers darüber Auskunft gibt, ob er Ersatzteile beschaffen kann oder nicht. Beispielsweise lässt die Eigenschaft „Händler“ darauf schließen, dass eine solche Fähigkeit vorliegt.

Ein „Wissens-Profil“ des Diensterbringers gibt an, über welches explizit angegebene Wissen der Diensterbringer verfügt. Beispielsweise kann auch eine Person, die keinen einschlägigen Beruf ausübt, die erforderlichen Kenntnisse haben, ein Problem mit einem tropfenden Wasserhahn zu lösen. Beispielsweise kann in einem „Wissens- Profil“ des Diensterbringers das Wissen beziehungsweise die Problem-Lösungs- Kompetenz „Reparatur Wasserhahn“ gespeichert sein. Eine „Problem-Lösungs-Kompetenz" eines Diensterbringers stellt eine Eignung dar, ein bestimmtes Problem lösen zu können oder zur Lösung beitragen zu können.

Zwar steht die „Problem-Lösungs-Kompetenz“ im Zusammenhang mit zum Beispiel dem Beruf und dem Wissen des Diensterbringers, jedoch ist sie auf ein bestimmtes Problem bezogen, wohingegen Beruf und Wissen eher allgemein Auskunft über einen Diensterbringer geben. „Problem-Lösungs-Kompetenzen“ werden im Rahmen der Erfindung als Spezialwissen oder Spezialkenntnisse aufgefasst und demnach im Wissens-Profil gespeichert. In einer besonderen Ausführungsform wird auch eine beim Diensterbringer vorhandene Ausrüstung, beispielsweise Werkzeug und/oder Endgeräte (z.B. Mobiltelefon, Datenbrille), als „Problem-Lösungs-Kompetenz“ aufgefasst Dies ist insbesondere dann sinnvoll, wenn die Option offengehalten werden soll, dass ein Problem oder Teile davon durch den Diensterbringer vor Ort beim Dienstsuchenden gelöst werden soll/sollen und die fragliche Ausrüstung dazu nötig ist. Denkbar ist in diesem Zusammenhang auch, dass die Fähigkeit zur Beschaffung von Ersatzteilen als „Problem-Lösungs-Kompetenz“ aufgefasst wird. Demnach sind solche Diensterbringer nicht nur für die Problemanalyse geeignet, sondern können defekte Bauteile auch beschaffen und dem Dienstsuchenden zur Verfügung stellen oder gegebenenfalls auch direkt bei ihm vor Ort einbauen.

Ein Eigenschafts-Profil und/oder ein Wissens-Profil können Teil eines Gesamt-Profils des Diensterbringers sein. Dort können auch noch andere Daten gespeichert werden, wie zum Beispiel Daten zur Verrechnung einer Diensterbringung, etwa ein Stundensatz, eine Bankverbindung und/oder eine Wallet-Adresse. Grundsätzlich müssen die Daten, welche das Eigenschafts-Profil und/oder ein Wissens-Profil bilden, nicht an einem Ort gespeichert sein, sondern die Daten des Eigenschafts- Profils und/oder Wissens-Profils können auch in verteilter Form vorliegen.

Ein Profil und insbesondere ein „Eigenschafts-Profil“ und/oder „Wissens-Profil“ kann in gleicher Weise für einen Dienstsuchenden angelegt sein. Beispielsweise kann in einem „Eigenschafts-Profil“ des Dienstsuchenden ebenfalls angegeben werden, welchen Beruf, welche Hobbies und welche Problem-Lösungs-Kompetenzen dieser hat, usw. In einem Gesamt-Profil des Dienstsuchenden können auch noch andere

Daten gespeichert werden, wie zum Beispiel Daten zur Verrechnung einer Inanspruchnahme einer Diensterbringung, etwa ein akzeptierter Stundensatz, eine Bankverbindung, eine Kreditkartennummer und/oder eine Wallet-Adresse. Generell können Profile oder Teile davon dauerhaft oder bloß für die Ermittlung eines Diensterbringers oder für die Bearbeitung einer Anfrage gespeichert sein. Insbesondere betrifft die lediglich kurze Speicherung von Profildaten Profile von Dienstsuchenden.

Vorteilhaft ist es, wenn der Diensterbringer im Schrittt b) zusätzlich basierend auf einem Eigenschafts-Profil und/oder Wissens-Profil des Dienstsuchenden bestimmt wird. Primär sind für die Auswahl eines passenden Diensterbringers die Eigenschaften des Diensterbringers ausschlaggebend, beispielsweise ein bestimmtes Wissen, das der Diensterbringer hat. Bei dieser Ausführungsvariante wird die Auswahl eines Diensterbringers zusätzlich auf Eigenschaften des Dienstsuchenden abgestimmt. Beispielsweise kann ein passender Diensterbringer zusätzlich basierend auf einem Persönlichkeitstyp und/oder einer Problem-Lösungs- Kompetenz des Dienstsuchenden gesucht werden. Zum Beispiel ist ein geduldiger und verständnisvoller Diensterbringer besser geeignet, einen nicht kundigen Dienstsuchenden zu unterstützen als ein ungeduldiger und wenig verständnisvoller Diensterbringer. Umgekehrt kann ein Dienstsuchender mit Expertenwissen besser von einem Diensterbringer unterstützt werden, der ebenfalls über entsprechendes Fachwissen verfügt. Diensterbringer mit ruhiger Stimme sind in der Regel besser geeignet, Kinder und vielleicht unsichere Dienstsuchende zu unterstützen, wohingegen beispielsweise besonders selbstbewusste Erwachsene nach einem ebenso selbstbewussten Diensterbringer verlangen. Auch kann die

Stimmfarbe (hohe Stimme oder tiefe Stimme) sowie die Art der Sprache (einfache Sprache oder komplexe Sprache) des Diensterbringers auf den Dienstsuchenden abgestimmt werden. Für Kinder wird beispielsweise ein Diensterbringer mit eher ruhiger Stimme und einfacher Sprache besser geeignet sein, wohingegen Dienstsuchende mit Expertenwissen in der Regel besser mit komplexer Sprache unterstützt werden. Gegebenenfalls kann eine Sprachkomplexität auch automatisch angepasst werden (siehe Anspruch 6).

Mit anderen Worten können eine Persönlichkeit und ein Wissen eines Diensterbringers auf eine Persönlichkeit und das Wissen des Dienstsuchenden abgestimmt werden. Dabei sind Diensterbringer in obigem Zusammenhang nicht notwendigerweise menschliche Diensterbringer, sondern auch einer Künstlichen- Intelligenz-Funktion kann eine gewisse Persönlichkeit zugeschrieben werden, welche in dieser Ausführungsvariante auf die Persönlichkeit des Dienstsuchenden abgestimmt wird.

In einer besonderen Ausführungsform wird auch eine beim Dienstsuchenden vorhandene Ausrüstung als „Problem-Lösungs-Kompetenz“ aufgefasst. Demnach ist es nicht ausreichend, dass beispielweise ein Hammer korrekt benutzt werden kann, sondern ein solcher muss beim Dienstsuchenden auch physisch verfügbar sein, um die entsprechende Kompetenz zu haben. Insbesondere können auch beim Dienstsuchenden verfügbare Endgeräte (z.B. Mobiltelefon, Datenbrille) Teil einer Ausrüstung und damit Teil einer Problem-Lösungs-Kompetenz sein. Dies ist insbesondere dann sinnvoll, wenn ein bestimmtes Problem nur mit einer bestimmten Ausrüstung gelöst werden kann. Beispielsweise kann eine Datenbrille erforderlich sein, wenn für die Lösung des Problems beide Hände des Dienstsuchenden frei sein sollten.

Eine „Datenbank“ dient vorwiegend der Speicherung der Profile der Diensterbringer und gegebenenfalls der Dienstsuchenden. Eine Datenbank ist im Rahmen der Erfindung nicht zwingend bloß als Ansammlung von Daten zu sehen, sondern kann auch Software- Routinen zum Speichern von Daten, Auslesen von Daten und insbesondere auch für die Suche nach einem Diensterbringer beziehungsweise Bestimmung eines Diensterbringers im Schrittt b) enthalten („Query"- oder Suchfunktion), sowie weitere Software-Funktionen aufweisen. Das heißt, der Schrittt b) wird insbesondere durch eine solche Software-Funktion der Datenbank ausgeführt.

Eine „Künstliche-Intelligenz-Funktion“ ist eine lernfähige, computer-implementierte Funktion, die zum Beispiel in der Lage ist, zurückliegende Bearbeitungen von Anfragen zu analysieren, und basierend auf diesem Wissen zukünftige Anfragen bearbeiten kann. Beispielhafte Vertreter einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion sind etwa neuronale Netze, genetische Algorithmen, „Machine Learning“ und „Deep Learning Algorithmen“. Eine Künstliche-Intelligenz-Funktion kann für eine bestimmte Aufgabe ausgebildet sein aber auch mehrere verschiedene Aufgaben ausführen. Insbesondere kann eine Künstliche-Intelligenz-Funktion in mehrere Subfunktionen oder Kl-Module aufgeteilt werden, die jeweils eine bestimmte Aufgabe übernehmen. Demnach können unterschiedliche Aufgaben unterschiedlichen Künstliche- Intelligenz-Funktionen zugeordnet sein oder auch unter einer oder mehreren Künstliche-Intelligenz-Funktion(en) subsummiert werden. Für das vorgeschlagene Verfahren kann somit eine für eine bestimmte Aufgabe ausgebildete Künstliche- Intelligenz-Funktion eingesetzt werden, eine für mehrere Aufgaben ausgebildete Künstliche-Intelligenz-Funktion, aber auch mehrere für eine bestimmte Aufgabe oder mehrere für unterschiedliche Aufgaben ausgebildete Künstliche-Intelligenz- Funktionen. Insbesondere können für das vorgeschlagene Verfahren Künstliche- Intelligenz-Funktionen unterschiedlicher Anbieter oder Betreiber eingesetzt werden, welche gegebenenfalls gleichen oder ähnlichen Funktionsumfang haben können. Weiterhin kann vorgesehen sein, dass Künstliche-Intelligenz-Funktionen und deren Subfunktionen und Kl-Module interagieren beziehungsweise Zusammenwirken. Insbesondere kann dazu vorgesehen sein, dass Künstliche-Intelligenz-Funktionen und deren Subfunktionen und Kl-Module Informationen und Daten untereinander austauschen. Eine Künstliche-Intelligenz-Funktion kann in der Datenbank gespeichert sein, denkbar ist aber auch, dass diese an anderer Stelle gespeichert ist und mit der Datenbank kommunizieren kann. Möglich ist aber auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion wenigstens in Teilen oder ganz auf ein Endgerät des dienstsuchenden oder diensterbringenden Benutzers geladen wird.

Insbesondere ist es bei dem vorgeschlagenen Verfahren von Vorteil, wenn der Schritt f) durch f1 ) Einblenden des virtuellen Objekts in die aktive, erste Video-Aufnahme an der im Schrittt e) angegebenen örtlichen Position beim Dienstsuchenden oder f2) Übermitteln der mit dem virtuellen Objekt ergänzten und gestoppten, ersten Video-Aufnahme an den Dienstsuchenden oder f3) Ein blenden des virtuellen Objekts in eine aktive, zweite Video-Aufnahme derselben Szene, die nach der ersten Video-Aufnahme gestartet wird, an der im Schritt e) angegebenen örtlichen Position beim Dienstsuchenden erfolgt.

Im Fall f1) wird das virtuelle Objekt in die aktive, erste Video-Aufnahme beim Dienstsuchenden eingeblendet. Das vorgestellte Verfahren beschreibt somit eine vermittelte „Augmented-Reality Sitzung oder Session“, kurz „AR-Sitzung oder AR- Sitzung". Unter „Augmented-Reality“ oder „Erweiterter Realität“ versteht man die computergestützte Erweiterung der Realitätswahrnehmung. Im Rahmen der Erfindung betrifft dies die Erweiterung der Realität mit visuellen Informationen und/oder Audioinformationen, also die Ergänzung der ersten Video-Aufnahme mit virtuellen visuellen Objekten und/oder mit virtuellen Audio-Objekten mittels Einblendung in die erste Video-Aufnahme beziehungsweise Überlagerung der ersten Video-Aufnahme. Das Einblenden im Fall f1 ) (und auch im Fall f3) kann insbesondere mit einer auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden AR-Software erfolgen.

Von besonderem Vorteil sind auch die Ausführungsvarianten f2) und f3), da sich Dienstsuchender und Diensterbringer nicht nur an getrennten Orten befinden können, sondern auch nicht zum selben Zeitpunkt Zeit für die Bearbeitung der

Anfrage haben müssen. Bei der Ausführungsvariante f2) wird das virtuellen Objekt in eine gestoppte, erste Video-Aufnahme eingebettet und an den Dienstsuchenden übermittelt. Demgemäß kann die Lösung zu einem beliebigen Zeitpunkt nach der Anfrage erbracht werden, und auch die Beantwortung der Anfrage kann vom dienstsuchenden Benutzer zu einem beliebigen späteren Zeitpunkt betrachtet werden. Denkbar ist hier insbesondere auch, dass die mit dem virtuellen Objekt ergänzte, erste Video-Aufnahme auf einem Server gespeichert wird und dem Dienstsuchenden der Zugang zu dieser ergänzten Video-Aufnahme ermöglicht wird, beispielsweise indem ihm ein Link zu derselben zugestellt wird. Die Ausführungsvariante f3) geht noch einen Schrittt weiter, indem der Dienstsuchende eine zweite Video-Aufnahme derselben Szene startet und das vom Diensterbringer zur Verfügung gestellte virtuelle Objekt in diese zweite Video-Aufnahme automatisch eingeblendet wird. Konkret wird das virtuelle Objekt an der vom Diensterbringer angegebenen Position eingeblendet. Das heißt, der Dienstsuchende sieht das virtuelle Objekt in der realen Szene genau an der Position, an der es der Diensterbringer in die erste Video-Aufnahme eingebetet hat. Dadurch erhält der dienstsuchende Benutzer die Lösung für seine Anfrage nicht nur in einer Video- Aufnahme, sondern direkt in der realen Szene. Diese Vorgangsweise kann plakativ auch mit dem Begriff „asynchrone AR-Sitzung“ oder „Offline AR-Sitzung“ umschrieben werden, im Gegensatz zu einer im Fall f1 ) gegebenen „synchronen AR- Sitzung“ oder „Online AR-Sitzung“. Der Fall f2) kann plakativ mit dem Begriff „Erweitertes Video“ beschrieben werden. Auch die Ausführungsvariante f3) kann natürlich mit Hilfe eines Servers realisiert werden, wobei dem Dienstsuchenden der Zugang zum virtuellen Objekt ermöglicht wird, beispielsweise wiederum indem ihm ein Link zu demselben zugestellt wird.

Vorteilhaft ist es im Fall f3) insbesondere auch, wenn die in der ersten Video- Aufnahme enthaltene Szene der realen Szene beziehungsweise der zweiten Video- Aufnahme halbdurchsichtig überblendet wird, um dem Dienstsuchenden das Einnehmen einer passenden Perspektive zu erleichtern (das heißt im Idealfall das Einnehmen jener Perspektive, welche auch Grundlage der ersten Video-Aufnahme war) und/oder um die Wiedergabe des virtuellen Objekts entsprechend zu beeinflussen.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die in f3) eingeschlagene Vorgangsweise auch ohne die Schritte a) und b) des Patentanspruchs 1 angewandt werden kann. Es resultiert dann insbesondere ein

Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme durch zumindest einen Diensterbringer, welcher zumindest einem diensterbringenden Benutzer mit seinem Endgerät und/oder zumindest einer Künstlichen-Intelligenz- Funktion in einem Computer-Server-System entspricht, umfassend die Schritte - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene bei einem

Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht, - Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den Diensterbringer, - Erzeugen des virtuellen Objekts an einer örtlichen Position in der Szene in der ersten Video-Aufnahme durch den Diensterbringer und - Einblenden des virtuellen Objekts in eine aktive, zweite Video-Aufnahme derselben Szene, die nach der ersten Video-Aufnahme gestartet wird, an der besagten örtlichen Position beim Dienstsuchenden.

Die Ansprüche 3-89 sind dabei dementsprechend anwendbar.

Ganz allgemein wäre in obigem Fall auch denkbar, dass die erste Video-Aufnahme von einer erste Person gestartet wird und auch das virtuelle Objekt von dieser ersten Person erzeugt wird und das virtuelle Objekt gespeichert wird, um es später in die zweite Video-Aufnahme einzublenden. Denkbar wäre zum Beispiel, dass ein Drohnenpilot mit einer Kamera seiner Flugdrohne einen Schaden an einem Gebäudedach erfasst und diesen mit einem virtuellen Objekt markiert. In einer zweiten Video-Aufnahme, die beispielsweise von einem für die Reparatur beauftragten Dachdecker gestartet wird, wird dieses virtuelle Objekt in Folge eingeblendet und erleichtert dem Dachdecker die Lokalisierung des Schadens. Insbesondere bei großen Gebäuden kann das virtuelle Objekt bei der Planung des Aufstiegs helfen, wenn das Dach beziehungsweise der Schaden vom Boden aus nicht sichtbar ist.

Unabhängig von Patentanspruch 1 resultiert dann insbesondere ein Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts, umfassend die Schritte: - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene, - Erzeugen des virtuellen Objekts an einer örtlichen Position in der Szene in der ersten Video-Aufnahme und - Einblenden des virtuellen Objekts in eine aktive, zweite Video-Aufnahme derselben Szene, die nach der ersten Video-Aufnahme gestartet wird, an der besagten örtlichen Position.

Die Ansprüche 3-89 sind dabei wiederum dementsprechend anwendbar.

Anschließend an das obige Beispiel wäre in einem weiteren Anwendungsfall auch denkbar, dass der Dachdecker mit Hilfe einer Anfrage einen Drohnenpilot sucht, welcher einen Schaden an einem Gebäudedach mit einer Kamera seiner Flugdrohne erfasst. Dies ist zum Beispiel dann vorteilhaft, wenn der Dachdecker selbst über keine Drohne verfügt und auch niemanden kennt, der eine Drohne besitzt und fachgerecht bedienen kann beziehungsweise zum Betreiben der Drohne befugt ist. Beispielsweise setzt das Betreiben insbesondere von schweren Drohnen eine Flugerlaubnis voraus. Aufgrund seiner Anfrage wird in der Datenbank ein geeigneter Diensterbringer (Drohnenpilot) ermittelt, der in Folge die erste Video-Aufnahmh startet und an den Dienstsuchenden (Dachdecker) übermittelt. Der Dienstsuchende kann in Folge virtuelle Objekte erzeugen, die beim Diensterbringer angezeigt werden und/oder für eine spätere zweite Video-Aufnahme gespeichert werden. Mit virtuellen Objekten, die beim Diensterbringer angezeigt werden, kann der Dienstsuchende den Diensterbringer beispielsweise anweisen, bestimmte Punkte anzufliegen oder zu filmen. Virtuelle Objekte für eine spätere zweite Video-Aufnahme dienen dagegen vorwiegend der Dokumentation. Beispielsweise können virtuelle Objekte wiederum bei der Planung des Aufstiegs helfen, wenn das Dach beziehungsweise der Schaden vom Boden aus nicht sichtbar ist. Dies ist auch dann hilfreich, wenn die Schadenserfassung und die Schadensbehebung von verschiedenen Personen beispielsweise einer Dachdeckerfirma erfolgt. Unabhängig von Patentanspruch 1 resultiert insbesondere ein:

Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme durch einen Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät und/oder zumindest einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion in einem Computer-Server-System entspricht, umfassend die Schritte a) Empfangen einer Anfrage für die genannte Erzeugung vom Dienstsuchenden, in einem Computer-Server-System, b) Bestimmen eines Diensterbringers aus einer Vielzahl von Diensterbringem in einer Datenbank im Computer-Server-System basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden und Eigenschafts-Profilen und/oder Wissens-Profilen der Diensterbringer, wobei ein Diensterbringer zumindest einem diensterbringenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht, c) Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene durch den zumindest einen im Schritt b) bestimmten Diensterbringer, d) Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den Dienstsuchenden, e) Erzeugen des virtuellen Objekts an einer örtlichen Position in der Szene in der ersten Video-Aufnahme durch den Dienstsuchenden und f) Bereitstellen des virtuellen Objekts bei dem im Schrittt b) bestimmten Diensterbringer und/oder für eine zweite Video-Aufnahme, die nach der ersten Video-Aufnahme gestartet wird.

Das Einblenden des virtuellen Objekts in die aktive, erste Video-Aufnahme und/oder in die aktive, zweite Video-Aufnahme derselben Szene erfolgt insbesondere an der im Schrittt e) angegebenen örtlichen Position.

Die Ansprüche 3-89 sind in obigem Verfahren wiederum dementsprechend anwendbar. Insbesondere betrifft dies die Ansprüche 3-7, 9-17, 19, 20-43, 54-69, 85-89, wobei die Rollen des Dienstsuchenden und des Diensterbringers gegebenenfalls vertauscht werden. Das heißt, im betreffenden Anspruch wird der Dienstsuchende durch den Diensterbringer ersetzt und umgekehrt. Dies betrifft insbesondere die Ansprüche 7, 19, 55, 57, 59, 64-68 und 86.

In dem gegebenen Fall umfasst das Endgerät des diensterbringenden Benutzers eine Drohne und die Fernsteuerung dazu. Selbstverständlich ist das obige Ausführungsbeispiel aber nicht an Dachdecker und Drohnenpiloten gebunden, sondern richtet sich allgemein an Dienstsuchende, die in einer ersten Video- Aufnahme virtuelle Objekte erzeugen möchten, wobei die erste Video-Aufnahme von einem vorerst unbekannten Diensterbringer erstellt wird. Beispielsweise könnte auch eine Versicherung einen Schaden mit Hilfe eines diensterbringenden Drohnenpiloten dokumentieren, ein Trainer könnte mit Hilfe eines diensterbringenden Drohnenpiloten eine Sportveranstaltung beobachten und mit Hilfe von virtuellen Objekten Verbesserungsvorschläge für die Akteure machen, oder ein Förster könnte mit Hilfe eines diensterbringenden Drohnenpiloten Schäden an Bäumen dokumentieren beziehungsweise diese mit virtuellen Objekten kennzeichnen, sodass sie später auch vom Boden aus leicht identifiziert werden können. An die Stelle des diensterbringenden Drohnenpiloten kann auch jeder andere Diensterbringer mit einer Kamera treten und diese beispielsweise in der Hand halten, etwa wenn er auf das Gebäudedach klettert, die Sportveranstaltung vom Boden aus filmt oder den Wald vom Boden aus filmt. Denkbar wäre auch, dass der Diensterbringer weitere Tätigkeiten unter Anleitung des Dienstsuchenden ausführt. Insbesondere ist denkbar, dass der Diensterbringer Tätigkeiten im Rahmen dieser Offenbarung ausführt, zum Beispiel Reparaturtätigkeiten. Denkbar wäre etwa, dass ein dienstsuchender Installateur einen diensterbringenden Installateur in der Datenbank sucht, der mit Hilfe von Fernunterstützung des dienstsuchenden Installateurs eine Reparatur ausführt. Dies kann dann von Vorteil sein, wenn der dienstsuchende Installateur für eine Reparatur beauftragt wird und auch über Spezialwissen dafür verfügt, selbst aber nicht an den Ort der Reparatur reisen kann. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen kann er in der Datenbank einen entsprechenden Stellvertreter suchen und automatisch eine Augmented-Reality-Verbindung zu diesem aufbauen.

Der Schrittt b) kann auch eine Auswahl eines oder mehrerer Diensterbringer aus einer Gruppe der im Schrittt b) bestimmten Diensterbringer enthalten. Beispielsweise kann dies dann der Fall sein, wenn mehrere zur Beantwortung der Anfrage geeignete Diensterbringer ermittelt werden, aus denen der Dienstsuchende einen oder mehrere auswählen kann. Werden mehrere geeignete Diensterbringer ermittelt, dann kann auch ein Abstimmungsprozess zwischen diesen Diensterbringern gestartet werden, um eine Einigung darüber zu erzielen, wer konkret die Anfrage des Dienstsuchenden bearbeiten soll.

Günstig ist es, wenn nach dem Schrittt b), jedoch vor einem der Schritte c) bis f) vom Computer-Server-System zumindest eine der folgenden Informationen - Name des im Schrittt b) ermittelten diensterbringenden Benutzers oder eines Betreibers der im Schrittt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion, - Adresse des im Schrittt b) ermittelten diensterbringenden Benutzers oder eines Betreibers der im Schrittt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion, - Rechtsform des im Schrittt b) ermittelten diensterbringenden Benutzers oder eines Betreibers der im Schrittt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion, - Information, ob es sich bei dem im Schrittt b) ermittelten diensterbringenden Benutzer oder bei dem Betreiber der im Schrittt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz- Funktion um ein Unternehmen oder um eine Privatperson handelt, - Information, ob der im Schrittt b) ermittelte diensterbringende Benutzer oder der Betreiber der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion gegen Bezahlung oder ehrenamtlich agiert, - Information über die Gültigkeit gesetzlicher Vorschriften für den im Schrittt b) ermittelten diensterbringenden Benutzer oder den Betreiber der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion ermittelt und dem Dienstsuchenden angezeigt wird.

Für den Dienstsuchenden kann durch die automatische Vermittlung von Diensterbringern Unklarheit darüber herrschen, wer genau als Dienstleister auftritt und wer genau die angeforderte Dienstleistung erbringt und insbesondere ob es sich dabei um ein Unternehmen oder um eine Privatperson handelt, ob die Dienstleistung gegen Bezahlung oder gratis erfolgt und ob bestimmte gesetzliche Vorschriften für den Diensterbringer gelten oder nicht Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen wird dieses Problem behoben. Insbesondere kann die genannte zumindest eine Informationen direkt nach dem Schritt b) ermittelt und angezeigt werden, insbesondere in einer Ergebnisliste mit mehreren als geeignet ermittelten Diensterbringern, und/oder direkt vor dem Schrittt c) oder d), das heißt unmittelbar bevor der Dienstsuchende die Dienstleistung tatsächlich anfordert. Insbesondere, wenn die zumindest eine Informationen direkt nach dem Schrittt b) und direkt vor dem Schritt c) oder direkt nach dem Schrittt b) und direkt vor dem Schrittt d) angezeigt wird, kann für den Dienstsuchenden doppelte Sicherheit erlangt werden. Die Anzeige kann beispielsweise mit Hilfe eines Pop-up-Fensters erfolgen, direkt in einer Ergebnisliste mit als geeignet ermittelten Diensterbringern, durch „Hovern“ (also durch Halten eines Cursors) über einem Eintrag in der genannten Ergebnisliste, durch Sprachausgabe und ähnliches. Die obigen Informationen können insbesondere in der Datenbank gespeichert sein und von dort ausgelesen werden.

Der Schrittt c) kann nach dem Schrittt a) oder nach dem Schrittt b), aber auch gleichzeitig mit dem Schritt a) oder vor dem Schrittt a) sowie gleichzeitig mit dem Schrittt b) erfolgen.

Der Schrittt d) kann auch das Übertragen von Zusatzinformationen inklusive Informationen betreffend die Anfrage enthalten. Beispielsweise kann diese Zusatzinformation eine Beschreibung der Anfrage oder eine Typenbezeichnung eines in der Szene enthaltenen Objekts beinhalten. Auf diese Weise kann dem Diensterbringer die Bearbeitung der Anfrage erleichtert werden.

Der Schrittt e) kann in Kombination mit dem Schritt f2) insbesondere auch das Erzeugen des virtuellen Objekts an einer bestimmten zeitlichen Position in der ersten Video-Aufnahme umfassen. Beispielsweise kann das virtuelle Objekt für einem bestimmten Zeitraum in der ersten Video-Aufnahme eingeblendet werden.

Die Schritte d) und f) können insbesondere mit Hilfe einer Kommunikationsverbindung zwischen dem Dienstsuchenden, dem Computer-Server- System und dem Diensterbringer oder mit Hilfe einer (direkten) Kommunikationsverbindung zwischen dem Dienstsuchenden und dem Diensterbringer erfolgen. Dementsprechend erfolgt die Ausführung der Schritte d) und f) insbesondere mit Hilfe eines Kommunikationsnetzes.

Die Szene beim Dienstsuchenden kann real sein, sie kann aber auch ganz oder teilweise durch eine virtuelle Szene gebildet sein, welche beispielsweise von einem Computerprogramm auf dem Endgerät des Dienstsuchenden errechnet wird. In einer vorteilhaften Ausführungsvariante kann der Dienstsuchende wichtige Passagen oder Orte in der ersten Video-Aufnahme kennzeichnen, beispielsweise ein der Fragestellung zugrundeliegendes Bedienelement auf dem gefilmten Objekt. Dies kann beispielsweise durch eine optische Markierung erfolgen, die auf einem Touchscreen des Endgeräts des dienstsuchenden Benutzers gezeichnet oder mit einer Geste erzeugt wird, durch eine Geste selbst (etwa indem mit dem Finger auf eine Position gezeigt wird) und/oder durch eine akustische Markierung (etwa indem das Wort „Achtung" oder „wichtig“ gesprochen wird. Besonders vorteilhaft ist es, wenn optische Markierungen oder Gesten mit akustischen Inhalten kombiniert werden. Beispielsweise könnte der Dienstsuchende auf eine Stelle auf dem gefilmten Objekt zeigen und die Frage stellen „Wie funktioniert das?“. Die Markierungen können insbesondere als virtuelle (und räumlich verankerte) Objekte in die erste Video-Aufnahme eingebettet werden. Vorteilhaft sind optische Markierungen und/oder Gesten unabhängig von einer Sprache, sodass damit die Diensterbringung über Sprachgrenzen hinweg erleichtert wird.

Denkbar ist auch, dass mit dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers elektronische Daten vom Objekt ausgelesen und an das Endgerät des diensterbringenden Benutzers übertragen werden, beispielsweise wenn das Objekt einen elektronischen Speicher oder einen Sensor aufweist, dessen (Mess)daten elektronisch auslesbar sind. Diese elektronischen Daten können einen Teil der Anfrage bilden, beispielsweise indem sie Angaben des dienstsuchenden Benutzers ergänzen oder auch ohne weitere Angaben an das Computer-Server-System und gegebenenfalls an den diensterbringenden Benutzer übermittelt werden. Gleichermaßen ist vorstellbar, dass mit dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers elektronische Daten an das Objekt übertragen werden, welche vom Endgerät des diensterbringenden Benutzers elektronisch erhalten werden, beispielsweise wenn das Objekt einen elektronischen Speicher oder einen Stellantrieb aufweist, an welchen die elektronischen Daten gesendet werden können. Die Hilfestellung durch den Diensterbringer kann so noch weiter verbessert werden, da Ablesefehler beziehungsweise Eingabefehler auf diese Weise vermieden werden können. Techniken, die eine elektronische Vernetzung von Objekten mit dem Dienstsuchenden und/oder dem Diensterbringer ermöglichen, sind beispielsweise unter dem Sammelbegriff „Internet of Things" oder kurz „loT" bekannt. Die Datenübertragung vom Objekt an das Endgerät des dienstsuchenden Benutzers und umgekehrt kann beispielsweise kontaktlos über WLAN (Wireless local area network) oder Bluetooth erfolgen. Weiterhin wird angemerkt, dass Daten auch optisch über eine Kamera erfasst werden können, wenn diese auf einem Objekt lesbar angebracht sind. Dabei kann es sich beispielsweise um alphanummerische Zeichen, einen Barcode oder einen QR-Code handeln.

An dieser Stelle wird der Vollständigkeit halber auch angemerkt, dass die erste und/oder zweite Video-Aufnahme sowohl eine Videospur für bewegte Bilder als auch eine Audiospur für Audiodaten aufweisen kann. Diese Audiodaten können insbesondere sowohl gesprochene Informationen als auch zum Beispiel Geräusche oder Musik beinhalten und können ebenfalls Teil der Anfrage sein oder für die Formulierung derselben herangezogen werden. Zudem können beispielsweise in der Audiospur enthaltene Geräusche Aufschluss über einen Defekt (z.B. ein kaputtes Wälzlager) eines gefilmten Geräts geben und den Diensterbringer bei der Lösung des Problems unterstützen. Gesprochene Worte können eine Zusatzinformationen zum vorliegenden Problem geben. Grundsätzlich wäre aber auch denkbar, dass die Anfrage allein aus der Bildinformation in der ersten Video-Aufnahme abgeleitet wird. Weiterhin kann eine Audioinformation im Rahmen der Diensterbringung an den Dienstsuchenden übermittelt werden, um diesen zu unterstützen. Beispielsweise können dies gesprochene Informationen des Diensterbringers sein. Diese Möglichkeit besteht insbesondere bei allen Fällen f1) bis f3).

Kann ein Problem eines Dienstsuchende nicht oder nur unzureichend gelöst werden, so können Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit eingeleitet werden. Ist beispielsweise die Reparatur eines Geräts selbst mit Anleitung eines Experten aus der Ferne nicht möglich, so kann eine Diensterbringung (insbesondere eine Reparatur des Geräts) vor Ort vorgeschlagen werden, oder es kann ein Angebot für den Austausch des Geräts gemacht werden. In diesem Zusammenhang ist es von Vorteil, wenn die Bestimmung eines Diensterbringers im Schritt b) unter anderem abhängig von einer beim Diensterbringer vorhandenen Ausrüstung erfolgt, beispielsweise abhängig von vorhandenem Werkzeug und/oder vorhandenen Endgeräten (z.B. Mobiltelefon, Datenbrille). We erwähnt kann eine solche Ausrüstung insbesondere als Problem-Lösungs-Kompetenz aufgefasst werden. Weiterhin kann die Bestimmung eines Diensterbringers im Schritt b) unter anderem abhängig davon erfolgen, ob der Diensterbringer Ersatzteile beschaffen kann oder nicht. Muss im Zuge einer Reparatur ein Bauteil getauscht werden, dann ist diese Problem-Lösungs-Kompetenz vorteilhaft. Insbesondere ist vorstellbar, dass Diensterbringer, die primär als Händler auftreten, einen AR-basierten Einbauservice für die von ihnen vertriebenen Ersatzteile anbieten. Denkbar wäre auch, dass ungelöste Probleme auf einem Portal bereitgestellt werden, auf das potenzielle Diensterbringer Zugriff haben und sich für die Diensterbringung bereit erklären können. Auf diese Weise können auch nicht in der Datenbank gespeicherte Diensterbringer für die Bearbeitung einer Anfrage gewonnen werden.

Die erste Video-Aufnahme und die zweite Videoaufnahme können insbesondere unter Umgehung der Datenbank vom Dienstsuchenden an den Diensterbringer übermittelt werden, also direkt vom Dienstsuchenden zum Diensterbringer. Auch das virtuelle Objekt kann unter Umgehung der Datenbank vom Diensterbringer an den Dienstsuchenden übermittelt werden, also direkt vom Diensterbringer zum Dienstsuchenden.

Angemerkt wird, dass neben (menschlichen) diensterbringenden Benutzern und/oder einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion auch Simulationsprogramme, Simulationsmodelle, Konstruktionsprogramme oder anderen Hilfsprogramme für die Diensterbringung eingesetzt werden können. Diese Programme und Modelle werden im Folgenden unter dem Begriff „Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion“ zusammengefasst Zum Beispiel könnte ein Simulationsprogramm die Luftströmung und die Temperaturverteilung in der Umgebung eines Klimagerätes berechnen und mit Hilfe von virtuellen Objekten visualisieren. Beispielsweise könnten Farben über Temperatur und Pfeile über die Luftströmung Auskunft geben. Ein Konstruktionsprogramm (insbesondere CAD-Programm) könnte ausgehend von Positionen von Steckdosen und einem Verteilerkasten in einem Gebäude zum Beispiel einen Vorschlag für die Verlegung von Elektroleitungen berechnen und mit Hilfe von virtuellen Objekten im Gebäude sichtbar machen. Ähnliches gilt zum Beispiel für Wasserleitungen. Weitere mögliche Anwendungsfelder sind Strömungen von Gasen (z.B. für die Brand- und Rauchsimulation in einem Gebäude oder zur Visualisierung der Wirksamkeit einer Gebäudelüftung), Strömungen von Flüssigkeiten (insbesondere von Wasser), Schallemission, Emission elektromagnetischer Strahlung, Geruchsausbreitung und so weiter. Das Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion kann in der Datenbank suchbar sein und somit selbst als Diensterbringer fungieren oder den Dienst gemeinschaftlich mit dem diensterbringenden Benutzer und/oder der Künstlichen-Intelligenz-Funktion erbringen. Das Ergebnis einer Schallausbreitungs-Simulation kann mit grafischen Objekten visualisiert werden, also zum Beispiel mit Hilfe einer farblichen Markierung, welcher einem Schallpegel entspricht, oder eingeblendeten nummerischen Werten. Das Ergebnis der Schallemissions-Simulation kann aber auch durch akustische Simulation des Schalls ausgegeben werden, der über ein Ausgabegerät beim Dienstsuchenden wiedergegeben wird. Beispielsweise kann eine Aufnahme eines Original-Geräuschs, das von einem Gerät emittiert wird, beziehungsweise eines Original-Geräuschs, das in unmittelbarer Nähe des schallabgebenden Geräts hörbar ist, in einer für das Hilfsprogramm zugänglichen Datenbank gespeichert sein.

Beispielswiese kann das Geräusch als WAV-Datei in der Datenbank gespeichert sein, in Folge kann eine Veränderung dieses Geräuschs (z.B. im Hinblick auf Lautstärke und spektraler Veränderung) in Abhängigkeit des Standorts des Dienstsuchenden relativ zu dem virtuell aufgestellten Gerät berechnet und entsprechend auf dem Ausgabegerät beim dienstsuchenden Benutzer ausgegeben werden. Der Dienstsuchende erhält auf diese Weise einen besonders natürlichen Eindruck von der Schallausbreitung eines virtuell aufgestellten und insbesondere virtuell sichtbar gemachten Geräts. Als Ausgabegeräte kommen insbesondere Headsets für Augmented- oder Virtual-Reality in Betracht, welche Informationen über ihre Pose im Raum und damit über ihren Standort relativ zu dem virtuell aufgestellten und schallabgebenden Gerät zur Verfügung stellen. Als Ausgabegeräte kommen aber auch Lautsprecher eines Endgeräts des dienstsuchenden Benutzers (z.B. eines Mobiltelefons) oder eines damit verbundenen Kopfhörers in Betracht. Insbesondere wenn das Endgerät Sensoren zur Bestimmung seiner Pose aufweist und wenn grafische Objekte auf einem Bildschirm des Endgeräts ausgegeben werden, kann die Pose des Kopfs des dienstsuchenden Benutzers annäherungsweise dadurch berechnet werden, dass der dienstsuchende Benutzer mutmaßlich auf den Bildschirm blickt (und damit die Orientierung des Kopfes des dienstsuchenden Benutzers bekannt ist oder geschätzt werden kann) und einen Abstand zu diesem von rund 0,3 m aufweist. Auch auf diese Weise kann der Standort des Dienstsuchenden relativ zu dem virtuell aufgestellten und schallabgebenden Gerät berechnet werden. Das Ausgabegerät kann im Hinblick auf Lautstärke und/oder Frequenzgang kalibriert werden, eine Kalibrierung kann aber auch entfallen, wenn eine entsprechende Charakteristik des Ausgabegeräts bekannt ist und dieses auf eine vorgegebene Lautstärke (z.B, auf 50% der Maximallautstärke) eingestellt wird. Die Ausgabe einer simulierten Schallausbreitung kann mit Hilfe eines Audio-Streams erfolgen (also mit einer kontinuierlichen Ausgabe) oder mit Hilfe von virtuellen Audio- Objekten. Beispielsweise können an verschiedenen Punkten im Raum virtuelle Objekte verankert werden, die das jeweils für diesen Punkt berechnete Geräusch beinhalten, wobei das Geräusch durch Auswahl eines im virtuellen Objekt enthaltenen optischen Steuerelements abspielbar sind. Der Dienstsuchende kann die jeweiligen virtuellen Objekte bei Bedarf und sowohl einmalig als auch mehrmalig abspielen und sich so einen Eindruck über die Schallausbreitung des virtuell aufgestellten Geräts machen. Zwischen dem virtuellen, schallabgebenden Gerät und dem Standort des Dienstsuchenden liegende Objekte, zum Beispiel dazwischen liegenden Wände und dergleichen werden bei der Schallausbreitungs-Simulation vorteilhaft berücksichtigt. Beispielsweise kann die Simulation basierend auf Konstruktionsdaten (z.B. CAD-Daten) einer Szene und/oder basierend auf räumlichen Daten einer Szene, welche vom Endgerät des dienstsuchenden Benutzers erfasst werden, durchgeführt werden (siehe hierzu insbesondere auch die im Patentanspruch 86 vorgeschlagenen Maßnahmen, wobei die Eingangsdaten für das Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion insbesondere auch Art und Pose eines virtuellen Geräts beinhalten können). An dieser Stelle wird der Vollständigkeit auch angemerkt, dass die Schallausbreitungs-Simulation nicht nur für stillstehende, virtuelle Geräte, sondern auch für bewegte virtuelle Objekte einsetzbar ist.

Die oben vorgeschlagene Vorgangsweise kann auch ohne die im Patentanspruch 1 angegebenen Maßnahmen angewandt werden. Es resultiert dann insbesondere ein

Verfahren zur Simulation einer Schallausbreitung eines virtuellen, schallabgebenden Geräts, umfassend die Schrittte - Berechnen eines Geräuschs basierend auf einem gespeicherten Original- Geräusch, welches von dem virtuellen, schallabgebenden Gerät emittiert wird, oder eines Original-Geräuschs, das in unmittelbarer Nähe des virtuellen, schallabgebenden Geräts hörbar ist, im Hinblick auf Veränderung einer Lautstärke und/oder Veränderung eines Frequenzspektrums für einen räumlichen Punkt relativ zu dem virtuellen Gerät, - Verankern eines virtuellen Audio-Objekts an dem räumlichen Punkt, welches das für diesen Punkt berechnete Geräusch beinhaltet, wobei das berechnete Geräusch durch Auswahl eines im virtuellen Objekt enthaltenen optischen Steuerelements abspielbar ist.

Selbstverständlich kann das Geräusch auch für mehrere verschiedene räumliche Punkte berechnet und je ein virtuelles Audio-Objekt an dem betreffenden räumlichen Punkt verankert werden, wobei das virtuelle Audio-Objekt das für diesen Punkt berechnete Geräusch beinhaltet und wobei das berechnete Geräusch durch Auswahl eines im virtuellen Objekt enthaltenen optischen Steuerelements abspielbar ist.

Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen sowie aus der Beschreibung in Zusammenschau mit den Figuren.

Von Vorteil ist es, wenn zumindest die Anfrage, insbesondere aber auch die Schritte b), d), e) und/oder f), in einem Bearbeitungs-Ticket dokumentiert werden, um den Vorgang später, beziehungsweise für nicht unmittelbar beteiligte Personen nachvollziehbar zu machen. Diese Vorgangsweise bietet sich insbesondere dann an, wenn die in Frage kommenden Diensterbringer Angestellte oder Beauftragte eines Unternehmens sind. Durch ein Bearbeitungs-Ticket wird die Bearbeitung der Anfrage gut handhabbar, insbesondere wenn mehrere Diensterbringer an ein- und derselben Anfrage arbeiten. Denkbar ist insbesondere auch, dass dem Dienstsuchenden eine Kopie des Bearbeitungs-Tickets zugestellt wird oder ihm der Zugang zu dem Bearbeitungs-Ticket ermöglicht wird, sodass er die Richtigkeit der Anfrage prüfen und auch den Status der Bearbeitung seiner Anfrage einsehen kann. Die angeführte Dokumentation im Bearbeitungs-Ticket kann insbesondere vom Computer-Server- System durchgeführt werden.

Günstig ist es, wenn ein Hintergrund der Szene in der ersten Video-Aufnahme beim Diensterbringer verschleiert oder verschwommen dargestellt wird. Auf diese Weise kann eine Privatsphäre beim Dienstsuchenden gewahrt bleiben. Vorteilhaft ist es, wenn das im Schrittt e) eingeblendete virtuelle Objekt eine bewegte Animation eines in der Szene enthaltenen Objekts und/oder eine bewegte Animation eines Werkzeugs aufweist, wobei die Animation insbesondere einen lösungsweg für eine in der Anfrage enthaltene Fragestellung aufzeigt. Auf diese Weise kann dem Dienstsuchenden auf einfache Weise veranschaulicht werden, welche Bewegung mit dem Objekt und/oder einem Werkzeug ausgeführt werden muss, um das sich ihm stellende Problem zu lösen. Beispielsweise kann illustriert werden, wie das Objekt auf ein anderes Objekt aufgesetzt oder von diesem entfernt werden muss, beispielsweise bei der Montage oder Demontage eines Schranks. Denkbar wäre auch, dass illustriert wird, wie eine Stelleinrichtung bewegt werden muss, um einen bestimmten Zweck zu erzielen. Die Stelleinrichtung kann beispielsweise ein Ventil oder eine Schalteinrichtung sein. Die Bewegung kann generell eine Rotation, eine Translation oder eine gemischte Bewegung sein. Besonders vorteilhaft ist es, wenn die bewegte Animation dem realen Objekt transluzent überlagert wird. Denkbar ist aber natürlich auch, dass die bewegte Animation an anderer Position und/oder opak angezeigt wird.

Günstig ist es in obigem Zusammenhang auch, wenn - eine Bewegung des realen in der Szene enthaltenen Objekts, für das eine Animation angezeigt wird, erfasst wird und eine Warnung ausgegeben wird, wenn die Bewegung des realen Objekts von der Bewegung des animierten Objekts abweicht und/oder - eine Bewegung und/oder Art des realen in der Szene enthaltenen Werkzeugs, für das eine Animation angezeigt wird, erfasst wird und eine Warnung ausgegeben wird, wenn die Bewegung des realen Werkzeugs von der Bewegung des animierten Werkzeugs abweicht oder wenn die Art des realen Werkzeugs von der Art des animierten Werkzeugs abweicht.

Auf diese Weise kann der Dienstsuchende gewarnt werden, wenn er eine falsche Bewegung ausführt oder ein falsches Werkzeug verwendet. Die Ausgabe kann akustisch, zum Beispiel in Form eines Signaltons oder einer gesprochenen Warnung erfolgen, oder beispielsweise auch dadurch, dass das reale Objekt oder Werkzeug mit einer entsprechenden Markierung versehen wird, beispielsweise mit einem roten Rahmen. In äquivalenter Weise kann eine Bestätigung ausgegeben werden, - wenn die Bewegung des realen Objekt mit der Bewegung des animierten Objekts übereinstimmt und/oder - wenn die Bewegung des realen Werkzeugs mit der Bewegung des animierten Werkzeugs übereinstimmt oder - wenn die Art des realen Werkzeugs mit der Art des animierten Werkzeugs übereinstimmt.

Die Ausgabe kann wiederum akustisch oder optisch erfolgen, letzteres beispielsweise mit einem grünen Rahmen. Generell kann die Ausgabe der Warnung durch das Computer-Server-System oder durch eine auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software erfolgen.

Günstig ist es weiterhin, wenn das virtuelle Objekt eine Audio-Information umfasst, insbesondere eine Audio-Information, die durch Auswahl eines optischen Steuerelements im virtuellen Objekt abspielbar ist. Auf diese Weise kann dem Dienstsuchenden eine Audio-Information zur Verfügung gestellt werden, die ihm bei der Lösung seines Problems helfen soll. Beispielsweise kann die Audio-Information das Geräusch eines defekten Wälzlagers sein, das der Dienstsuchende mit dem Geräusch eines anderen Wälzlagers, das er als defekt vermutet, vergleichen kann. Weiterhin kann die Audio-Information auch eine gesprochene Information beinhalten. Diese Audio-Information kann der Dienstsuchende bei Bedarf und sowohl einmalig als auch mehrmalig abspielen. Die Audio-Information kann auch von einem Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion automatisch erzeugt sein und zum Beispiel das simulierte Geräusch eines virtuell aufgestellten Geräts beinhalten. Beispielsweise können an verschiedenen Punkten im Raum virtuelle Objekte verankert werden, die das jeweils für diesen Punkt berechnete Geräusch beinhalten.

Darüber hinaus ist es günstig, wenn eine Audio-Information eine gesprochene Information enthält und diese gesprochene Information (von einem Sprachmodul im Computer-Server-System) - in einen graphischen Text in derselben Sprache umgewandelt wird oder - in einen graphischen Text in einer anderen Sprache umgewandelt wird oder - in einen graphischen Text mit geänderter Sprachkomplexität umgewandelt wird oder - in eine gesprochene Information in einer anderen Sprache umgewandelt wird oder - in eine gesprochene Information mit geänderter Sprachkomplexität umgewandelt wird.

Durch Umwandlung der gesprochenen Audio-Information in einen graphischen Text wird der Dienstsuchende dahingehend unterstützt, dass er eine gesprochene Information auch dann verstehen kann, wenn er zürn Beispiel schwerhörig oder überhaupt taub ist. Durch die Übersetzung in eine andere Sprache kann der Dienstsuchende die gesprochene Information selbst dann verstehen, wenn er nicht die Sprache des Diensterbringers spricht. Auf diese Weise wird eine Diensterbringung aus der Ferne auch über Ländergrenzen beziehungsweise über die Grenzen von Sprachräumen hinweg ermöglicht. Durch Änderung der Sprachkomplexität kann die Kommunikation zwischen Dienstsuchenden und Diensterbringern mit unterschiedlicher Sprachgewandtheit verbessert werden. Beispielsweise kann die Sprache eines Erwachsenen, der sich im akademischen Umfeld bewegt, für ein Kind schwer verständlich sein. Mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen kann die Sprache für das Kind angepasst werden. Beispielsweise kann die Anweisung „Öffnen Sie den Wasserhahn durch Rotation des Betätigungselements im Gegenuhrzeigersinn" in „Drehe das Rad nach links damit das Wasser fließt" übersetzt werden. Selbstverständlich wäre auch eine Konversion von niedriger auf hohe Sprachkomplexität in ähnlicher Weise möglich. Der Vollständigkeit halber wird angemerkt, dass die Audio-Information für diese Ausführungsvariante nicht notwendigerweise als virtuelles Objekt vorliegen muss, sondern beispielsweise auch über einen zwischen dem Dienstsuchenden und dem Diensterbringer geschalteten Audio-Kanal übertragen werden kann. Generell können die oben angesprochenen Möglichkeiten der Umwandlung der Audio-Information durch das Computer-Server-System oder durch eine auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software erfolgen.

Günstig ist es zudem, wenn das virtuelle Objekt ein Steuerelement umfasst, das durch eine Geste des Dienstsuchenden aktivierbar ist. Auf diese Weise bleiben die Hände bei der Bedienung des Steuerelements des Dienstsuchenden frei, was von Vorteil ist, wenn dieser während der Hilfestellung durch den Diensterbringer eine Tätigkeit ausüben muss, für die er seine Hände benötigt. Weiterhin ist diese Ausführungsvariante von Vorteil, wenn das Endgerät des dienstsuchenden Benutzers durch eine Datenbrille gebildet ist, bei welcher eine Steuerung durch Berührung eines bilderzeugenden Moduls in aller Regel nicht möglich ist. Von Vorteil ist es, wenn die erste Video-Aufnahme im Computer-Server-System im Rahmen der Anfrage empfangen und dort mit Hilfe der Künstfichen-Intelligenz- Funktion analysiert wird und darauf basierend die Anfrage für den Schritt b) (von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion) formuliert oder konkretisiert wird oder die Anfrage im Hinblick auf Plausibilität mit vom Dienstsuchenden gemachten Angaben geprüft wird. In beiden Fällen kann die Anfrage in einem Bearbeitungs-Ticket dokumentiert werden. Unter Umständen kann es für den Dienstsuchenden schwierig sein, das sich ihm stellende Problem zu formulieren, insbesondere wenn dazu eigentlich Fachbegriffe nötig wären, die er nicht kennt. Bei dieser Ausführungsvariante wird die erste Video-Aufnahme von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion analysiert, die daraufhin die Anfrage konkretisiert oder überhaupt erst formuliert, wenn zum Beispiel die Anfrage des Dienstsuchenden im Wesentlichen nur aus der ersten Video- Aufnahme besteht. Insbesondere können für diese Aufgabe Informationen auf einer Video-Spur und/oder auf einer Audiospur der ersten Video-Aufnahme herangezogen werden, insbesondere, aber nicht nur, optische und/oder akustische Markierungen des Dienstsuchenden in der ersten Video-Aufnahme. Die Künstliche-Intelligenz- Funktion stützt sich bei der Analyse beispielsweise auf ähnliche frühere Anfragen, die eine konkretere Formulierung umfassen. Insbesondere umfasst die von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion generierte oder ergänzte Anfrage eine Information in Textform oder im Audioformat (z.B. eine gesprochene Information). Denkbar wäre auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion dem Dienstsuchenden einen entsprechenden Vorschlag unterbreitet, den er vor dem Übermitteln an den Diensterbringer gegebenenfalls abändern kann. Beispielsweise kann die Künstliche- Intelligenz-Funktion in einem Textfeld den Text „Geschirrspüler“ vorschlagen, wenn sie in der ersten Video-Aufnahme einen Geschirrspüler erkennt. Sind in der aufgenommenen Szene mehrere verschiedene Objekte enthalten, so kann der Dienstsuchende das Objekt, auf das sich die Anfrage bezieht, durch Zeigen mit dem Finger identifizieren, gegebenenfalls auch nach einer entsprechenden Aufforderung der Künstlichen-Intelligenz-Funktion. Die Übermittlung eines Vorschlags durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion an den Dienstsuchenden ist auch dann vorteilhaft, wenn diese eine Abweichung zwischen der eigenen Analyse und den vom Dienstsuchenden gemachten Angaben feststellt, mit anderen Worten, wenn die Anfrage des Dienstsuchenden nach Auffassung der Künstlichen-Intelligenz-Funktion nicht plausibel ist. Beispielsweise könnte der Dienstsuchende einem Irrtum bezüglich Marke und Modell eines in der ersten Video-Aufnahme enthaltenen Objekts unterliegen, beispielsweise wenn er die Firma „A“ als Hersteller seines Geschirrspülers vermutet, dieser tatsächlich aber von der Firma „B“ stammt. Dieses Problem kann insbesondere bei an sich baugleichen („gebrandeten“) Geräten unterschiedlicher Anbieter auftreten. Durch die von der Künstlichen-Intelligenz- Funktion vorgenommene Prüfung kann unter anderem vermieden werden, dass eine Anfrage an eine falsche, nicht zuständige Firma gestellt wird. Denkbar wäre in diesem Zusammenhang auch, dass von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Vereinbarungen zwischen Herstellern und Händlern analysiert werden und der Dienstsuchende von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion automatisch an den richtigen, das heißt vereinbarungsmäßig zuständigen, Diensterbringer geleitet wird. Denkbar ist also, dass eine an den Hersteller gerichtete Anfrage von der Künstlichen- Intelligenz-Funktion automatisch an einen zuständigen Händler umgeleitet wird und umgekehrt, wenn dies zwischen Hersteller und Händler entsprechend vereinbart wurde. Insbesondere wenn die Künstliche-Intelligenz-Funktion an der Formulierung, Konkretisierung oder Prüfung einer Anfrage beteiligt ist, ist es von Vorteil, wenn die Anfrage in einem Bearbeitungs-Ticket dokumentiert wird und dem Dienstsuchenden eine Kopie des Bearbeitungs-Tickets zugestellt wird oder ihm der Zugang zu dem Bearbeitungs-Ticket ermöglicht wird, sodass er die Richtigkeit der Anfrage prüfen und auch den Status der Bearbeitung seiner Anfrage einsehen kann. Ein Irrtum betreffend eine falsche Bezeichnung eines Objekts kann insbesondere (aber nicht nur) auch dann auftreten, wenn die Anfrage vom Dienstsuchenden in einer Fremdsprache formuliert wird, die er nicht ausreichend beherrscht.

Von Vorteil ist es, wenn die zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion - aus einem Inhalt und/oder einer Art der Formulierung der Anfrage und/oder - aus einem Verhalten des Dienstsuchenden während der ersten Video- Aufnahme einen Persönlichkeitstyp des Dienstsuchenden einschätzt und in einem Eigenschafts-Profil des Dienstsuchenden speichert und/oder (aus dem Inhalt und/oder der Art der Formulierung der Anfrage und/oder aus dem Verhalten des Dienstsuchenden während der ersten Video-Aufnahme) eine Problem-Lösungs- Kompetenz des Dienstsuchenden für die Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung einschätzt und in einem Wissens-Profil des Dienstsuchenden speichert und/oder eine Zufriedenheit des Dienstsuchenden einschätzt und daraus eine Qualität der Diensterbringung ableitet und speichert und/oder eine Zufriedenheit des Dienstsuchenden einschätzt und Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit eingeleitet werden, wenn die eingeschätzte Zufriedenheit unter einem vorgegebenen Mindestmaß bleibt.

Beispielsweise kann die Anfrage (etwa eine textbasierte oder mündlich formulierte Anfrage) inhaltlich dahingehend analysiert werden, - ob diese eine verständliche beziehungsweise nachvollziehbare Fragestellung enthält oder ob Rückfragen für die weitere Bearbeitung nötig sind, - ob Wörter falsch oder richtig geschrieben sind, - ob die Anfrage Fachbegriffe enthält oder diese auf einer in Fachkreisen eher ungebräuchlichen Beschreibung basiert und/oder - ob die Anfrage Begriffe enthält, die typisch für eine bestimmte Altersgruppe oder Bevölkerungsgruppe sind.

Ist die Fragestellung verständlich, ist sie korrekt geschrieben und/oder enthält sie Fachbegriffe, so schätzt die Künstliche-Intelligenz-Funktion den Dienstsuchenden als kundigen Benutzer oder gar als Experten ein. Enthält die Anfrage Begriffe, die typisch für eine bestimmte Altersgruppe sind, kann die Künstliche-Intelligenz- Funktion darauf schließen, dass es sich bei dem Dienstsuchenden um ein Kind, einen Jugendlichen, einen Erwachsenen oder einen älteren Menschen handelt. Wird die Anfrage bestimmt und mit fester Stimme gesprochen, so kann daraus gefolgert werden, dass es sich beim Dienstsuchenden um eine selbstsichere Person handelt. Ist die Anfrage mit einem Akzent gesprochen, so kann daraus eine geographische Herkunft des Dienstsuchenden gefolgert werden und so weiter.

Weiterhin kann eine Art der Formulierung der Anfrage analysiert werden, beispielsweise ob die Anfrage in einem Zug oder mit vielen Korrekturen geschrieben oder gesprochen wird beziehungsweise schnell oder langsam. Wird die Anfrage langsam und/oder mit vielen Korrekturen geschrieben, so kann daraus gefolgert werden, dass es sich beim Dienstsuchenden wahrscheinlich um eine weniger selbstsichere Person und/oder um eine Person mit geringerer Problem-Lösungs- Kompetenz handelt. Hat der Dienstsuchende eine eher tiefe Stimme, handelt es sich bei diesem wahrscheinlich um einen Erwachsenen, wohingegen eine höhere Stimme auf ein Kind oder einen Jugendlichen schließen lassen, und so weiter. Weiterhin kann die Künstüche-Intelligenz-Funktion aus dem Verhalten des Dienstsuchenden während der ersten Video-Aufnahme ableiten, ob es sich beim Dienstsuchenden um eine eher zurückhaltende oder selbstbewusste Person handelt und beispielsweise auch, ob es sich beim Dienstsuchenden um ein Kind, einen Jugendlichen, einen Erwachsenen oder einen alten Menschen handelt. Aus dem Verhalten des Dienstsuchenden während der ersten Video-Aufnahme kann auch eine Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden abgeleitet werden. Handelt es sich beim Dienstsuchenden beispielsweise um ein Kind, so kann üblicherweise nicht von Expertenwissen ausgegangen werden. Ist die Kameraführung unruhig und schweift von der eigentlichen Problemstellung ab, so kann daraus abgeleitet werden, dass der Dienstsuchende möglicherweise eher umständlich und weniger fokussiert ist. Weiterhin kann untersucht werden, ob das Objekt, auf das die Anfrage bezogen ist, in der ersten Video-Aufnahme groß und deutlich oder klein und undeutlich zu sehen ist. Ist das Objekt, auf das die Anfrage bezogen ist, in der ersten Video- Aufnahme groß und deutlich zu sehen, so kann die Künstüche-Intelligenz-Funktion daraus folgern, dass der Dienstsuchende vergleichsweise gut Bescheid darüber weiß, wo das sich ihm stellende Problem lokalisiert ist.

Die Schätzung des Persönlichkeitstyps des Dienstsuchenden und/oder eine geschätzte Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden wird im Eigenschafts-Profil des Dienstsuchenden gespeichert, entweder dauerhaft oder bloß für die Ermittlung eines Diensterbringers oder für die Bearbeitung seiner Anfrage. Zudem können die Schätzungen der Künstlichen-Intelligenz-Funktion dafür verwendet werden, ein Profil des Dienstsuchenden zu erstellen oder zu ergänzen. Denkbar ist insbesondere, dass die Einträge durch den Dienstsuchenden abgeändert werden können. Wird das Profil des Dienstsuchenden dauerhaft gespeichert, so können künftige Anfragen des Dienstsuchenden noch besser bearbeitet werden. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass der ermittelte Persönlichkeitstyp des Dienstsuchenden und/oder die ermittelte Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden anonymisiert gespeichert werden (z.B. „Typ A“ statt „zurückhaltend“, usw.).

Darüber hinaus ist es auch von Vorteil, wenn die zumindest eine Künstüche- Intelligenz-Funktion aus dem Verhalten eines Diensterbringers während einer Diensterbringung einen Persönlichkeitstyp des Diensterbringers einschätzt und im Eigenschafts-Profil des Diensterbringers speichert und/oder (aus dem Verhalten eines Diensterbringers während einer Diensterbringung) eine Problem-Lösungs- Kompetenz des Diensterbringers für eine Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung einschätzt und im Wissens-Profil des Diensterbringers speichert. Die zuvor angeführten Einschätzungen für den Dienstsuchenden können in analoger Weise auch auf den Diensterbringer übertragen werden (z.B. welche Sprachkomplexität wählt der Diensterbringer? Kommt er rasch zum Punkt oder ist er ausschweifend? usw.). Demnach können auch dem Diensterbringer Attribute wie „Kind“, „Erwachsener“, „Experte“, „Anfänger“ und dergleichen zugeordnet werden, wodurch die Zuordnung eines passenden Diensterbringers zu einem Dienstsuchenden ebenfalls besser gelingt. Das oben zum Dienstsuchenden Gesagte gilt somit gleichermaßen auch für den Diensterbringer. Insbesondere kann wiederum vorgesehen sein, dass der ermittelte Persönlichkeitstyp des Diensterbringers und/oder die ermittelte Problem-Lösungs-Kompetenz des Diensterbringers im Profil des Diensterbringers anonymisiert gespeichert werden. Weiterhin können die Schätzungen der Künstlichen-Intelligenz-Funktion auch in diesem Fall dafür verwendet werden, ein Profil des Diensterbringers zu erstellen oder zu ergänzen. Denkbar ist insbesondere auch wieder, dass die Einträge durch den Diensterbringer abgeändert werden können. Wird von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion eine Zufriedenheit des Dienstsuchenden eingeschätzt, so kann daraus eine Qualität der Diensterbringung abgeleitet und für die Qualitätssicherung oder Qualitätssteigerung des vorgeschlagenen Verfahrens gespeichert und eingesetzt werden. Denkbar wäre auch, dass die bereits erwähnten Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit (z.B. Reparatur vor Ort, Gerätetausch, Suche nach noch nicht in der Datenbank verzeichneten Diensterbringern) eingeleitet werden, wenn festgestellt wird, dass der Dienstsuchende mit der Diensterbringung unzufrieden ist.

Für das Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion im Zusammenhang mit der Einschätzung von Einträgen im Eigenschafts-Profil oder Wissens-Profil des Dienstsuchenden und von Einträgen im Eigenschafts-Profil oder Wissens-Profil des Diensterbringers wird vorgeschlagen, dass das Computer-Server-System, eine auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufende Software oder eine auf dem Endgerät des diensterbringenden Benutzers laufende Software eine Aufforderung an den dienstsuchenden Benutzer ausgibt, eine Einschätzung über den Diensterbringer abzugeben und/oder eine Aufforderung an den diensterbringenden Benutzer ausgibt, eine Einschätzung über den Dienstsuchenden abzugeben. Eine entsprechende Ausgabe kann beispielsweise mit Hilfe eines Textes oder mit Hilfe einer Sprachausgabe erfolgen. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass der dienstsuchende Benutzer dazu aufgefordert wird, eine Zufriedenheit mit der Diensterbringung, einen Persönlichkeitstyp des Diensterbringers und/oder eine Problem-Lösungs-Kompetenz des Diensterbringers einzuschätzen und einzugeben. Die Diensterbringer werden durch die Dienstsuchenden mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen gleichsam „getaggt“. Eine entsprechende Eingabe kann beispielsweise mit Hilfe eines Textes oder mit Hilfe einer Spracheingabe erfolgen. Durch Sammeln der Angaben der Dienstsuchenden kann eine Künstliche- Intelligenz-Funktion in Folge Eigenschaften von Diensterbringern erlernen.

Beispielsweise kann aus der Stimmfarbe eines Diensterbringers (Audioinformation in der ersten oder zweiten Videoaufnahme) und den Zuordnungen der Dienstsuchenden erlernt werden, bei welcher Stimmfarbe es sich um ein Kind handelt und bei welcher Stimmfarbe es sich um einen Erwachsenen handelt und so weiter. In einer weiteren Ausführungsvariante kann vorgesehen sein, dass der diensterbringende Benutzer dazu aufgefordert wird, einen Persönlichkeitstyp des Dienstsuchenden und/oder eine Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden einzuschätzen und einzugeben. Die Dienstsuchenden werden durch die Diensterbringer mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen ebenfalls gleichsam „getaggt“. Eine entsprechende Eingabe kann beispielsweise wiederum mit Hilfe eines Textes oder mit Hilfe einer Spracheingabe erfolgen. Durch Sammeln der Angaben der Diensterbringer kann eine Künstliche-Intelligenz-Funktion in Folge Eigenschaften von Dienstsuchenden erlernen. Beispielsweise kann aus der in der Videoaufnahme erkennbaren Körpergröße eines Dienstsuchenden und den Zuordnungen der Diensterbringer erlernt werden, bei welcher Körpergröße es sich um ein Kind handelt und bei welcher Körpergröße es sich um einen Erwachsenen handelt und so weiter. Insbesondere kann auch vorgesehen sein, dass die Zuordnungen der Dienstsuchenden und der Diensterbringer einem Abschnitt in der ersten oder zweiten Videoaufnahme zeitlich zugeordnet werden. Vergleiche hierzu insbesondere auch die weiter unten offenbarte technische Lehre im Zusammenhang mit der Ausführungsform nach einem der Ansprüche 35 bis 43, insbesondere im Hinblick auf die Vergabe von „Tags“.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn die zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion - eine Komplexität einer der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung basierend auf der Anfrage und/oder der ersten Video-Aufnahme schätzt, - die (insbesondere geschätzte) Problem-Lösungs-Kompetenz des

Dienstsuchenden mit der Komplexität der der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung vergleicht, - prüft, ob die Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden mit Unterstützung durch das in Schrittt f) übermittelte virtuelle Objekt voraussichtlich ausreicht, um das der Anfrage zugrunde liegende Problem zu lösen und - bei negativem Ausgang der Prüfung vom Computer-Server-System ein Diensterbringer ermittelt wird, welcher die Bereitschaft aufweist zum Dienstsuchenden zu reisen und das der Anfrage zugrunde liegende Problem vor Ort zu lösen.

Bei dieser Ausführungsvariante wird also vor einer Diensterbringung geprüft, ob der Dienstsuchende eine ausreichende Fähigkeit mitbringt, um das der Anfrage zugrunde liegende Problem mit Hilfe eines aus der Ferne agierenden Diensterbringers und dem von diesem bereitgestellten virtuellen Objekt zu lösen. Beispielsweise kann man von einem Kind keine Reparatur eines komplexen Geräts erwarten, selbst dann nicht, wenn es aus der Feme angeleitet wird. Möglicherweise ist die Lösung des der Anfrage zugrunde liegenden Problems auch mit einer Gefahr verbunden, beispielsweise wenn ein fachfremder Dienstsuchender Reparaturen an einem elektrischen Schaltschrank vornehmen möchte. Dazu können Einträge im Wissens-Profil und/oder Eigenschafts-Profil des Dienstsuchenden ausgewertet werden, beispielweise eine Altersangabe sowie Kenntnisse und Fähigkeiten des Dienstsuchenden. Insbesondere kann dabei auch auf Profil-Einträge zurückgegriffen werden, die von der zumindest einen Künstlichen-Intelligenz-Funktion im Zuge der Anfrage des Dienstsuchenden ermittelt wurden und beispielsweise nur temporär gespeichert werden. Wird der Dienstsuchende von der Künstlichen-Intelligenz- Funktion nicht ausreichend fähig eingeschätzt, so wird ein Diensterbringer ermittelt, welcher das Problem vor Ort löst. Im Fall des elektrischen Schaltschranks kann dies beispielsweise ein autorisierter Elektriker sein. Dazu wird auch ermittelt, ob der in Frage kommende Diensterbringer die Bereitschaft aufweist, zum Dienstsuchenden zu reisen. Für diesen Zweck kann im Profil des Diensterbringers ein Eintrag vorgesehen sein, welcher seinen Aktionsradius beziehungsweise welcher sein geographisches Einsatzgebiet angibt. Befindet sich der Dienstsuchende in diesem Gebiet, dann kann dem Dienstsuchenden vom Computer-Server-System vorgeschlagen werden, die Dienste dieses Diensterbringers in Anspruch zu nehmen. Ob sich der Dienstsuchende in diesem Gebiet befindet, kann beispielsweise aus einem entsprechenden Profileintrag des Dienstsuchenden ermittelt werden, oder aber auch durch Ortung des Endgeräts, von dem er aus die Anfrage stellt. Lehnt der Dienstsuchende das Angebot ab, so kann der ermittelte Diensterbringer versuchen, das Problem aus der Ferne zu lösen, oder es kann vom Computer-Server-System in der schon offenbarten Weise ein anderer Diensterbringer ermittelt werden, der das der Aufgabe zugrunde liegenden Problem aus der Ferne löst. Es kann aber auch vorgesehen sein, dass eine Ermittlung eines Diensterbringers verweigert wird, wenn die Lösung des der Aufgabe zugrunde liegenden Problems mit großen Gefahren für den Dienstsuchenden oder gar die Allgemeinheit verbunden ist. Dies kann der Fall sein, wenn ein fachfremder Dienstsuchende beispielsweise Veränderungen an einer Hochspannungsanlage durchführen möchte oder die Anfrage in einem extremen Fall terroristische Aktivitäten betrifft.

Besonders vorteilhaft ist es weiterhin, wenn die zumindest eine Künstliche- Intelligenz-Funktion - die (insbesondere geschätzte) Problem-Lösungs-Kompetenz des (nach der obigen Ausführungsvariante ermittelten) Diensterbringers mit der Komplexität der der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung vergleicht - prüft, ob die geschätzte Problem-Lösungs-Kompetenz des Diensterbringers ausreicht, um das der Anfrage zugrunde liegende Problem vor Ort beim Dienstsuchenden zu lösen und - der Diensterbringer bei negativem Ausgang der Prüfung an die Stelle des Dienstsuchenden tritt und das Verfahren nach den Schritten a) bis f) erneut ausgeführt wird.

Es wäre denkbar, dass die der Anfrage zugrunde liegende Problemstellung so komplex ist, dass vom Computer-Server-System kein Diensterbringer ermittelt werden kann, der das Problem des Dienstsuchenden vor Ort löst, jedoch Diensterbringer, welche die Bereitschaft aufweisen, zum Dienstsuchenden zu reisen und das der Anfrage zugrunde liegende Problem vor Ort zu lösen, mit weiterer Unterstützung dazu in der Lage wären. Das heißt, der nach der obigen Ausführungsvariante ermittelte Diensterbringer weist zwar keine ausreichende Problem-Lösungs-Kompetenz auf, das der Anfrage zugrunde liegende Problem vor Ort alleine zu lösen, aber eine höhere Problem-Lösungs-Kompetenz als der Dienstsuchende. In diesem Fall versucht das Computer-Server-System einen weiteren Diensterbringer zu ermitteln, welcher den ursprünglich ermittelten Diensterbringer mit einem virtuellen Objekt aus der Ferne unterstützen kann. Der ursprünglich ermittelte Diensterbringer tritt dabei also an die Stelle des Dienstsuchenden.

Vorteilhaft ist es auch, wenn mehrere Diensterbringer mit unterschiedlichen Problem- Lösungs-Kompetenzen ermittelt werden, welche eine der Anfrage zugrunde liegende Problemstellung gemeinschaftlich lösen, wenn keiner der Diensterbringer die nötige Problem-Lösungs-Kompetenz aufweist, das der Anfrage zugrunde liegende Problem alleine zu lösen (insbesondere durch die zu Schrittt b) angeführte Software-Funktion der Datenbank). Es wäre denkbar, dass die der Anfrage zugrunde liegende Problemstellung so komplex ist, dass das Computer-Server-System keinen Diensterbringer ermitteln kann, welcher eine ausreichende Problem-Lösungs- Kompetenz aufweist, das der Anfrage zugrundeliegenden Problem alleine zu lösen. In diesem Fall versucht das Computer-Server-System eine Gruppe von Diensterbringern zu ermitteln, welche das das der Anfrage zugrunde liegende Problem gemeinschaftlich lösen. Zum Beispiel kann die Anfrage den Anschluss einer Waschmaschine betreffen. Diese weist jedoch einen Wasseranschluss und einen elektrischen Anschluss auf. Dazu wird in aller Regel ein Installateur und ein Elektriker benötigt. Unter Umständen sind (insbesondere gewerblich tätige) Diensterbringer gar nicht dazu befugt, Dienste außerhalb ihres Fachgebiets zu erbringen. Die Diensterbringung durch die Gruppe von Diensterbringern kann gleichzeitig oder auch hintereinander erfolgen, insbesondere im Rahmen mehrerer Augmented-Reality Sitzungen.

Für das Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion im Zusammenhang mit der Einschätzung einer Komplexität der der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung wird vorgeschlagen, dass das Computer-Server-System, eine auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufende Software oder eine auf dem Endgerät des diensterbringenden Benutzers laufende Software eine Aufforderung an den dienstsuchenden Benutzer ausgibt, eine Einschätzung über die genannte Komplexität einzugeben und/oder eine Aufforderung an den diensterbringenden Benutzer ausgibt, eine Einschätzung über die genannte Komplexität einzugeben. Eine entsprechende Ausgabe kann zum Beispiel mit Hilfe eines Textes oder mit Hilfe einer Sprachausgabe erfolgen. Eine entsprechende Eingabe kann beispielsweise mit Hilfe eines Textes oder mit Hilfe einer Spracheingabe erfolgen. Durch Sammeln der Angaben der Dienstsuchenden und der Diensterbringer zugeordnet zu den entsprechenden Anfragen kann eine Künstliche-Intelligenz-Funktion in Folge die Komplexität einer der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung erlernen. Vergleiche hierzu insbesondere auch die weiter unten offenbarte technische Lehre im Zusammenhang mit der Ausführungsform nach einem der Ansprüche 35 bis 43, insbesondere im Hinblick auf die Anfrage-Phase.

In einer weiteren günstigen Ausführungsvariante des vorgeschlagenen Verfahrens können die Schritte d) bis f) zu einem Zeitpunkt ausgeführt werden, welcher zwischen dem Dienstsuchenden und dem im Schrittt b) ermitteltem Diensterbringer vereinbart wird. Dadurch ist es möglich, einen Termin für eine Augmented-Reality- Sitzung zu vereinbaren, sofern für eine spontane Augmented-Reality-Sitzung kein geeigneter Diensterbringer ermittelt werden kann oder der Dienstsuchende selbst zum Zeitpunkt der Anfrage nicht ausreichend Zeit für die Bearbeitung seiner Anfrage hat.

Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn die erste Video-Aufnahme im Computer- Server-System im Rahmen der Anfrage empfangen wird und dort mit Hilfe der Künstlichen-Intelligenz-Funktion analysiert wird und die Analyse eine Schätzung eines Zeitaufwands für eine Bearbeitung enthält und die Schätzung dem Dienstsuchenden und/oder dem im Schritt b) bestimmten Diensterbringer zur Verfügung gestellt wird. Vorteilhaft werden geeignete Diensterbringer dadurch dahingehend unterstützt, dass sie besser abschätzen können, ob sie die Anfrage des Dienstsuchenden annehmen sollen, beziehungsweise können oder nicht. Auch der Dienstsuchende erhält eine Information darüber, wieviel Zeit er für die Bearbeitung beziehungsweise Lösung seiner Anfrage einplanen sollte. Die Künstliche-Intelligenz- Funktion stützt sich dabei zum Beispiel wieder auf ähnliche frühere Anfragen, die bereits von einem Diensterbringer erledigt wurden, und für die ein Zeitaufwand bekannt ist. Die Schätzung des Zeitaufwands wird vorzugsweise in einem Bearbeitungs-Ticket dokumentiert und ist dort abrufbar.

Besonders vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn die Analyse der Künstlichen- Intelligenz-Funktion eine Schätzung eines Zeitaufwands für eine Bearbeitung enthält und die Schätzung als Grundlage für eine Suche eines gemeinsamen Termins in Kalendern des Dienstsuchenden und Diensterbringers herangezogen wird oder mit Hilfe eines Kalenders des Diensterbringers ein Zeitraum bestimmt wird, welcher hinsichtlich seiner Länge der Schätzung entspricht und in welchem der Schrittt e) durch den Diensterbringer auszuführen ist.

Dadurch ist es möglich, automatisch einen Termin für eine Augmented- Reality- Sitzung zu finden, sofern für eine spontane Augmented-Reality-Sitzung kein geeigneter Diensterbringer ermittelt werden kann oder der Dienstsuchende selbst zum Zeitpunkt der Anfrage nicht ausreichend Zeit für die Bearbeitung seiner Anfrage hat. Die vorgeschlagene Vorgangsweise bietet sich insbesondere auch dann an, wenn die in Frage kommenden Diensterbringer Angestellte oder Beauftragte eines Unternehmens sind. Vorteilhaft kann auf diese Weise auch eine maximale Zeitdauer vom Erhalten der Anfrage bis zur Bearbeitung derselben garantiert werden. Die erste Ausführungsvariante kommt dabei für eine „synchrone AR-Sitzung“ oder „Online AR- Sitzung“ in Betracht, die zweite für die Fälle f2) und f3). Auch der geplante Termin der Diensterbringung wird vorzugsweise in einem Bearbeitungs-Ticket dokumentiert. Insbesondere eröffnet diese Ausführungsvariante auch die Möglichkeit, eine Diensterbringung gleichzeitig für mehrere gleiche oder ähnliche Anfragen auszuführen. Dienstsuchenden können dann gleiche oder wenigstens sehr ähnliche virtuelle Objekte bereitgestellt werden. Beispielsweise kann auch eine synchrone AR- Sitzung“ oder „Online AR-Sitzung“ zwischen einem oder mehreren Dienstsuchenden und einem oder mehreren Diensterbringern geschaltet werden.

Vorteilhaft ist es auch, wenn die erste Video-Aufnahme im Computer-Server-System im Rahmen der Anfrage empfangen wird und dort mit Hilfe der Künstlichen-

Intelligenz-Funktion analysiert wird und der im Schritt b) bestimmte

Diensterbringer (von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion) über einen Zeitraum und/oder eine Örtliche Position in der ersten Video-Aufnahme informiert wird, welcher oder welche für die Durchführung des Schrittts e) durch den Diensterbringer besonders relevant ist. Unter Umständen enthält die erste Video-Aufnahme Passagen, welche für die Lösung oder Bearbeitung der Anfrage irrelevant sind oder möglicherweise sogar irreführend sind. Dies kann insbesondere dann passieren, wenn der Dienstsuchende fachlich nicht in der Lage ist, seine Anfrage konkret und knapp zu formulieren. Bei dieser Ausführungsvariante werden Diensterbringer dahingehend entlastet, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Passagen in der ersten Video-Aufnahme hinsichtlich ihrer Bedeutung bewertet und den Diensterbringer auf bedeutsame Passagen hinweist. Dadurch kann die Bearbeitung der Anfrage als solche beschleunigt werden, aber auch die Entscheidung darüber, ob eine Anfrage angenommen werden soll oder nicht. Insbesondere können für das Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion optische und/oder akustische Markierungen des Dienstsuchenden in der ersten Video-Aufnahme herangezogen werden. Für das Training der Künstlichen-Inteltigenz-Funktion kann auch vorgesehen sein, dass das Computer-Server-System, eine auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufende Software oder eine auf dem Endgerät des diensterbringenden Benutzers laufende Software eine Aufforderung an den dienstsuchenden Benutzer oder an den diensterbringenden Benutzer ausgibt, bedeutsame Passagen in der ersten oder zweiten Video-Aufnahme zu kennzeichnen. Eine entsprechende Ausgabe kann zum Beispiel mit Hilfe eines Textes oder mit Hilfe einer Sprachausgabe erfolgen. Eine entsprechende Eingabe kann beispielsweise mit Hilfe eines Textes oder mit Hilfe einer Spracheingabe erfolgen. Durch Sammeln der Angaben der Dienstsuchenden und der Diensterbringer kann eine Künstliche-Intelligenz-Funktion in Folge die Erkennung bedeutsamer Passagen in ersten oder zweiten Video-Aufnahmen erlernen. Vergleiche hierzu insbesondere auch die weiter unten offenbarte technische Lehre im Zusammenhang mit der Ausführungsform nach einem der Ansprüche 35 bis 43, insbesondere im Hinblick auf Kennzeichnungen in der ersten oder zweiten Video- Aufnahme.

Wenn die Künstliche-Intelligenz-Funktion die erste Video-Aufnahme analysiert, um eine Anfrage zu formulieren, zu konkretisieren oder auf Plausibilität zu prüfen, den Zeitaufwand für die Bearbeitung der Anfrage schätzt oder relevante Passagen in der ersten Video-Aufnahme identifiziert, dann ist es auch von Vorteil, wenn Rückmeldungen der Dienstsuchenden und/oder Diensterbringer über die Qualität der genannten Analyse gesammelt und ausgewertet werden. Dadurch kann die Qualität der Analyse durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion gezielt verbessert werden.

Zusammenfassend ist darüber hinaus die Erstellung eines Bearbeitungs-Tickets insbesondere zur Dokumentation eines oder mehrerer der folgenden Bestandteile des vorgestellten Verfahrens von Vorteil: der Anfrage, der Schritte b), d), e) und/oder f), der Formulierung, Konkretisierung oder Plausibilitätsprüfung einer Anfrage durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion, der Schätzung eines Zeitaufwands für die Bearbeitung der Anfrage durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion, der Erkennung relevanter Passagen in der ersten Video-Aufnahme durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion und/oder

Rückmeldungen der Dienstsuchenden und/oder Diensterbringer über die Qualität der Diensterbringung und Qualität der Künstlichen-Intelligenz-Funktion.

Besonders vorteilhaft ist es weiterhin, wenn der Diensterbringer im Schrittt b) zusätzlich basierend auf seinem Aufenthaltsort oder einem Aufenthaltsort des Dienstsuchenden bestimmt wird (insbesondere durch die zu Schrittt b) angeführte Software-Funktion der Datenbank). Dies ist einerseits von Vorteil, wenn die Option der Reparatur vor Ort durch den Diensterbringer offengelassen werden soll, jedoch auch, wenn die Diensterbringung besondere Ortskenntnisse und/oder die Einhaltung ortsabhängiger Vorschriften beziehungsweise ortsüblicher Gepflogenheiten verlangt. Beispielsweise kann die Beantwortung der Frage, wie ein Wasseranschluss, Elektroanschluss oder Gasanschluss für ein Haus zu errichten sind, die Errichtung einer Solaranlage oder eines Schwimmbeckens sowie die Absicherung von Baustellen von lokalen Vorschriften abhängen. Demzufolge wird nach dieser Ausführungsvariante der Aufenthaltsort des Dienstsuchenden bestimmt, beispielsweise durch Auslesen entsprechender Profildaten oder Ortung des Endgeräts des dienstsuchenden Benutzers, und darauf basierend ein Diensterbringer ermittelt, welcher über die genannten Ortskenntnisse und/oder Kenntnisse über die genannten ortsabhängigen Vorschriften beziehungsweise Gepflogenheiten verfügt. Beispielsweise kann gezielt nach Handwerkern gesucht werden, welche mit dem lokalen, am Aufenthaltsort des Dienstsuchenden gültigen Vorschriften vertraut sind, oder nach Behörden oder Mitarbeitern von Behörden, welche für die Einhaltung und/oder Auslegung dieser Vorschriften zuständig sind.

Vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn das Computer-Server-System ein Verzeichnis von ersten Produkten einer Produktkategorie und/oder eines Herstellers führt, die als Objekte Teil empfangener, früherer Anfragen waren,

Internet-Seiten sucht, auf denen diese ersten Produkte angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden,

Internet-Seiten, auf denen die ersten Produkte identifiziert werden, auf andere, zweite Produkte derselben Produktkategorie und/oder desselben Herstellers hin untersucht, die nicht im genannten Verzeichnis enthalten sind, auf den Internet-Seiten eine erste Dokumentation sucht, welche sich auf die ersten Produkte bezieht, und eine zweite Dokumentation derselben Dokumentkategorie sucht, welche sich auf die zweiten Produkte bezieht, die erste Dokumentation und die zweite Dokumentation auf Abweichungen hin untersucht und a) einen Hinweis auf eine fehlende Problem-Lösungs-Kompetenz ausgibt, wenn es eine Abweichung eines Dokumentinhalts feststellt, welche sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen bezieht, und/oder b) wenn es keine Abweichung eines Dokumentinhalts feststellt, welche sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen bezieht, einen Hinweis auf eine vorhandene Problem-Lösungs-Kompetenz ausgibt und/oder Lösungen für die ersten Produkte, welche sich auf diese früheren Anfragen beziehen, für die zweiten Produkte verfügbar macht.

Mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen kann das vorgestellte System auf zukünftige Anforderungen hin überprüft beziehungsweise vorbereitet werden. Dazu führt das Computer-Server-System bei dieser Ausführungsvariante ein Verzeichnis von ersten Produkten einer Produktkategorie und/oder eines Herstellers, die als Objekte Teil empfangener, früherer Anfragen waren. Zum Beispiel kann es sich bei dem ersten Produkt um eine Waschmaschine handeln. Beispielsweise können Anfragen zum Anschluss der Waschmaschine, zur Reinigung eines Flusensiebs der Waschmaschine und zum Austausch einer Pumpe der Waschmaschine empfangen und auch bearbeitet (d.h. beantwortet) worden sein. Insbesondere kann das Verzeichnis Teil der Datenbank sein.

Beispielsweise in regelmäßigen Abständen oder bei Bedarf sucht das Computer- Server-System, insbesondere die Künstliche-Intelligenz-Funktion, Internet-Seiten, auf denen diese ersten Produkte angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden. Der Vorgang kann beispielsweise durch einen Administrator des Computer-Server- Systems angestoßen werden. Bei der Internet-Seite kann es sich um eine Internet- Seite eines Händlers handeln, der unter anderem die Waschmaschine verkauft. Denkbar ist auch, dass die Waschmaschine auf dieser Internet-Seite auch rezensiert und bewertet sowie diskutiert werden kann. Selbstverständlich kann die Waschmaschine auch auf anderen Internet-Seiten angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden, beispielsweise auf einer Internet-Seite eines Herstellers der Waschmaschine oder in Diskussionsforen.

Internet-Seiten, auf denen die ersten Produkte identifiziert werden, werden auf andere, zweite Produkte derselben Produktkategorie und/oder desselben Herstellers hin untersucht, die nicht im genannten Verzeichnis enthalten sind.

In einem weiteren Schrittt wird auf der Internet-Seite eine erste Dokumentation gesucht, welche sich auf das erste Produkt bezieht. Beispielsweise kann es sich dabei um ein Produktdatenblatt, eine Bedienungs- oder Betriebsanleitung, eine Reparaturanleitung, eine Montageanleitung, eine Ersatzteilliste, Produktabbildungen oder CAD-Daten handeln. In Folge wird eine zweite Dokumentation derselben Dokumentkategorie gesucht, welche sich auf das zweite Produkt bezieht.

In einem weiteren Schritt wird die erste Dokumentation und die zweite Dokumentation auf Abweichungen hin untersucht. Dabei werden Dokumente derselben Dokumentkategorie verglichen, also etwa eine Bedienungsanleitung für das erste Produkt mit einer Bedienungsanleitung für das zweite Produkt oder eine Ersatzteilliste für das erste Produkt mit einer Ersatzteilliste für das zweite Produkt, und so weiter.

Das Computer-Server-System gibt einen Hinweis auf eine fehlende Problem- Lösungs-Kompetenz aus, beispielsweise auf einem Endgerät des Administrators, wenn es eine Abweichung eines Dokumentinhalts feststellt, welche sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen bezieht. Beispielsweise kann das Computer-Server- System feststellen, dass das erste Produkt anders zu bedienen ist als das zweite Produkt oder in der Ersatzteilliste für das erste Produkt andere Teile angeführt sind als in der Ersatzteilliste für das zweite Produkt. Eine erworbene Problem-Lösungs- Kompetenz für eine Hilfestellung bei einer Anfrage betreffend das erste Produkt kann also nicht ohne weiteres auf (zukünftige) Anfragen zum zweiten Produkt übertragen werden.

Wird jedoch keine Abweichung eines Dokumentinhalts festgestellt, welche sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen bezieht, wird ein Hinweis auf eine vorhandene Problem-Lösungs-Kompetenz ausgegeben, beispielsweise auf einem Endgerät des Administrators. Alternativ oder zusätzlich können Lösungen für die ersten Produkte, welche sich auf diese früheren Anfragen beziehen, für die zweiten Produkte verfügbar gemacht werden. Beispielsweise wird also ein Hinweis auf eine vorhandene Problem-Lösungs-Kompetenz ausgegeben, wenn das Computer-Server- System feststeilt, dass das erste Produkt in derselben Weise zu bedienen ist wie das zweite Produkt oder in der Ersatzteilliste für das erste Produkt dieselben Teile angeführt sind wie in der Ersatzteilliste für das zweite Produkt. Alternativ oder zusätzlich kann eine erworbene Problem-Lösungs-Kompetenz für eine Hilfestellung bei einer Anfrage betreffend das erste Produkt auf (zukünftige) Anfragen betreffend das zweite Produkt übertragen werden. Das heißt, langt beim Computer-Server- System eine Anfrage zum zweiten Produkt ein, so kann diese Anfrage von einem Diensterbringer bearbeitet werden, der eine entsprechende Problem-Lösungs- Kompetenz für das erste Produkt erworben hat. Insbesondere kann dies die Künstliche-Intelligenz-Funktion sein, die entsprechend trainiert wurde.

Wenn sich herausstellt, dass eine fehlende Problem-Lösungs-Kompetenz vorliegt, so kann insbesondere vorgesehen sein, dass Diensterbringer die fehlende Problem- Lösungs-Kompetenz vorausschauend erwerben, um zukünftige Anfragen beantworten zu können. Mit anderen Worten können sich Diensterbringer vorausschauend mit dem zweiten Produkt vertraut machen. Insbesondere kann darunter ein entsprechendes Training der Künstliche-Intelligenz-Funktion verstanden werden. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen kann das vorgestellte System auf zukünftige Anforderungen hin überprüft beziehungsweise vorbereitet werden, wodurch die Zufriedenheit der Dienstsuchenden gesteigert werden kann.

Insbesondere können mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen Neuerscheinungen von Produkten aber auch „gebrandete“ Produkte (also an sich baugleiche Produkte, die unter unterschiedlichen Markennamen vertrieben werden) identifiziert werden. Denkbar wäre auch, dass das zweite Produkt bloß eine andere Farbe aufweist als das erste Produkt, ansonsten aber baugleich ist. Häufig haben an sich gleiche Produkte unterschiedlicher Farbe auch unterschiedliche Artikelnummern und sind damit formal unterschiedlich, was aber beispielsweise für den Anschluss einer Waschmaschine, zur Reinigung des Flusensiebs und zum Austausch einer Pumpe nicht von Bedeutung ist.

Denkbar ist weiterhin, dass das Verzeichnis auch Informationen darüber enthält, welche Problem-Lösungs-Kompetenzen für ein Produkt vorliegen (sei es nun eine im Rahmen einer Anfrage eines Dienstsuchenden erworbene Problem-Lösungs- Kompetenz oder eine vorausschauend erworbene Problem-Lösungs-Kompetenz). Beispielsweise kann im Verzeichnis zu einer Waschmaschine eingetragen sein, dass Problem-Lösungs-Kompetenzen für den Anschluss der Waschmaschine, zur Reinigung des Flusensiebs der Waschmaschine und zum Austausch einer Pumpe der Waschmaschine vorliegen.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die ersten Produkte und zweiten Produkte nicht notwendigerweise auf einer einzigen Internet-Seite vorliegen müssen, sondern auch auf unterschiedlichen Internet-Seiten enthalten sein können. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass eine komplette Internet-Subdomain (enthaltend mehrere einzelne Internet-Seiten) auf das Vorkommen von ersten Produkten und zweiten Produkten untersucht wird.

Weiterhin wird angemerkt, dass der Administrator dieselbe Person sein kann wie ein Diensterbringer. Beispielsweise kann ein Installateur ein Portal für Dienstsuchende betreiben und dort sowohl in seiner Rolle als Diensterbringer Anfragen beantworten als auch in seiner Rolle als Administrator eine Prüfung des Portals auf zukünftige Anforderungen hin durchführen. Von Vorteil ist es weiterhin, wenn das Computer-Server-System - ein Verzeichnis von ersten Produkten einer Produktkategorie und/oder eines

Herstellers führt, die als Objekte Teil empfangener, früherer Anfragen waren, Internet-Seiten sucht, auf denen diese ersten Produkte angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden, - Internet-Seiten, auf denen die ersten Produkte identifiziert werden, auf veröffentlichte Fragen betreffend eine Gleichheit mit oder betreffend Unterschiede zu einem anderen, zweiten Produkt derselben Produktkategorie und/oder desselben Herstellers hin untersucht, wobei das zweite Produkt nicht im genannten Verzeichnis enthalten ist, - auf den Internet-Seiten eine Antwort auf die genannte Frage sucht und a) einen Hinweis auf eine fehlende Problem-Lösungs-Kompetenz ausgibt, wenn die Antwort auf einen Unterschied zwischen dem ersten Produkt und dem zweiten Produkt schließen lässt, welcher sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen bezieht, und/oder b) wenn die Antwort auf keinen Unterschied zwischen dem ersten Produkt und dem zweiten Produkt schließen lässt, welcher sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen bezieht, einen Hinweis auf eine vorhandene Problem-Lösungs-Kompetenz ausgibt und/oder eine Lösung für das erste Produkt, welche sich auf eine dieser früheren Anfragen bezieht, für das zweite Produkt verfügbar macht.

Beispielsweise kann ein Benutzer in einem Diskussionsforum oder auch auf einer Händler- oder Herstellerseite, auf der die Möglichkeit besteht, Produkte zu diskutieren, eine Frage stellen und von einem anderen Nutzer oder einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion eine Antwort darauf enthalten (Hinweis: bei dieser Frage handelt es sich nicht um eine Anfrage, die gemäß dem vorgestellten Verfahren bearbeitet wird, sondern zum Beispiel um eine schriftlich gestellte Frage, die mit einer schriftlichen Antwort beantwortet wird. Des Weiteren handelt es sich bei der genannten Künstlichen-Intelligenz-Funktion nicht notwendigerweise um eine Künstliche-Intelligenz-Funktion, die für das vorgestellte Verfahren eingesetzt wird). Solche Fragen und Antworten können ebenfalls Hinweise darauf liefern, inwiefern ein erstes Produkt und ein zweites Produkt baugleich sind. Beispielsweise kann ein Benutzer eines Diskussionsforums die Frage stellen, ob ein zweites Produkt auf die gleiche Weise zu bedienen ist wie ein erstes Produkt. Wird diese Frage mit „ja“ beantwortet, so kann davon ausgegangen werden, dass eine für das erste Produkt vorliegende Problem-Lösungs-Kompetenz auf das zweite Produkt anwendbar beziehungsweise übertragbar ist. Wird die Frage dagegen mit „nein“ beantwortet, so kann davon ausgegangen werden, dass keine solche Problem-Lösungs-Kompetenz vorliegt. Das Computer-Server-System kann daher wieder einen Hinweis auf eine fehlende oder vorliegende Problem-Lösungs-Kompetenz ausgeben, beziehungsweise können Lösungen für die ersten Produkte, welche sich auf diese früheren Anfragen beziehen, für die zweiten Produkte verfügbar gemacht werden. Insbesondere kann das Verzeichnis wiederum Teil der Datenbank sein.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Datenbank eine Teilmenge von im Internet veröffentlichten Daten umfasst oder durch diese gebildet ist, wobei die Daten die Eigenschafts-Profile und/oder die Wissens-Profile der Diensterbringer umfassen und wobei den Daten der Diensterbringer ein vordefiniertes Schlagwort zugeordnet ist, das Computer-Server-System eine Suchfunktion für das Internet umfasst oder durch diese gebildet ist, der Schrittt a) den Empfang der Anfrage durch die Suchfunktion umfasst, wobei die Anfrage das Schlagwort umfasst, und der Schrittt b) die Bestimmung eines Diensterbringers aus einer Vielzahl von Diensterbringern in der genannten Teilmenge mit Hilfe der Suchfunktion basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden und den Eigenschafts-Profilen und/oder Wissens-Profilen der Diensterbringer umfasst.

Es resultiert somit insbesondere folgendes Verfahren:

Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme durch zumindest einen Diensterbringer, welcher zumindest einem diensterbringenden Benutzer mit seinem Endgerät und/oder zumindest einer Künstlichen-Intelligenz- Funktion in einem Computer-Server-System entspricht, umfassend die Schrittte a) Empfangen einer Anfrage für die genannte Erzeugung von einem Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht, im Computer-Server-System, wobei das Computer-Server-System eine Suchfunktion für das Internet umfasst oder durch diese gebildet ist und wobei die Anfrage das Schlagwort umfasst und von der Suchfunktion empfangen wird, b) Bestimmen eines Diensterbringers aus einer Vielzahl von Diensterbringern in einer Datenbank im Computer-Server-System basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden und Eigenschafts-Profilen und/oder Wissens-Profilen der Diensterbringer, wobei die Datenbank eine Teilmenge von im Internet veröffentlichten Daten umfasst oder durch diese gebildet ist, wobei die Daten die Eigenschafts-Profile und/oder die Wissens-Profile der Diensterbringer umfassen, wobei den Daten der Diensterbringer in der Teilmenge ein vordefiniertes Schlagwort zugeordnet ist und wobei die Bestimmung eines Diensterbringers aus einer Vielzahl von Diensterbringern die Bestimmung des Diensterbringers in der genannten Teilmenge mit Hilfe der Suchfunktion basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden und den Eigenschafts-Profilen und/oder Wissens-Profilen der Diensterbringer umfasst, c) Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene beim Dienstsuchenden, d) Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den zumindest einen im Schritt b) bestimmten Diensterbringer, e) Erzeugen des virtuellen Objekts an einer örtlichen Position in der Szene in der ersten Video-Aufnahme durch den zumindest einen im Schrittt b) bestimmten Diensterbringer basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden und f) Bereitstellen des virtuellen Objekts beim Dienstsuchenden, Bei dieser Ausführungsvariante kann eine gesonderte Datenbank, in welcher Diensterbringer gespeichert sind, entfallen. Stattdessen werden Daten genutzt, welche im Internet (ohnehin) veröffentlicht sind. Die Daten umfassen die Eigenschafts-Profile und/oder die Wissens-Profile der Diensterbringer, können darüber hinausgehend aber auch anderer Natur sein. Zudem ist den Daten jeweils ein vordefiniertes Schlagwort zugeordnet. Dieses Schlagwort kann zum Beispiel der Name eines Anbieters für die Vermittlung von Augmented-Reality-Diensten sein. Das Computer-Server-System umfasst in dieser Ausführungsvartante eine Suchfunktion, die Teil eines Suchdiensts oder Teil einer Suchmaschine sein kann. Der Suchdienst kann auch einen Index der im Internet gefundenen Internet-Seiten umfassen, um eine Nutzeranfrage in sinnvoller Zeit durchführen zu können. Eine Anfrage des Dienstsuchenden wird bei dieser Ausführungsvariante an die Suchfunktion gesendet und dort verarbeitet. Konkret umfasst die Anfrage das vom dienstsuchenden Benutzer beschriebene Problem sowie das Schlagwort. Dieses Schlagwort kann vom dienstsuchenden Benutzer selbst eingegeben werden, oder es wird von einer auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software beziehungsweise App ergänzt. Die Suchfunktion sucht in Folge nach Internet-Seiten, welche zu der Problemstellung passenden Inhalt sowie das angegebene Schlagwort enthalten. Dazu kann der Index des Suchdiensts verwendet werden, prinzipiell kann die Suche aber auch direkt im Internet erfolgen. Durch das Schlagwort wird die Suche auf die besagte Teilmenge eingegrenzt, welche somit die Datenbank bildet oder von dieser umfasst ist. Die besagte Teilmenge kann auch als virtuelle Datenbank verstanden oder aufgefasst werden. Das Resultat der Suche wird in Folge von der Suchfunktion an das Endgerät des dienstsuchenden Benutzers oder einen Server des Anbieters für die Vermittlung von Augmented-Reality-Diensten übermittelt. Werden mehrere geeignete Diensterbringer ermittelt, dann können diese dem Dienstsuchenden zur Auswahl gestellt werden. Insbesondere kann das Suchergebnis als Liste angezeigt werden. Vorteilhaft können durch die vorgeschlagenen Maßnahme Datenschutzvorgaben gut erfüllt werden, da im Wesentlichen mit ohnehin veröffentlichten Daten gearbeitet wird. Des Weiteren kann ein Aufwand für Befüllung und Wartung einer eigenen Datenbank eingespart oder wenigstens reduziert werden.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die obige Teilmenge von im Internet veröffentlichten Daten bei dieser Ausführungsvariante nicht zwangsläufig die einzige Datenquelle für die Suche nach einem Diensterbringer sein muss, sondern auch ein außerhalb des Internets liegender Teil der Datenbank beziehungsweise eine außerhalb des Internets liegende Sub-Datenbank vorgesehen sein kann, in dem oder in der nach weiteren geeigneten Diensterbringern gesucht wird. Der außerhalb des internets liegende Teil der Datenbank kann auch als Sub-Datenbank aufgefasst werden und wird der Einfachheit halber im Folgenden synonymisch als „Sub- Datenbank“ referenziert.

Denkbar ist weiterhin, dass die außerhalb des Internets liegende Sub-Datenbank Daten enthält, welche die im Internet verfügbaren Daten von Diensterbringern ergänzen. Beispielsweise können dort Namen, Wohnadressen, Kontonummern, Eigenschafts-Profile oder Teile davon, Wissens-Profile oder Teile davon und dergleichen von Diensterbringern gespeichert sein. Die Sub-Datenbank kann auf einem Server des Anbieters für die Vermittlung von Augmented-Reality-Diensten liegen beziehungsweise gespeichert sein. Insbesondere kann der Inhalt der Sub- Datenbank ganz oder in Teilen nicht-öffentlich sein.

Durch Verwendung unterschiedlicher Schlagwörter können auch unterschiedliche Teilmengen und somit unterschiedliche virtuelle Datenbanken gebildet beziehungsweise durchsucht werden. Durch kombinierte Verwendung unterschiedlicher Schlagwörter (und deren UND-Verknüpfung) können auch Schnittmengen unterschiedlicher Teilmengen durchsucht werden. Eine solche Schnittmenge kann auch als Sub-Teilmengen einer Teilmenge aufgefasst werden.

Günstig ist es, wenn die vom dienstsuchenden Benutzer eingegebene Anfrage vom Computer-Server-System oder von einer im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software automatisch mit dem Schlagwort ergänzt wird und/oder durch automatische Umformulierung an die Suchfunktion angepasst wird. Durch die automatische Ergänzung mit dem Schlagwort muss der dienstsuchende Benutzer die Eingabe des Schlagworts nicht berücksichtigen. Vorteile ergeben sich auch bei einer Anfrage, die sowohl an die Suchfunktion als auch an die Sub- Datenbank gesendet wird. Dabei kann die an die Suchfunktion gesendete Anfrage mit dem Schlagwort ergänzt werden, wohingegen die an die Sub-Datenbank gesendete Anfrage unberührt bleibt. Vorteile ergeben sich auch bei einer automatischen Umformulierung der Anfrage, insbesondere wenn die Suchfunktion als solche durch den Anbieter für die Vermittlung von Augmented-Reality-Diensten nicht beeinflussbar ist, weil sie von einem Dritten stammt und damit außerhalb des Einflussbereichs des Anbieters für die Vermittlung von Augmented-Reality-Diensten liegt. Durch das automatische Umformulieren von Anfragen, die für die Suchfunktion ungünstig sind, kann das von der Suchfunktion gelieferte Ergebnis dennoch beeinflusst und verbessert werden. Beispielsweise können in einer Tabelle im Computer-Server-System oder im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers Synonyme für Begriffe gespeichert sein, welche sich als ungünstig für die Suchfunktion herausgestellt haben. Beispielsweise kann der Begriff „Wärmetauscher“ automatisch in „Thermoblock“ umgewandelt werden, wenn die Anfrage eine Kaffeemaschine betrifft, da der Begriff „Thermoblock“ in diesem Zusammenhang unter Umständen zu besseren Suchergebnissen führt.

Beispielsweise können mehrere Anfragen mehrerer Dienstsuchender im Hinblick auf die Bestimmung von Diensterbringern untersucht werden, die das gestellte Problem zufriedenstellend gelöst haben. Stellt sich dabei eine statistische Abhängigkeit heraus, das heißt stellt sich beispielsweise heraus, dass der Begriff „Thermoblock" zu signifikant besseren Ergebnissen als „Wärmetauscher“ führt, dann kann ein solches Synonym in die genannte Tabelle aufgenommen werden. Insbesondere kann der Anteil an erfolgreich gelösten Problemen, welche auf den unterschiedlichen Suchbegriffen fußt, als prozentualer Anteil ausgedrückt und ein Synonym in die Tabelle aufgenommen werden, wenn der prozentuale Anteil einen vorgebbaren Schwellwert überschreitet. Sinngemäß zu der eingangs erwähnten Variante kann eine gleichzeitig an die Sub-Datenbank gesendete Anfrage unverändert bleiben oder auf andere Weise geändert werden.

Vorteilhaft ist es, wenn den Daten der genannten Teilmenge je Diensterbringer neben dem Schlagwort eine Adresse und/oder Identität des jeweiligen Diensterbringers zugeordnet ist und die Übertragung der ersten Video-Aufnahme im Schrittt d) an die Adresse des zumindest einen im Schrittt b) bestimmten Diensterbringers oder an den zumindest einen im Schrittt b) bestimmten Diensterbringer mit dessen Identität erfolgt. Auf diese Weise sind die Diensterbringer in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz erreichbar, entweder über eine Adresse des Diensterbringers in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz oder über deren Identität. Eine Identität kann beispielsweise ein Name (auch Nickname) des Diensterbringers sein, insbesondere ein eindeutiger Name in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz. Ist in der Teilmenge von im Internet veröffentlichten Daten lediglich die Identität eines Diensterbringers verfügbar, dann kann in einer außerhalb des Internets liegenden Tabelle eine Zuordnung zwischen einer Adresse eines Diensterbringers und seiner Identität gespeichert sein. Mit der Identität eines Diensterbringers kann auf diese Weise seine Adresse in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz ermittelt werden oder umgekehrt.

Ein auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufendendes Computerprogramm kann in obigem Zusammenhang insbesondere folgende Schritte ausführen: - Senden der Anfrage an die Suchfunktion, wobei die Anfrage das Schlagwort enthält oder die Anfrage vom Computerprogramm mit dem Schlagwort ergänzt wird, - Empfangen einer von der Suchmaschine erstellten Ergebnisliste mit Diensterbringern, - Empfangen oder Erfassen einer Auswahl eines Diensterbringer vom dienstsuchenden Benutzer,

Senden der ersten Video-Aufnahme an die Adresse oder Identität des gewählten Diensterbringers und - im Fall g) Empfangen des vom gewählten Diensterbringer erzeugten virtuellen Objekts oder im Fall h) Empfangen der vom gewählten Diensterbringer ergänzten ersten Video-Aufnahme.

Vorteilhaft ist es, wenn die im Internet veröffentlichten Daten Internet-Seiten umfassen oder durch diese gebildet sind, wobei die Internet-Seiten jeweils zumindest einem der Diensterbringer zugeordnet sind und wobei - das Schlagwort, - das Schlagwort und die Adresse des zumindest einen Diensterbringers und/oder - das Schlagwort und die Identität des zumindest einen Diensterbringers in Header- oder Metadaten der jeweiligen Internet-Seite enthalten sind. Beispielsweise kann das Schlagwort ein „keyword“ in den Header- oder Metadaten einer http-lnternetseite sein. Auf diese Weise ist es von einer Suchfunktion leicht auffindbar. Eigenschafts-Profile und/oder Wissens-Profile der Diensterbringer können in der „description“ einer http-lnternetseite enthalten sein. Denkbar ist aber auch, dass sich die Eigenschafts-Profile und/oder Wissens-Profile der Diensterbringer im sichtbaren Teil der Internetseite befinden. Grundsätzlich wäre es auch möglich, dass sich das Schlagwort im sichtbaren Teil der Internetseite befindet, unter Umständen ist es für Suchfunktionen dort aber schwerer auffindbar. Wenn die im Internet veröffentlichten Daten Internet-Seiten umfassen, dann kann ein Ergebnis der Suchfunktion beispielsweise als Ergebnisliste mit Links zu den Internet-Seiten der gefundenen Diensterbringer ausgegeben werden. Denkbar wäre auch, dass die Ergebnisliste eine Möglichkeit zum automatischen Verbindungsaufbau zu einem Diensterbringer in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz enthält. Beispielsweise kann einem Diensterbringer in der Ergebnisliste eine Taste oder ein Link zugeordnet sein, über den der Diensterbringer im in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz erreicht werden kann. Wählt der dienstsuchenden Benutzer einen der auf die Internet-Seiten zeigenden Links, so wird in an sich bekannter Weise die damit verknüpfte Internet-Seite geöffnet. Wählt der dienstsuchende Benutzer die Taste oder den Link für eine Verbindung in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz, dann kann eine Augmented-Reality-Verbindung zu dem betreffenden Diensterbringer aufgebaut werden beziehungsweise die erste Video-Aufnahme im Schritt d) an den betreffenden Diensterbringer übermittelt werden. Dazu kann die bereits oben erwähnte Adresse und/oder Identität des Diensterbringers genutzt werden. An dieser Stelle wird angemerkt, dass „Internet-Seiten“ im Sinne diese Offenbarung auch Profile von Diensterbringern in sozialen Netzwerken umfassen können. Das Schlagwort kann zum Beispiel ein mit dem „#"-Zeichen eingeleiteter Hashtag sein. Einer Internet-Seite können auch mehrere Diensterbringer zugeordnet sein, beispielsweise wenn mehrere Mitarbeiter einer Firma für eine Fernunterstützung zur Verfügung stehen. Sind einer Internet-Seite mehrere Diensterbringer zugeordnet, dann kann die Internet-Seite auch mehrere Adressen oder Identitäten von Diensterbringern umfassen. Denkbar ist demzufolge, dass eine Ergebnisliste einer Suchfunktion mehrere oder alle dieser Adressen oder Identitäten aufweist. Denkbar ist aber auch, dass in der bereits weiter oben angesprochene Tabelle betreffend eine Zuordnung zwischen einer Adresse eines Diensterbringers und seiner Identität mehrere Adressen von Diensterbringern einer Identität zugeordnet sind oder umgekehrt. Mit Hilfe dieser Tabelle kann wiederum einer der mehreren Diensterbringer gewählt werden, entweder vom Dienstsuchenden, gemeinschaftlich von den mehreren Diensterbringern oder von einer Instanz, welcher den mehreren Diensterbringern übergeordnet ist Die beiden letzten Varianten kommen zum Beispiel dann in Betracht, wenn die mehreren Diensterbringern Angestellte einer Firma sind. Eine übergeordnete Instanz kann in diesem Fall eine Vermittlungs- Person oder ein Vermittlungs-Algorithmus sein.

Günstig ist es, wenn vor der Ausführung des Schritts d), des Schritts e) oder des Schritts f) in einem außerhalb des Internets liegenden Teil der Datenbank mittels der Adresse und/oder der Identität des im Schritt b) bestimmten Diensterbringers geprüft wird, ob dieser Diensterbringer zur Bearbeitung der Anfrage des Dienstsuchenden bereit und/oder berechtigt ist. Beispielsweise kann dazu ein Statusbit in einem dem Diensterbringer zugeordneten Datensatz ausgelesen werden. Beispielsweise kann der Status vom Diensterbringer im Falle eines Urlaubs auf „nicht erreichbar“ gesetzt werden. Eine Berechtigung kann beispielsweise angeben, ob ein Berechtigungsnachweis oder Befähigungsnachweise für die Ausübung des vom Diensterbringer angegebenen Berufs vorliegt. Denkbar wäre auch, dass der Status Auskunft über ein aufrechtes Abo bei dem Vermittlungs-Anbieter gibt.

Selbstverständlich können auch mehrere verschiedene Stati angegeben werden. Die Überprüfung kann insbesondere vom Computer-Server-System oder einer Software- Funktion (Query-Funktion) der oben angeführten Datenbank ausgeführt werden. Denkbar ist selbstverständlich auch, dass Diensterbringer, die nicht zur Bearbeitung der Anfrage des Dienstsuchenden bereit und/oder berechtigt sind, dem Dienstsuchenden nicht zur Auswahl gestellt werden beziehungsweise in einer Ergebnisliste der Suchfunktion entsprechend markiert oder von dieser ausgenommen werden.

Ein auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufendendes Computerprogramm kann in obigem Zusammenhang insbesondere folgende Schritte ausführen: - vor dem Senden der ersten Video-Aufnahme Senden der Adresse oder Identität des gewählten Diensterbringers an einen außerhalb des Internets liegenden Teil der Datenbank, - Empfangen einer Rückmeldung von diesem Teil der Datenbank und - Senden der ersten Video-Aufnahme nur dann an die Adresse oder Identität des gewählten Diensterbringers, wenn die genannte Rückmeldung anzeigt, dass der Diensterbringer zur Bearbeitung der Anfrage des Dienstsuchenden bereit und/oder berechtigt ist.

Vorteilhaft ist es weiterhin, wenn ein potenzieller Diensterbringer, zu dem Daten außerhalb der Teilmenge im Internet veröffentlicht sind, der jedoch im Schritt b) von der Suchfunktion bestimmt oder ermittelt wird, vom Computer-Server-System oder von einer im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software automatisch verständigt wird, wenn der Dienstsuchende einen dem potenziellen Diensterbringer zugeordneten Datensatz aufruft. Durch eine Unschärfe der Suchfunktion kann es vorkommen, dass im Schritt b) potenzielle Diensterbringer außerhalb der Teilmenge (welche also nicht in der Datenbank enthalten oder registriert sind) bestimmt oder ermittelt und dem Dienstsuchenden zur Auswahl gestellt werden. Vorteilhaft können auf diese Weise Diensterbringer für die Teilnahme in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz angeworben werden. Vorteilhaft erfolgt dies sehr zielgerichtet, da der potenzielle Diensterbringer von der Suchfunktion einerseits als geeignet für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden ermittelt wurde und andererseits der Dienstsuchende durch Aufrufen des besagten Datensatzes sein Interesse an dem potenziellen Diensterbringer zum Ausdruck bringt. Bei den Daten oder dem Datensatz, welche oder welcher vom Dienstsuchenden aufgerufen wird, kann es sich insbesondere um eine Internet-Seite des potenziellen Diensterbringers handeln, welche das Schlagwort nicht aufweist.

Ein auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufendendes Computerprogramm kann in obigem Zusammenhang einen potenziellen Diensterbringer, zu dem Daten außerhalb der Teilmenge im Internet veröffentlicht sind, der jedoch im Schritt b) von der Suchfunktion bestimmt oder ermittelt wird, insbesondere automatisch verständigen, wenn der Dienstsuchende einen dem potenziellen Diensterbringer zugeordneten Datensatz aufruft.

Wird ein Diensterbringer neu angelegt und sind von ihm noch keine Daten im Internet verfügbar, dann kann ein entsprechender Datensatz für ihn im Internet angelegt werden. Insbesondere kann eine Internet-Seite (z.B. http-Seite) für den Diensterbringer erzeugt werden. Die Daten des Diensterbringers können in den Header- oder Metadaten und/oder in den sichtbaren Daten der jeweiligen Internet- Seite gespeichert werden. Insbesondere können die Internet-Seite oder Teile davon basierend auf den Eingaben des Diensterbringers automatisch vom Computer- Server-System oder von einer im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software erzeugt werden. Im Speziellen betrifft dies einen Textbaustein für das Schlagwort, eine Adresse des Diensterbringers oder eine Identität des Diensterbringers. Die Erzeugung eines Datensatzes im Internet kann auch als Eintrag in die virtuelle Datenbank verstanden oder aufgefasst werden.

Günstig ist es, wenn i) das Computer-Server-System oder die Künstliche-Intelligenz-Funktion basierend auf der Anfrage Internet-Seiten sucht, auf denen eine der Anfrage zugrunde liegende Problemstellung diskutiert oder beantwortet wird, und/oder ii) die Anfrage ein Produkt betrifft, das als Objekt in der Szene enthalten ist, und das Computer-Server-System oder die Künstliche-Intelligenz-Funktion basierend auf der Anfrage Internet-Seiten sucht, auf denen dieses Produkt oder ein Teil davon angeboten, rezensiert und/oder diskutiert wird oder auf denen eine Dokumentation veröffentlicht ist, welche sich auf das Produkt oder den Teil bezieht, und - das Computer-Server-System oder die Künstliche-Intelligenz-Funktion ein

Ergebnis der Suche an den Dienstsuchenden und/oder den Diensterbringer übermittelt.

Auf diese Weise können der Dienstsuchende und/oder der Diensterbringer bei der Lösung des gestellten Problems unterstützt werden. Im Fall i) wird nach Fragestellungen gesucht, welche der Anfrage des Dienstsuchenden gleichen oder zumindest ähneln, und welche auf der betreffenden Internet-Seite beantwortet oder wenigstens diskutiert wurden. Beispielsweise kann ein Benutzer in einem Diskussionsforum oder auch auf einer Händler- oder Herstellerseite, auf der die Möglichkeit besteht, Produkte zu diskutieren, eine Frage stellen und von einem anderen Nutzer oder einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion (welche nicht notwendigerweise identisch mit der im Schritt b) ermittelten Künstliche-Intelligenz- Funktion ist) eine Antwort darauf enthalten. Bei der im Fall ii) erwähnten Dokumentation kann es sich beispielsweise um ein Produktdatenblatt, eine Bedienungs- oder Betriebsanleitung, eine Reparaturanleitung, eine Montageanleitung, eine Ersatzteilliste, Produktabbildungen oder CAD-Daten für das Produkt handeln. Denkbar ist auch, dass im Fall ii) Internet-Seiten ermittelt werden, auf denen Ersatzteile erworben werden können. An dieser Stelle wird angemerkt, dass die zu den Ansprüchen 21 und 22 offenbarte Lehre sinngemäß auch für diese Ausführungsform anwendbar ist. Günstig ist es weiterhin, wenn die vom dienstsuchenden Benutzer eingegebene Anfrage vom Computer-Server-System oder von einer im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software automatisch mit zumindest einem Begriff ergänzt wird, welcher im Fall i) Internet-Seiten charakterisiert, auf denen Problemstellungen diskutiert werden, oder im Fall ii) Internet-Seiten charakterisiert, auf denen Produkte oder Teile davon angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden, und wenn die ergänzte Anfrage an die Suchfunktion für das Internet gesendet wird. Beispielsweise kann der zumindest eine Begriff im Fall i) „Diskussionsgruppe", „Diskussion“, „Hilfeforum“ oder ähnlich lauten. Im Fall ii) kann der zumindest eine Begriff beispielsweise „Kaufen" , „Produktrezensionen“ oder ähnlich lauten. Internet-Seiten, auf denen Produkte oder Teile davon angeboten werden, können auch durch die Bezeichnung einer Währung, etwa „EUR“ charakterisiert werden, da Angebote praktisch immer mit einem Preis versehen werden. Auch ein Name eines Händlers, der einschlägige Produkte oder Teile anbietet, kann als charakterisierender Begriff verwendet werden. Im Fall ii) können ebenfalls die für den Fall i) angegebenen Begriffe verwendet werden. Auch eine Kombination mehrerer Begriffe ist möglich.

In einem besonders vorteilhaften Verfahren werden durch eine Anfrage eines Dienstsuchenden zwei Anfragen (oder auch mehr als zwei Anfragen) an eine oder mehrere Suchfunktionen für das Internet angestoßen. Eine erste Anfrage wird dabei mit dem Schlagwort ergänzt, das die Teilmenge der im Internet vorhandenen Diensterbringer charakterisiert, eine zweite Anfrage mit dem für die Fälle i) und/oder ii) vorgesehenen Begriff. Auf diese Weise kann mit einer Anfrage eines Dienstsuchenden einerseits ein geeigneter Diensterbringer ermittelt werden, andererseits im Internet veröffentlichte Information zur Unterstützung der Problemlösung.

Die vom dienstsuchenden Benutzer eingegebene Anfrage kann vom Computer- Server-System oder von einer im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software in gleicher Weise auch automatisch mit dem Ort, an dem sich der dienstsuchende Benutzer befindet, ergänzt werden, wenn eine Diensterbringung vor Ort ermöglicht werden soll. Darüber hinaus kann die vom dienstsuchenden Benutzer eingegebene Anfrage vom Computer-Server-System oder von einer im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software mit anderen, weiteren Begriffen automatisch ergänzt werden, um das Ergebnis der Suchfunktion zu beeinflussen.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn im Schritt b) eine Vielzahl an Diensterbringern bestimmt und dem Dienstsuchenden vom Computer-Server-System zur Auswahl gestellt wird und die Schritte d) und e) auf Basis des vom Dienstsuchenden gewählten Diensterbringers ausgeführt werden, die Auswahl des Dienstsuchenden im Computer-Server-System oder im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers erfasst und gespeichert wird und dem Dienstsuchenden die Vielzahl an Diensterbringern nochmals zur Auswahl gestellt wird, wobei die Schrittte d) und e) in Folge auf Basis des vom Dienstsuchenden neu gewählten Diensterbringers ausgeführt werden, i) wenn der Dienstsuchende eine solche Änderung anfordert, ii) wenn der vom Dienstsuchenden ursprünglich gewählte Diensterbringer die Diensterbringung ablehnt oder iii) wenn der vom Dienstsuchenden ursprünglich gewählte Diensterbringer nicht innerhalb einer vorgebbaren Zeit auf die Anfrage reagiert, wobei der ursprünglich gewählte Diensterbringer in den nochmals angebotenen Diensterbringern markiert oder aus den nochmals angebotenen Diensterbringern gelöscht wird.

Bei dieser Ausführungsvariante werden vom Computer-Server-System mehrere Diensterbringer ermittelt, von denen der Dienstsuchende einen oder auch mehrere für die Diensterbringung auswählen kann. Beispielsweise werden dem Dienstsuchenden die Diensterbringer in Form einer Liste angeboten. Möchte der Dienstsuchende von sich aus eine Änderung vornehmen oder ergibt sich in den Fällen ii) und iii) ein Bedarf für eine Änderung, dann werden dem Dienstsuchenden die Diensterbringer nochmals zur Auswahl gestellt, beispielsweise wiederum in Form einer Liste. Durch Speichern der „Historie" der vom Dienstsuchenden vorgenommenen Auswahl wird das Auffinden eines passenden Diensterbringers für den dienstsuchenden Benutzer wesentlich erleichtert. Bereits gewählte Diensterbringer können beispielsweise in einer Liste farblich markiert oder aus der Liste gelöscht werden. Das angegebene Verfahren kann dabei auch rekursiv ausgeführt werden, wobei die Anzahl der markierten oder gelöschten Diensterbringer dementsprechend größer wird. Die Zeit, innerhalb derer im Fall iii) eine Antwort von einem Diensterbringer erwartet wird, kann vom Computer-Server-System vorgegeben werden, von einer auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software oder App oder aber auch vom dienstsuchenden Benutzer selbst. Beispielsweise kann die Zeit sechs Stunden betragen. Denkbar wäre auch, dass für einige oder jeden der Diensterbringer eine individuelle Reaktionszeit vorgegeben wird. Denkbar ist auch, dass der gewählte Diensterbringer dem Dienstsuchenden eine Zeit mitteilt, die er für die Sichtung seiner Anfrage benötigt und dass der Dienstsuchende daraufhin die erwartete Reaktionszeit ändert. Vorteilhaft ist es weiterhin, wenn - die verfügbaren Diensterbringer für die Änderung der Auswahl (in einer Liste) im Computer-Server-System oder im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers gespeichert werden und dem Dienstsuchenden für eine Änderung des Diensterbringers diese (Liste) nochmals angezeigt werden oder - in den angebotenen Diensterbringern markierte oder aus den angebotenen Diensterbringern gelöschte Diensterbringer im Computer-Server-System oder im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers gespeichert werden und für die Änderung der Auswahl der Schritt b) im Computer-Server-System nochmals ausgeführt wird, wobei gespeicherte bereits markierte oder gelöschte Diensterbringer bei einem neuerlichen Angebot zur Auswahl wiederum markiert oder aus den angebotenen Diensterbringern gelöscht werden.

Bei der ersten Ausführungsvariante werden die verfügbaren Diensterbringer für eine neuerliche Auswahl gespeichert, beispielsweise in Form einer Liste. Soll eine Auswahl geändert werden, wird dem Dienstsuchenden diese Liste nochmals angezeigt. Denkbar wäre aber auch, dass der Schritt b) neuerlich ausgeführt wird. Dadurch werden dem Dienstsuchenden neu in der Datenbank hinzugekommene Diensterbringer, welche das Anforderungsprofil erfüllen, vorteilhaft ebenfalls angeboten. Dabei werden bereits markierte oder gelöschte Diensterbringer gespeichert und bei einem neuerlichen Angebot zur Auswahl wieder markiert oder aus den angebotenen Diensterbringern gelöscht.

Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn vom Computer-Server-System oder vom Endgerät des dienstsuchenden Benutzers eine vom dienstsuchenden Benutzer bei seiner Auswahl bestimmte Reihenfolge anzufragender Diensterbringer erfasst wird und diese Diensterbringer vom Computer-Server-System oder vom Endgerät des dienstsuchenden Benutzers der Reihe nach angefragt werden, bis ein Diensterbringer positiv auf die Anfrage antwortet oder bis ein Diensterbringer innerhalb einer vorgebbaren Zeit positiv auf die Anfrage antwortet

Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen kann eine Auswahl eines Diensterbringers durch den Dienstsuchenden auf besonders komfortable Weise erfolgen, da die Anfrage an gereihte Diensterbringer automatisch erfolgt. Konkret bestimmt der dienstsuchende Benutzer, welcher Diensterbringer als erstes angefragt werden soll, welcher als zweiter und so weiter. Eine Reaktionszeit für den Diensterbringer kann wiederum vom Computer-Server-System vorgegeben werden, von einer auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software oder App oder vom dienstsuchenden Benutzers selbst. Denkbar ist wiederum, dass für einige oder jeden der Diensterbringer eine individuelle Reaktionszeit vorgegeben wird.

Günstig ist es in obigem Zusammenhang, wenn der in der Reihenfolge nächste Diensterbringer vom Computer-Server-System oder vom Endgerät des dienstsuchenden Benutzers automatisch angefragt wird oder vom Computer-Server- System oder vom Endgerät des dienstsuchenden Benutzers dazu eine Bestätigung vom Dienstsuchenden eingeholt wird. Bei der ersten Variante wird der in der Reihenfolge nächste Diensterbringer vom Computer-Server-System oder vom Endgerät des dienstsuchenden Benutzers ohne Zutun des dienstsuchenden Benutzers angefragt, wodurch das Auffinden eines Diensterbringers für den Dienstsuchenden besonders komfortabel ist Denkbar ist aber auch, dass dafür die Bestätigung des Dienstsuchenden nötig ist, so wie das für die zweite Variante angegeben ist. Dadurch können geänderte Umstände besser berücksichtigt werden, beispielsweise wenn das Problem des Dienstsuchenden zwischenzeitlich auf andere Weise behoben wurde.

Im Folgenden werden einige vorteilhafte Möglichkeiten für das Speichern von Trainingsdaten für eine Künstliche-Intelligenz-Funktion und für das Training einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion angegeben:

Besonders vorteilhaft ist es, wenn der Dienstsuchende und/oder der Diensterbringer während der ersten Video-Aufnahme und/oder im Fall f3) während der zweiten Video-Aufnahme vom Computer-Server-System oder von einer im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software oder von einer im Endgerät des diensterbringenden Benutzers laufenden Software aufgefordert wird, in der Szene enthaltene Objekte oder Teile davon zu identifizieren und/oder zu bezeichnen und wenn diese Identifikation und/oder Bezeichnung im Computer-Server-System zugeordnet zum identifizierten und/oder bezeichneten Objekt gespeichert wird. Auf diese Weise können während einer Augmented-Reality-Sitzung oder Session Informationen über Objekte gesammelt werden, welche in der Szene erhalten sind. Beispielsweise kann das Computer-Server-System, die im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufende Software oder die im Endgerät des diensterbringenden Benutzers laufende Software ein Objekt in der Szene markieren und an den dienstsuchenden Benutzer und/oder an den diensterbringenden Benutzer die Aufforderung ausgeben (beispielsweise durch Text- oder Sprachausgabe), dieses Objekt zu bezeichnen. Beispielsweise kann die Bezeichnung dadurch erfolgen, dass diese vom dienstsuchenden Benutzer und/oder diensterbringenden Benutzer gesprochen oder in ein Eingabefeld eingegeben wird. Auch die Auswahl eines bestimmten Begriffs aus einem Menü wäre denkbar. Mit anderen Worten wird das Objekt beziehungsweise „getaggt“. Denkbar wäre auch, dass der Computer-Server-System, die im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufende Software oder die im Endgerät des diensterbringenden Benutzers laufende Software eine Bezeichnung eines Objekts an den dienstsuchenden Benutzer und/oder an den diensterbringenden Benutzer mit der Aufforderung ausgibt, das Objekt mit der besagten Bezeichnung zu identifizieren (wiederum beispielsweise durch Text- oder Sprachausgabe). Beispielsweise kann die Identifikation mit einer durch ein virtuelles Objekt gebildeten Markierung erfolgen, durch Zeigen mit dem Finger darauf oder durch Zoomen auf das Objekt. Die beiden letztgenannten Möglichkeiten stehen dem dienstsuchenden Benutzer nativ zur Verfügung, aber auch für den diensterbringenden Benutzer bestehen diese Möglichkeiten grundsätzlich, beispielsweise wenn seine Hände ebenfalls gefilmt werden, etwa von einer Kamera seines Endgeräts, oder wenn ihm die Steuerung des Zooms einer Kamera im Endgerät des diensterbringenden Benutzers übertragen wird. Denkbar wäre insbesondere, dass die Bezeichnung des Objekts aus der Anfrage des Dienstsuchenden stammt oder von dieser abgeleitet wird. Dass heißt, der Dienstsuchende und/oder der Diensterbringer kann dazu aufgefordert werden, ein Objekt zu identifizieren, das in der Anfrage des Dienstsuchenden genannt ist oder dessen Bezeichnung aus der Anfrage des Dienstsuchenden abgeleitet wird, wobei die genannte Bezeichnung des Objekts an den Dienstsuchenden und/oder den Diensterbringer ausgegeben wird. Hat der Dienstsuchende in seiner Anfrage beispielsweise angegeben „Kaffeemaschine defekt“, dann kann der Dienstsuchende und/oder der Diensterbringer aufgefordert werden, die Kaffeemaschine in der aufgenommenen Szene zu identifizieren. Hat der Dienstsuchende in seiner Anfrage beispielsweise angegeben „Keine Kaffeeausgabe" , dann kann aus der Anfrage abgeleitet werden, dass unter Umständen die Wasserpumpe der Kaffeemaschine defekt ist. Demzufolge können der Dienstsuchende und/oder im Besonderen der Diensterbringer dazu aufgefordert werden, die Wasserpumpe in der aufgenommenen Szene zu identifizieren. Denkbar ist auch, dass die Identifikation anderer, nicht zwangsläufig als defekt angenommener Teile angefordert wird, beispielsweise der Kaffeemühle. Insbesondere können im Computer-Server-System Bezeichnungen von Objekten bekannt sein, die aus früheren Anfragen stammen. Beispielsweise können im Zusammenhang mit einer Kaffeemaschine stehenden Bezeichnungen von Objekten in einer Tabelle gesammelt werden, und die Identifikation diese Objekte immer wieder angefordert werden. Auf diese Weise können Daten für das Training der Künstlichen-Intelh'genz-Funktion gesammelt werden, die in Folge die Bezeichnung von Objekten erlernen kann.

In gleicher Weise und zum gleichen Zweck kann der Diensterbringer dazu aufgefordert werden, ein als virtuelles Objekt vorliegendes Werkzeug zu bezeichnen und/oder zu identifizieren.

Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn während der ersten Video-Aufnahme und/oder im Fall f3) während der zweiten Video-Aufnahme erfasste Daten zeitlich in eine Anfrage-Phase, eine Präzisierungs-Phase und eine Lösungs-Phase eingeteilt werden, wobei in der Anfrage-Phase vom Dienstsuchenden das der Anfrage zugrunde liegende Problem erläutert wird, in der Präzisierungs-Phase das der Anfrage zugrunde liegende Problem aufgrund einer Frage des Diensterbringers vom Dienstsuchenden präzisiert wird und in der Lösungs-Phase das der Anfrage des Dienstsuchenden zugrunde liegende Problem vom Diensterbringer gelöst wird und i) eine Markierung/Kennzeichnung, welche die Anfrage-Phase von der Präzisierungs-Phase trennt und/oder eine Markierung/Kennzeichnung welche die Präzisierungs-Phase von der Lösungs-Phase trennt, im Computer-Server-System gespeichert wird oder ii) die der Anfrage-Phase, der Präzisierungs-Phase und der Lösungs-Phase zugeordneten Daten voneinander getrennt im Computer-Server-System gespeichert werden, insbesondere basierend auf den Kennzeichnungen des Dienstsuchenden und/oder des Diensterbringers.

Bei dieser Ausführungsvariante wird eine Fernreparatur in drei Phasen eingeteilt, die in Folge getrennt im Computer-Server-System gespeichert werden oder deren Übergänge im Computer-Server-System gespeichert werden. Auf diese Weise wird ein nachfolgendes Training einer oder mehrerer Künstlicher-Intelligenz-Funktionen wesentlich erleichtert, da diese auf spezielle Aufgaben trainiert werden können, nämlich dadurch, dass - die in der Anfrage-Phase vom Dienstsuchenden stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion in die Künstliche-Intelligenz- Funktion gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion auf diese Weise das der Anfrage des Dienstsuchenden zugrunde liegende Problem erlernt (beispielsweise kann die Künstliche-Intelligenz-Funktionen in Folge eine Anfrage, die als Grundlage für eine Suche nach einem Diensterbringer dient, z.B. nur aus einer Video-Information eines Dienstsuchenden ableiten, kann eine Plausibilitätsprüfung für eine Anfrage eines Dienstsuchenden durchführen, oder kann eine Anfrage eines Dienstsuchenden verbessern oder daraus eine verbesserte Anfrage ableiten), - die in der Präzisierungs-Phase vom Dienstsuchenden stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion in die Künstliche-Intelligenz- Funktion gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion auf diese Weise die Erkennung von in der Anfrage des Dienstsuchenden fehlender Informationen erlernt (beispielsweise kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion in Folge eine Ja/Nein-Aussage darüber treffen, ob in der Anfrage eines Dienstsuchenden Information fehlt, oder kann eine Anfrage eines Dienstsuchenden noch weiter verbessern oder daraus eine noch bessere Anfrage ableiten, die als Grundlage für eine Suche nach einem Diensterbringer dient), - die in der Präzisierungs-Phase vom Diensterbringer stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion in die Künstliche-Intelligenz- Funktion gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion auf diese Weise Fragen zur Erlangung von in der Anfrage des Dienstsuchenden fehlender Informationen erlernt (beispielsweise kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion einem Dienstsuchenden in Folge Fragen zwecks Konkretisierung seines Problems stellen, etwa in Textform oder in gesprochener Form), - die in der Lösungs-Phase vom Diensterbringer stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion in die Künstliche-Intelligenz-Funktion gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion auf diese Weise die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden erlernt (beispielsweise kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion einem Dienstsuchenden in Folge Anweisungen zur Lösung seines Problems geben, etwa in Textform oder in gesprochener Form). Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn der Dienstsuchende und/oder der Diensterbringer während der ersten Video-Aufnahme und/oder im Fall f3) während der zweiten Video-Aufnahme vom Computer-Server-System, von einer im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software oder von einer im Endgerät des diensterbringenden Benutzers laufenden Software aufgefordert wird, einen Übergang von der Anfrage-Phase zur Präzisierungs-Phase und/oder einen Übergang von der Präzisierungs-Phase zur Lösungs-Phase zu kennzeichnen, wobei diese Kennzeichnung im Fall i) im Computer-Server-System gespeichert wird oder im Fall ii) zur getrennten Speicherung der der Anfrage-Phase, der Präzisierungs-Phase und der Lösungs-Phase zugeordneten Daten im Computer-Server-System dient. Ähnlich wie bei der Bezeichnung oder Identifikation von Objekten können der Dienstsuchende und/oder der Diensterbringer während einer Augmented-Reality- Sitzung oder Session dazu aufgefordert werden, die Übergänge zwischen den einzelnen Phasen zu kennzeichnen oder zu markieren. Beispielsweise kann die Aufforderung optisch und/oder akustisch ausgegeben werden. Zum Beispiel kann dies dadurch erfolgen, dass das Computer-Server-System, die im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufende Software oder die im Endgerät des diensterbringenden Benutzers laufende Software die Aufforderung ausgibt „Bitte Taste X drücken, wenn Sie mit dem Stellen Ihrer Frage fertig sind" oder „Bitte sagen Sie ,fertig', wenn Sie mit der Präzisierung Ihrer Frage fertig sind“.

Vorteilhaft ist es, wenn eine oder mehrere der folgenden Daten oder Informationstypen, welche während der ersten Video-Aufnahme erfasst werden, voneinander getrennt im Computer-Server-System gespeichert werden: - eine Videospur der ersten Video-Aufnahme, - eine Audiospur der ersten Video-Aufnahme, - ein im Schritt f) bereitgestelltes virtuelles Objekt, - 3D-Daten beziehungsweise räumliche Daten der Szene, insbesondere in Form einer gesonderten Spur in der ersten Video-Aufnahme, - transkribierte Information, welche auf gesprochener, vom Dienstsuchenden und/oder vom Diensterbringer stammender, in der ersten Video-Aufnahme enthaltener Information basiert, - eine Bedeutung einer Geste oder Sprachmelodie des Dienstsuchenden und/oder des Diensterbringers, - eine Identifikation und/oder Bezeichnung eines in der Szene enthaltenen Objekts oder von Teilen des Objekts, eine Kennzeichnung eines Übergangs von der Anfrage-Phase zur Präzisierungs-Phase und/oder eines Übergang von der Präzisierungs-Phase zur Lösungs-Phase. - auf dem Objekt angebrachte, maschinenlesbare Information, - Sensordaten von einem im Objekt verbauten Sensor, - einen Programmfortschritt einer im Objekt ablaufenden Software, - eine dem Objekt zugrunde liegende Kinematik, - aus einem Datenspeicher des Objekts ausgelesene Information, - Maschinendaten.

Alternativ oder zusätzlich können im Fall f3) eine oder mehrere der obigen während der zweiten Video-Aufnahme erfassten Daten oder Informationstypen voneinander getrennt im Computer-Server-System gespeichert werden.

Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen können eine oder mehrere Künstliche- Intelligenz-Funktionen für jeweils eine spezielle Aufgabe trainiert werden.

Demgemäß können unterschiedliche Künstliche-Intelligenz-Funktionen für unterschiedliche Teilaufgaben trainiert werden. Denkbar ist aber auch, dass eine Künstliche-Intelligenz-Funktion nach und nach mit mehreren oder allen Teilaufgaben trainiert wird. Insbesondere kann dies durch ein Verfahren erfolgen, bei dem - das gespeicherte virtuelle Objekt für ein Training der Künstlichen-Intelligenz- Funktion in die Künstliche-Intelligenz-Funktion gespeist wird und die Künstliche- Intelligenz-Funktion auf diese Weise die Nutzung des virtuellen Objekts für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden erlernt, - die gespeicherten Videospur der Szene und eine Identifikation und/oder Bezeichnung eines in der Szene enthaltenen Objekts oder eine Identifikation und/oder Bezeichnung von Teilen dieses Objekts für ein Training der Künstlichen- Intelligenz-Funktion in die Künstliche-Intelligenz-Funktion gespeist werden und die Künstliche-Intelligenz-Funktion auf diese Weise die Bezeichnung sowie eine zweidimensionale Erscheinung des in der Szene enthaltenen Objekts oder Teilen davon erlernt, - die gespeicherten räumlichen Daten der Szene und eine Identifikation und/oder Bezeichnung eines in der Szene enthaltenen Objekts oder eine Identifikation und/oder Bezeichnung von Teilen dieses Objekts für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion in die Künstliche-Intelligenz-Funktion gespeist werden und die Künstliche-Intelligenz-Funktion auf diese Weise die Bezeichnung sowie räumliche Konturen des in der Szene enthaltenen Objekts oder Teilen davon erlernt, - vom Dienstsuchenden stammende, gesprochene Information, insbesondere in transkribierter Form, für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion in die Künstliche-Intelligenz-Funktion gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion auf diese Weise das der Anfrage des Dienstsuchenden zugrunde liegende Problem erlernt, - vom Diensterbringer stammende, gesprochene Information, insbesondere in transkribierter Form, für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion in die Künstliche-Intelligenz-Funktion gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion auf diese Weise die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden erlernt.

In einer Kurzform, bei welcher das Trainingsziel jeweils mit einem Pfeil eingeleitet wird und vor dem Pfeil die Eingangsdaten angeführt werden, bedeutet dies: - Videodaten und Identifikationen/Bezeichnungen → Bezeichnung und zweidimensionale Erscheinung von Objekten, - Audiodaten und Identifikationen →Bezeichnung von Objekten und von Objekten emittierte Geräusche, - räumliche Daten und Identifikationen/Bezeichnungen →Bezeichnung und räumliche Konturen von Objekten - virtuelles Objekt und Identifikationen/Bezeichnungen → Bezeichnung des virtuellen Objekts (insbesondere Werkzeugs), - virtuelles Objekt → Nutzung des virtuellen Objekts für die Beantwortung der Anfrage.

Selbstverständlich können auch mehr als zwei Informationstypen kombiniert werden, beispielsweise: - Videodaten, räumliche Daten und Identifikationen/Bezeichnungen → Bezeichnung und zwei- und dreidimensionale Erscheinung von Objekten, - Videodaten, Audiodaten und Identifikationen/Bezeichnungen → Bezeichnung und zweidimensionale Erscheinung von Objekten sowie von Objekten emitierte Geräusche, etc. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen ergeben sich neben einer flexiblen Möglichkeit zum Training von Künstlichen-Intelligenz-Funktionen auch Vorteile bei der Datenübertragung von einer Trainingsdatenbank, in welcher die Trainingsdaten gespeichert sind, zu einer Künstlichen-Intelligenz-Funktionen, da nur der benötigte Teil der Daten übertragen werden muss. Vorteile ergeben sich auch beim Speicherbedarf an sich, da nicht benötigte Teile der erfassten Daten auf einfache Weise vom Speichern aufgenommen oder später gelöscht werden können.

In diesem Zusammenhang ist es auch von Vorteil, Abschnitte der Augmented- Reality-Sitzung oder Session, in denen keine Änderung der Daten erfolgt oder erkennbar ist, aus der Speicherung auszunehmen. Beispielsweise erfolgt in der Videospur keine Änderung, wenn der Dienstsuchende die Szene verlässt, um etwa ein Werkzeug zu holen. Diese Abschnitte können von der Speicherung ausgenommen werden, um Speicherplatz zu sparen.

Videodaten können insbesondere von einer Kamera im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers stammen. Audiodaten können insbesondere von einem Mikrofon im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers stammen. Räumliche Daten oder 3D-Daten können insbesondere von einem Raumtiefensensor (zum Beispiel LIDAR-Sensor) im Endgerät des dienstsuchenden Benutzers stammen. Beispielsweise können diese als Bild oder Film, bei dem jeder Pixelwert eine Raumtiefe angibt, vorliegen oder gespeichert werden. Ein virtuelles Objekt kann insbesondere durch Angabe, um welches Objekt es sich handelt (z.B. um einen Pfeil), ein reales Objekt, an dem es verankert ist, und durch Angabe von Relativabstand und Relativorientierung zu diesem Objekt in der Trainingsdatenbank gespeichert werden. Die automatische Transkription von gesprochener Information kann durch eine spezielle Software erfolgen, die an sich bekannt ist und daher an dieser Stelle nicht im Detail erläutert wird. Vorteilhaft kann gesprochene Information durch die Transkription anonymisiert werden. Denkbar ist auch, dass die gesprochene Information und/oder die transkribierte Information in eine vorgebbare Sprache, zum Beispiel in Englisch, übersetzt wird. Dadurch können entsprechende Trainingsdaten auch länderübergreifend erstellt werden. Nach einer Transkription können die betreffenden Passagen aus einer Audiospur gelöscht oder verfremdet werden. Der Beginn und das Ende einer solche Passage können durch dafür vorgesehene Tags gekennzeichnet werden. Die Identifikation und/oder Bezeichnung eines in der Szene enthaltenen Objekts oder von Teilen des Objekts sowie die Kennzeichnung eines Übergangs zwischen zwei Phasen kann wie bereits weiter oben beschrieben erfasst werden. Maschinenlesbare Information kann beispielsweise ein Barcode, ein QR-Code oder ein alphanummerischer Text sein, der durch OCR (optical character recognition) gewonnen wird. Sensordaten können von einem im Objekt verbauten und über das Endgerät des dienstsuchenden Benutzers ausgelesenen Sensor stammen. Beispielsweise kann dies die Temperatur einer Brüheinheit einer Kaffeemaschine sein. Handelt es sich bei dem Objekt in der aufgenommenen Szene um eine Maschine (zum Beispiel eine Küchenmaschine beziehungsweise einen Food-Processor), können darüber hinaus noch weitere Daten erfasst werden. Ein Programmfortschritt einer in der Maschine ablaufenden Software kann zum Beispiel in einem Debug-Modus erfasst werden. Einer der Maschine zugrunde liegende Kinematik, wenn die Maschine bewegte Teile aufweist, kann zum Beispiel aus Konstruktionsdaten (CAD-Daten) der Maschine stammen. Allgemein Maschinendaten, wie zum Beispiel ein aufgenommener Strom und dergleichen, können ebenfalls von in der Maschine verbauten Sensoren stammen.

Eine Geste oder Sprachmelodie des Dienstsuchenden und/oder des Diensterbringers kann über eine Bedeutung eines bestimmten Abschnitts in der ersten Video-Aufnahme und im Fall f3) in der zweiten Video-Aufnahme Aufschluss geben. Beispielsweise kann ein erhobener Zeigefinger des Diensterbringers anzeigen, dass dieser Abschnitt besonders wichtig ist. Zieht der Dienstsuchende seine Schultern hoch oder erhöht sich die Tonhöhe am Satzende, dann kann dies als Frage oder Unverständnis des Dienstsuchenden gedeutet werden und so weiter. Die entsprechende Bedeutung der Geste oder Sprachmelodie kann als „Tag“ in der Trainingsdatenbank gespeichert werden. Auf diese Weise können Abschnitten der ersten Video-Aufnahme und im Fall f3) der zweiten Video-Aufnahme bestimmte Bedeutungen zugewiesen werden, also zum Beispiel „besonders bedeutsam“ oder „offene Frage“. In Folge kann bei einem Training einer Künstliche-Intelligenz- Funktion besonderes Gewicht auf die Bedeutung des Abschnitts gelegt werden. Beispielsweise kann eine Künstliche-Intelligenz-Funktion für die die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden vorwiegend mit Trainingsdaten der Lösungs- Phase trainiert werden, welche als besonders bedeutsam gekennzeichnet sind. Als gelöscht oder verfremdet gekennzeichnete Passagen einer Audiospur können für das Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion ausgenommen werden.

„Getrennt gespeichert“ bedeutet im Zusammenhang mit der Speicherung von verschiedenen Informationstypen und im Zusammenhang mit der Speicherung von verschiedenen Phasen nicht, dass die zugeordneten Daten oder Informationstypen als voneinander getrennte Dateien gespeichert werden müssen. Vielmehr ist insbesondere auch möglich, die einzelnen Daten oder Informationstypen in einer Datei, insbesondere in einer einzigen Datei zu speichern, solange die Daten oder Informationstypen zumindest zum Teil getrennt voneinander auslesbar oder extrahierbar sind.

Günstig ist es, wenn eine zeitliche oder logische Zuordnung der während der ersten Video-Aufnahme oder der während der zweiten Video-Aufnahme erfassten Daten im Computer-Server-System gespeichert wird. Beispielsweise kann die Zuordnung dadurch erfolgen, dass die Daten in einer eigenen „Spur“ parallel zur ersten oder zweiten Video-Aufnahme gespeichert werden. Zum Beispiel können räumliche Daten in Form einer eigenen Spur in Form eines „3D-Daten-Films“ gespeichert werden. Denkbar ist auch die Vergabe eines Zeitstempels. Beispielsweise kann einer Identifikation oder Bezeichnung eines Objekts, einer Kennzeichnung einer Phase oder einer transkribierten Information ein entsprechender Zeitstempel zugeordnet werden, um die (zeitliche) Zuordnung der einzelnen Informationen zueinander zu erhalten beziehungsweise zu gewährleisten. Denkbar wäre auch die Vergabe einer logischen Zuordnung, insbesondere wenn die Zuordnung zeitlich unabhängig ist. Beispielsweise betrifft dies die Identifikation oder Bezeichnung eines Objekts. Dabei werden Daten logisch „verlinkt“.

Die im Zusammenhang mit der Erstellung und Speicherung von Trainingsdaten für eine Künstliche-Intelligenz-Funktion stehenden Ausführungsformen sowie die mit dem Training der Künstliche-Intelligenz-Funktion in Zusammenhang stehenden Ausführungsformen können auch ohne der Vermittlung zwischen Dienstsuchendem und Diensterbringer die Basis für eine unabhängige und eigenständige Erfindung bilden. Den Patentansprüchen 35 bis 43 kann dabei insbesondere folgender, einleitender Teil vorangestellt werden: Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme durch zumindest einen Diensterbringer, welcher zumindest einem diensterbringenden Benutzer mit seinem Endgerät und/oder zumindest einer Künstlichen-Intelligenz- Funktion in einem Computer-Server-System entspricht, umfassend die Schritte - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene beim Dienstsuchenden, - Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den Diensterbringer, - Erzeugen des virtuellen Objekts an einer örtlichen Position in der Szene in der ersten Video-Aufnahme durch den Diensterbringer und - Bereitstellen des virtuellen Objekts beim Dienstsuchenden.

Die übrigen Patentansprüche bleiben dabei sinngemäß anwendbar und können die Basis für Unteransprüche bilden, insbesondere wenn sie nicht im Zusammenhang mit einer Vermittlung zwischen Dienstsuchendem und Diensterbringer stehen.

Vorteilhaft ist es weiterhin, wenn die Künstliche-Intelligenz-Funktion die erste Video- Aufnahme im Hinblick auf einen Fortschritt einer Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung analysiert und bei einer festgestellten Abweichung von einem vorgegebenen Lösungsweg i) ein als örtliche Markierung ausgebildetes virtuelles Objekt an der Stelle der festgestellten Abweichung einblendet, wobei - die Einblendung nach Ablauf einer ersten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet, - die Einblendung direkt nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet und sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert oder - die Einblendung nach Ablauf einer ersten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet und sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert und/oder ii) eine Information darüber an eine vorgebbare Person schickt, wobei - die Information nach Ablauf einer zweiten Verzögerungszeit nach dem

Feststellen der genannten Abweichung gesendet wird oder - die Information direkt nach dem Feststellen der genannten Abweichung gesendet wird.

Durch die in Punkt i) vorgeschlagenen Maßnahmen wird der Dienstsuchende bei der Lösung einer Aufgabe unterstützt, konkret wenn er von einem vorgegebenen

Lösungsweg abweicht beziehungsweise einen Fehler macht. Beispielsweise kann es sich bei der in der Anfrage enthaltenen Problemstellung um eine Rechenaufgabe handeln. Durch die Einblendung der Markierung nach Ablauf einer ersten Verzögerungszeit und/oder durch Einblendung einer sich im zeitlichen Verlauf verkleinernden Markierung wird dem Dienstsuchenden Zeit gelassen, selbst den Fehler zu finden. Durch die sich verkleinernde Markierung wird er sukzessive näher an die Stelle des Fehlers geleitet. Beispielsweise kann sich die Markierung zu deren Zentrum hin verkleinern. Damit für den Dienstsuchenden nicht von Vornherein klar ist, wo der Fehler zu suchen ist, kann sich die Markierung auch um variierende Punkte innerhalb der Markierung verkleinern (also nicht bloß zum Zentrum hin), insbesondere um zufällig vorgegebene Punkte. Die Markierung kann auch mit einem als Fehlersymbol ausgebildeten virtuellen Objekt ergänzt sein, damit für den Dienstsuchenden klar ist, was mit der Markierung ausgedrückt werden soll. Nach Ablauf einer vordefinierten Zeit für die Behebung des Fehlers kann die Künstliche- Intelligenz-Funktion mit Hilfe eines virtuellen Objekts die Lösung für den Fehler ausgeben. Denkbar wäre auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Eselsbrücken anbietet, damit der Fehler durch den Dienstsuchenden in Zukunft besser vermieden werden kann. Denkbar wäre auch, dass bis zu Ablauf der vordefinierten Zeit für die Behebung des Fehlers virtuelle Objekte zur Motivation des Dienstsuchenden eingeblendet werden, etwa schriftliche oder gesprochene Information zum Anspornen des Dienstsuchenden oder entsprechende Emojis. Die in Punkt ii) vorgeschlagenen Maßnahmen dienen dazu, eine Person automatisch zu Hilfe zu rufen. Dabei kann es sich beispielsweise um eine Aufsichtsperson (Eltern, Lehrer) des Dienstsuchenden handeln, welche physisch zum Dienstsuchenden kommen oder als (zusätzlicher) Diensterbringer fungieren kann. Insbesondere ist vorstellbar, dass ein Lehrer mehrere Schüler betreut und seine Aufmerksamkeit mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen automatisiert einem hilfebedürftigen Schüler zuwenden kann. Durch die zweite Verzögerungszeit wird dem Dienstsuchenden wiederum Zeit gelassen, selbst den Fehler zu finden.

Von Vorteil ist es, wenn der vorgegebene Lösungsweg als erster Textstring vorliegt und die vom Dienstsuchenden angegebene Lösung in Form eines zweiten Textstrings eingegeben oder durch Optical Character Recognition (OCR) gewonnen wird und die Abweichung vom vorgegebenen Lösungsweg durch Vergleichen des ersten und zweiten Textstrings erfolgt Dadurch kann die genannten Abweichung auf besonders einfache Weise und auch besonders sicher festgestellt werden. Bei der ersten Variante gibt der dienstsuchende Benutzer die Lösung direkt ein, zum Beispiel auf seinem Endgerät, bei der zweiten Variante schreibt er sie zum Beispiel auf ein Blatt Papier und wird von einer Kamera in seinem Endgerät aufgenommen und von einer OCR-Software auf seinem Endgerät oder im Computer-Server-System in den zweiten Textstring umgewandelt.

Von Vorteil ist es weiterhin, wenn die erste und/oder zweite Verzögerungszeit und/oder eine Zeitspanne, über welche sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert, umgekehrt abhängig von der vom Computer-Server-System geschätzten Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden ist. Demnach wird Dienstsuchenden mit hoher Problem-Lösungs-Kompetenz weniger Zeit für die Fehlersuche zugestanden als Dienstsuchenden mit geringer Problem-Lösungs- Kompetenz. Dadurch können Dienstsuchende in günstiger Weise angespornt werden, den Fehler selbst zu finden.

Vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn die Künstliche-Intelligenz-Funktion die erste Video-Aufnahme im Hinblick auf einen Fortschritt einer Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung analysiert und bei Passagen des Lösungswegs, welche als schwierig vordefiniert sind, ein virtuelles Objekt einblendet, welches als allgemeiner Hinweis auf die schwierige Passage oder als konkreter Hinweis zur Überwindung der schwierigen Passage ausgebildet ist. Beispielsweise kann der Dienstsuchende dadurch auf die Einhaltung von Rechenregeln aufmerksam gemacht werden, wenn es sich bei der in der Anfrage enthaltenen Problemstellung um eine Rechenaufgabe handelt. Beispielsweise kann ein als Rufzeichen ausgebildetes virtuelles Objekt als allgemeiner Hinweis vorgesehen sein. Denkbar wäre aber auch, dass zusätzlich oder alternativ dazu ein konkreter Hinweis eingeblendet wird, also zum Beispiel der Text „Multiplikation vor Addition“. Insbesondere können konkrete Hinweise zur Überwindung der schwierigen Passage auch abhängig von der vom Computer-Server-System geschätzten Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden sein. Dienstsuchende mit geringerer Problem-Lösungs-Kompetenz bekommen demnach hilfreichere Hinweise (z.B. einen konkreten Texthinweis) als Dienstsuchende mit höherer Problem-Lösungs-Kompetenz (z.B. nur einen allgemeinen Hinweis). Vorteilhaft ist es zudem, wenn die erste Video-Aufnahme eine Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung durch den Dienstsuchenden beinhaltet und die Künstliche-Intelligenz-Funktion die erste Video-Aufnahme im Hinblick auf - eine Geschwindigkeit des Dienstsuchenden bei der Lösung der genannten Problemstellung, - eine Art eines vom Dienstsuchenden eingeschlagenen Lösungswegs, - eine Anzahl und/oder Qualität von Hinweisen, die der Dienstsuchende zur Lösung der genannten Problemstellung benötigt, - eine Verständlichkeit und/oder Lesbarkeit der vom Dienstsuchenden erarbeiteten Lösung und/oder - eine Qualität eines Arbeitsergebnisses analysiert und darauf basierend die Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden für die Lösung der in der Anfrage enthaltenen Problemstellung einschätzt und insbesondere als virtuelles Objekt eine zugeordnete Information an den Dienstsuchenden einblendet.

Beispielsweise kann die Zeit gemessen werden, welche für die Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung benötigt wird. Darüber hinaus kann zum Beispiel analysiert werden, ob Rechenregein eingehalten wurden, wenn es sich bei der in der Anfrage enthaltenen Problemstellung um eine Rechenaufgabe handelt. Denkbar ist auch, dass analysiert wird, wie viele Hinweise in Form von eingeblendeten virtuellen Objekten zur Unterstützung des Dienstsuchenden für die Lösung der Aufgabe nötig waren. Weiterhin kann eine Lesbarkeit einer Handschrift auf einem Aufgabenblat, eine Strukturierung der Lösung, usw. bewertet werden. Insbesondere kann auch eine der geschätzten Problem-Lösungs-Kompetenz zugeordnete Information als virtuelles Objekt an den Dienstsuchenden eingeblendet werden. Die Information kann sein: - eine Bewertung der Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden - ein Emoji (zum Beispiel ein Motivations-Emojis als Belohnung oder als Ansporn, es besser zu machen).

Insbesondere kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion auch bewerten, ob der Dienstsuchende voraussichtlich in der Lage ist, eine geplante Prüfung seiner Kenntnisse erfolgreich abzulegen. Hat die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kenntnis über den Termin der geplanten Prüfung, so kann sie auch Vorschläge zur Planung der Prüfungsvorbereitung geben oder die Prüfungsvorbereitung auch automatisch durchführen, insbesondere ist denkbar, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion auch Vorschläge von Problemstellungen (Beispielen) macht, insbesondere wenn die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kenntnisse über den Inhalt der Prüfung hat Dabei kann auf vordefinierte Problemstellungen (Beispiele) zurückgegriffen werden, aber auch die Variation von vordefinierten Problemstellungen durch die Künstliche- Intelligenz-Funktion ist möglich.

Denkbar ist auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion die Einschätzung der Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden in Relation zur Problem- Lösungs-Kompetenz anderer Dienstsuchender einer vordefinierten Gruppe (z.B. einer Schulklasse) setzt. Insbesondere kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion empfehlen, die Hilfestellung eines anderen Dienstsuchenden mit höherer Problem- Lösungs-Kompetenz in Anspruch zu nehmen oder anderen Dienstsuchenden mit niedrigerer Problem-Lösungs-Kompetenz Hilfe anzubieten.

Angemerkt wird an dieser Stelle auch, dass sich die vorgestellte Ausführungsvariante insbesondere auch für die Schulung potenzieller Diensterbringer eignet. Demnach kann ein zu schulender Dienstsuchender in einer späteren Anfrage als Diensterbringer auftreten.

Von Vorteil ist es auch, wenn die Künstliche-Intelligenz-Funktion die erste Video- Aufnahme im Hinblick auf eine Aufmerksamkeit des Dienstsuchenden hin analysiert und bei geringer und/oder sinkender Aufmerksamkeit als virtuelles Objekt eine Information an den Dienstsuchenden einblendet. Beispielsweise kann analysiert werden, ob der Blick des Dienstsuchenden auf die zu lösende Aufgabe gerichtet ist oder sein Blick auf andere, nicht im Zusammenhang mit der Lösung der Aufgabe stehenden Dinge gerichtet ist. Beispielsweise kann dies durch Verfolgung einer Bewegung der Augen des Dienstsuchenden („Eye-Tracking“) erfolgen. Denkbar wäre auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion feststellt, dass die Aufgabe aus dem Blickfeld des Dienstsuchenden rückt. Daraus kann die Künstliche-Intelligenz- Funktion schließen, dass die Aufmerksamkeit des Dienstsuchenden für die Lösung der Aufgabe gering ist und blendet beispielsweise - eine Empfehlungen für eine Pause, - eine Empfehlung, die Nutzung eines Mobiltelefons und/oder eine Nutzung sozialer Medien einzuschränken, - einen Witz oder - ein Emoji als virtuelles Objekt ein. Beispielsweis kann ein in Form eines virtuellen Objekts eingeblendeter Apfel als Hinweis auf eine Pause und als Aufforderung, Obst zu essen, vorgesehen sein. Ein in Form eines virtuellen Objekts eingeblendeter Läufer kann eine Aufforderung für eine sportliche Betätigung sein, usw.

Von Vorteil ist es darüber hinaus, wenn die Künstliche-Intelligenz-Funktion die erste Video-Aufnahme oder mehrere erste Video-Aufnahmen desselben Dienstsuchenden im Hinblick auf eine zyklische Änderung der Aufmerksamkeit des Dienstsuchenden hin analysiert und eine Empfehlung ausgibt, Zeiten hoher Aufmerksamkeit für die Lösung von Problemstellungen zu nutzen. Beispielsweise könnte die Künstliche- Intelligenz-Funktion erkennen, dass der Dienstsuchende vormitags leistungsfähiger ist als nachmittags und demzufolge die Empfehlung ausgeben, nach Möglichkeit den Vormittag für die Lösung von Problemstellungen zu nutzen. Die Empfehlung kann insbesondere auch an Personen ausgegeben werden, welche verantwortlich für den Dienstsuchenden sind (z.B. an Vorgesetzte, Lehrer, Eltern, etc.). Denkbar wäre auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion erkennt, dass ein Dienstsuchender schnell das Interesse an einer Problemstellung verliert und bei sich schnell ändernden Problemstellungen motivierter ist, wohingegen ein anderer Dienstsuchender länger aufmerksam an einer (einzigen) Problemstellung arbeiten kann. Dementsprechend kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion Empfehlungen für ein verändertes Verhalten ausgeben oder Aufgaben entsprechend planen.

Generell kann das vorgestellte System beispielsweise für den Sprachunterricht, den Musik-Unterricht, sowie für die die Mitarbeiter-Schulung, etc. eingesetzt werden. Im Sprachunterricht kann zum Beispiel die Flüssigkeit und/oder Wortwahl bei einem mündlichen Vortrag des Dienstsuchenden bewertet werden. Werden Service- Mitarbeiter in einem Restaurant geschult, kann bewertet werden, ob der Tisch vom Dienstsuchenden korrekt und akkurat eingedeckt wird. Werden Dreher eingeschult, so kann der sichere Umgang mit der Drehmaschine bewertet werden. Insbesondere kann auch die Qualität eines Arbeitsergebnisses, also zum Beispiel die Qualität eines vom Dienstsuchenden hergestellten, handwerklichen Erzeugnisses bewertet werden. Weiterhin kann ein Rhythmus, eine Melodie und eine Intonation eines vom Dienstsuchenden vorgetragenen Musikstücks bewertet werden.

Auch die Art der eingeblendeten virtuellen Objekte hängt zumindest zum Teil von der Art der Problemstellung ab. Im Musik-Unterricht kann das eingeblendete virtuelle Objekt beispielsweise ein virtuelles Notenblatt eines in der Anfrage enthaltenen Musikstücks sein. Für die Servicekraft wird dagegen eine Einblendung von virtuellem Besteck und Geschirr sinnvoll sein. Ein virtuelles Objekt kann auch ein ablaufender Timer sein, wenn die in der Anfrage enthaltenen Problemstellung in einer vordefinierten Zeit gelöst werden soll oder muss.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die oben offenbarte Vorgangsweise zur Schulung und Ausbildung auch ohne die Schritte des Patentanspruchs 1 angewandt werden kann. Es resultiert dann insbesondere ein

Verfahren zur Hilfestellung bei einer in einer Video-Aufnahme enthaltenen Problemstellung durch zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion in einem Computer-Server-System, umfassend die Schritte - Starten einer Video-Aufnahme einer Szene bei einem Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht, - Übertragen der Video-Aufnahme an die zumindest eine Künstliche-Intelligenz- Funktion, - Analysieren der ersten Video-Aufnahme im Hinblick auf einen Fortschritt einer Lösung einer in der Video-Aufnahme enthaltenen Problemstellung und bei Feststellen einer Abweichung von einem vorgegebenen Lösungsweg i) Einblenden eines als örtliche Markierung ausgebildeten virtuellen Objekts an der Stelle der festgestellten Abweichung durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion, wobei - die Einblendung nach Ablauf einer ersten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet, - die Einblendung direkt nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet und sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert oder - die Einblendung nach Ablauf einer zweiten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet und sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert und/oder ii) Senden einer Information darüber an eine vorgebbare Person, wobei - die Information nach Ablauf einer zweiten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung gesendet wird oder - die Information direkt nach dem Feststellen der genannten Abweichung gesendet wird.

Der Begriff „dienstsuchender Benutzer“ kann dabei einfach durch „Benutzer“ ersetzt werden. Die Ansprüche 45-50 sind dabei dementsprechend anwendbar.

Für das Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion im Zusammenhang mit der Einschätzung einer Komplexität der der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung, einer Geschwindigkeit des Dienstsuchenden bei der Lösung der genannten Problemstellung, einer Art eines vom Dienstsuchenden eingeschlagenen Lösungswegs, einer Anzahl und/oder Qualität von Hinweisen, die der Dienstsuchende zur Lösung der genannten Problemstellung benötigt, einer Verständlichkeit und/oder Lesbarkeit der vom Dienstsuchenden erarbeiteten Lösung, einer Qualität eines Arbeitsergebnisses, einer Aufmerksamkeit des Dienstsuchenden und/oder einer Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden wird vorgeschlagen, dass das Computer-Server-System, eine auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufende Software oder eine auf dem Endgerät des diensterbringenden Benutzers laufende Software eine Aufforderung an den diensterbringenden Benutzer ausgibt, eine Einschätzung über den genannten Parameter einzugeben. Eine entsprechende Ausgabe kann zum Beispiel mit Hilfe eines Textes oder mit Hilfe einer Sprachausgabe erfolgen. Eine entsprechende Eingabe kann beispielsweise mit Hilfe eines Textes oder mit Hilfe einer Spracheingabe erfolgen. Durch Sammeln der Angaben der Diensterbringer kann eine Künstliche-Intelligenz-Funktion aus ersten oder zweiten Videoaufnahmen in Folge eine Bewertung der obigen Parameter erlernen.

Günstig ist es, wenn die erste Video-Aufnahme im Schritt c) mit einem ersten Endgerät des Dienstsuchenden erstellt wird und das virtuelle Objekt im Schritt f) auf einem zweiten Endgerät des Dienstsuchenden bereitgestellt und dort angezeigt wird. Beispielsweise kann das erste Endgerät als Mobiltelefon mit einer Kamera und das zweite Endgerät als (insbesondere) kameralose Datenbrille ausgebildet sein. Dadurch können die Position und die Orientierung der Kamera von der Position und der Orientierung des Ausgabegeräts, das heißt von der Position und der Orientierung der Kamera entkoppelt werden. Beispielsweise können so auch schwer zugängliche Bereiche der Szene durch die Kamera erfasst werden. Insbesondere kann das erste Endgerät durch eine (Flug)Drohne mit einer Kamera gebildet sein.

Vorteilhaft ist es weiterhin, wenn das erste Endgerät mit einer Halterung am Körper des Dienstsuchenden getragen wird, insbesondere an oder auf dessen Schulter, Stirn oder Brust. Dadurch bleiben die Hände des Dienstsuchenden frei, und er kann diese uneingeschränkt zum Beispiel für die Bedienung oder Reparatur eines Geräts einsetzen. Das erste Endgerät kann insbesondere als Mobiltelefon ausgebildet sein, das mit einer Halterung am Körper des Dienstsuchenden getragen wird. Wird das Mobiltelefon am Kopf getragen, ist es insbesondere möglich, gleichzeitig die Kamera des Mobiltelefons für die Aufnahme des Szene und den Bildschirm des Mobiltelefons für die Anzeige des virtuellen Objekts zu nutzen. Dabei kann das virtuelle Objekt der Realität überlagert werden, wobei besondere Spiegel eingesetzt werden, mit welchen der Bildschirminhalt auf eine in der Halterung angeordnete Scheibe projiziert werden kann. Solche Techniken sind insbesondere bei Head-up-Displays bekannt und können auch im Rahmen dieser Ausführungsform eingesetzt werden. Alternativ kann auch vorgesehen sein, dass der dienstsuchende Benutzer nur das von der Kamera aufgenommene Kamerabild sieht (und nicht direkt die reale Szene), ähnlich wie das bei Virtual-Reality-Brillen der Fall ist. Das Mobiltelefon kann in Kombination mit einer speziellen Halterung bei diesen Ausführungsformen somit als Datenbrille fungieren. Vorteilhaft ist auch, dass Mobiltelefone in der Regel über eine Lichtquelle verfügen, mit welcher die aufgenommene Szene beleuchtet werden kann. Denkbar ist weiterhin, dass eine speziell zum Tragen am Körper ausgebildete Kamera eingesetzt wird, beispielsweise eine „Bodycam“. Diese ist in der Regel leichter und kleiner als ein Mobiltelefon und kann daher komfortabler getragen werden.

Vorteilhaft ist es auch, wenn die erste Video-Aufnahme der realen Szene oder der zweiten Video- Aufnahme für einen Kalibriervorgang transluzent überblendet wird, die überblendete erste Video-Aufnahme vom Dienstsuchenden durch Ändern der eigenen Position und Blickrichtung und/oder durch Anwenden einer oder mehrerer der Funktionen: Drehung der ersten Video-Aufnahme, Skalierung (Vergrößern oder Verkleinern) der ersten Video-Aufnahme und/oder durch Verzerrung der ersten Video-Aufnahme in Übereinstimmung mit der realen vom Dienstsuchenden wahrgenommenen Szene oder in Übereinstimmung mit der zweiten Video-Aufnahme gebracht wird, - die Übereinstimmung vom Dienstsuchenden bestätigt wird und - die vom Dienstsuchenden vorgenommenen Bildkorrekturen für die Einblendung eines virtuellen Objekts berücksichtigt werden (das heißt, dass die vom Dienstsuchenden vorgenommenen Bildkorrekturen vor Einblendung eines virtuellen Objekts auch auf dieses virtuelle Objekt angewendet werden).

Wenn Kamera und Bildschirm nicht Teil ein und desselben Endgeräts des Dienstsuchenden sind, kann es vorkommen, dass der von der Kamera erfasste Bildausschnitt der Szene nicht mit der durch den Dienstsuchenden wahrgenommenen Szene übereinstimmt. Virtuelle Objekte können vom Dienstsuchenden dann nicht an der eigentlich dafür vorgesehenen Position wahrgenommen werden. Daher wird bei diese Ausführungsvariante vorgeschlagen, eine Kalibrierung zwischen der Kamera und einem Ausgabegerät (z.B. einer Datenbrille) vorzunehmen. Dabei versucht der Dienstsuchende, den von der Kamera erfassten Bildausschnitt der Szene in Übereinstimmung mit der durch den Dienstsuchenden wahrgenommenen, realen Szene zu bringen. Dazu kann er einerseits seine eigene Position und Blickrichtung ändern, andererseits kann er die von der Kamera erfasste erste Video-Aufnahme manipulieren beziehungsweise transformieren, indem er sie dreht, vergrößert/verkleinert und/oder verzerrt. Erreicht der Dienstsuchende die angestrebte Übereinstimmung, dann bestätigt er dieselbe. Ist für die Erreichung der Übereinstimmung eine Transformation der ersten Video- Aufnahme nötig, dann wird diese Transformation in Folge auch für die Einblendung des virtuellen Objekts angewendet. Das virtuelle Objekt wird vom Dienstsuchenden dann dementsprechend an der dafür vorgesehenen Position wahrgenommen. Eine weitere transluzente Einblendung der ersten Video-Aufnahme kann nach dem Kalibriervorgang gestoppt werden, da diese für den Dienstsuchenden störend sein kann. Mit Hilfe eines in der Datenbrille eingebauten Orientierungssensors oder Beschleunigungssensors kann eine weitere vom Dienstsuchenden eingenommene Position und Blickrichtung ermittelt werden und die Anzeige des virtuellen Objekts entsprechend angepasst werden. Eine ähnliche Problemstellung ergibt sich bei der Ausführungsvariante f3) , bei der a priori nicht davon ausgegangen werden kann, dass der Dienstsuchende die zweite Video-Aufnahme aus derselben Perspektive aufnimmt wie die erste Video-Aufnahme. Auch hier kann der oben angeführte

Kalibriervorgang helfen, das virtuelle Objekt an der richtigen Stelle einzublenden. In der schon beschriebenen Weise versucht er dazu, die erste Video-Aufnahme in Übereinstimmung mit der zweiten Video-Aufnahme zu bringen. Ist für die Erreichung der Übereinstimmung eine Transformation der ersten Video-Aufnahme nötig, dann wird diese Transformation in Folge wiederum auf das einzublendende virtuelle Objekt angewendet. Das transluzente Überblenden und die korrigierte weitere Einblendung des virtuellen Objekts können insbesondere mit einer auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden AR-Software erfolgen. Besonders vorteilhaft ist es, wenn die erste Video-Aufnahme im Schritt c) mehrere Sub-Video-Aufnahmen der Szene aus unterschiedlichen Blickwinkeln umfasst, aus welchen der Diensterbringer für die Erzeugung des virtuellen Objekts im Schritt e) auswählen kann, oder wenn die erste Video-Aufnahme im Schritt e) als eine dreidimensionale Video-Aufnahme ausgebildet ist, die aus mehreren Sub-Video- Aufnahmen der Szene aus unterschiedlichen Blickwinkeln berechnet wird, in welcher der Diensterbringer für die Erzeugung des virtuellen Objekts im Schritt e) einen bestimmten Blickwinkel auswählen kann. Günstig ist es dabei, wenn die Sub-Video- Aufnahmen mit mehreren als Mobiltelefon ausgebildeten Endgeräten erstellt werden. Auf diese Weise kann dem Diensterbringer ein besserer Eindruck der Szene vermittelt werden, da er diese aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten kann und dem Dienstsuchenden dadurch auch auf bessere Weise Hilfestellung geben kann. In einer Ausführungsform wählt er eine der Sub-Video-Aufnahmen aus und damit eine Perspektive aus einem Satz von Perspektiven, welche durch die jeweiligen Kameraeinstellungen gegeben sind. In einer weiteren Ausführungsform wird auf Basis der Sub- Video-Aufnahmen eine dreidimensionale Video-Aufnahme errechnet, in welcher der Diensterbringer eine beliebige Position und Blickrichtung einnehmen kann. Beispielsweise können dem diensterbringenden Benutzer die Sub-Video- Aufnahmen von einer auf seinem Endgerät laufenden Software zur Auswahl gestellt werden. Die Berechnung der dreidimensionalen Video-Aufnahme erfolgt vorzugsweise im Computer-Server-System, kann aber auch von einer Software auf dem Endgerät des dienstsuchenden oder diensterbringenden Benutzer ausgeführt werden. Günstig ist es weiterhin, wenn ein Zoom-Bereich und/oder eine Belichtung und/oder ein Fokuspunkt einer im Endgerät des Dienstsuchenden vorhandenen Kamera zum Erstellen der ersten Video-Aufnahme im Schritt c) vom Diensterbringer wählbar ist. Bei dieser Ausführungsvariante wird die Steuerung der beim Dienstsuchenden befindlichen Kamera an den Diensterbringer übertragen. Das heißt, die Kamera beim Dienstsuchenden wird durch den Diensterbringer (zumindest teilweise oder zeitweise) ferngesteuert. Auf diese Weise kann der Diensterbringer die Kamera so einstellen, dass sie wichtige Teile der aufgenommenen Szene optimal erfasst, beziehungsweise kann von ihm auch ein anderer Bildausschnitt gewählt werden. Für die Auswahl des Bildausschnitts kann beispielsweise eine Brennweitenverstellung des Kameraobjektivs, ein Digitalzoom oder eine Umschaltung zwischen Kameraobjektiven unterschiedlicher Brennweite erfolgen. Diese Maßnahmen sind insbesondere dann vorteilhaft, wenn der Dienstsuchende nicht weiß, welches Detail einer Szene für die Lösung des ihm stellenden Problems relevant ist. Ein weiteres Anwendungsfeld ist insbesondere auch die Fernunterstützung von Fotografen. Dabei kann ein erfahrener Fotograf aus der Ferne aktiv in die Bildgestaltung eingreifen. Ein Erstellen eines virtuellen Objekts ist in diesem Anwendungsfal! nicht unbedingt nötig, weswegen die Fernsteuerbarkeit einer Kamera auch ohne die in Anspruch 1 angeführten Merkmale dies Basis für eine eigenständige Erfindung bilden kann. Beispielsweise können Zoom-Bereich, Belichtung und/oder Fokuspunkt mit Hilfe von kommunizierenden Software-Funktionen auf den Endgeräten des dienstsuchenden oder diensterbringenden Benutzer eingestellt beziehungsweise gewählt werden.

Besonders vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn mit einem Raumtiefensensor des Endgeräts zusätzlich zu der ersten Video-Aufnahme eine Raumtiefeninformation der Szene erfasst wird und aus einer zweidimensionalen Video-Aufnahme und der Raumtiefeninformation eine dreidimensionale Video-Aufnahme der Szene berechnet und beim Dienstsuchenden und/oder beim Diensterbringer angezeigt wird. Auf diese Weise werden von einem Raumtiefensensor stammende Informationen mit der Video-Aufnahme verknüpft, um dem Dienstsuchenden und/oder dem Diensterbringer einen natürlichen, räumlichen Eindruck der Szene zu vermitteln. Dabei werden aus der berechneten dreidimensionalen Video-Aufnahme zwei zweidimensionale Video- Aufnahmen aus leicht unterschiedlichen Blickrichtungen berechnet, eine für das linke Auge des Betrachters, eine für das rechte. Die unterschiedlichen Bilder können auf unterschiedlichen Bildschirmen eines Endgeräts angezeigt werden oder auf einem einzigen Bildschirm, der in der Mitte geteilt wird. Entsprechende Datenbrillen oder Halterungen für Mobiltelefone dazu sind bekannt. Auf diese Weise können sowohl der Dienstsuchende als auch der Diensterbringer mit stereometrischen Video- Aufnahmen versorgt werden, ohne dass dazu eine stereometrische Kamera mit zwei identen voneinander beabstandeten Objektiven nötig wäre. Denkbar wäre beispielsweise, dass mit dem Raumtiefensensor ein Oberflächenrelief der aufgenommenen Szene erstellt wird, über welches die zweidimensionale Video- Aufnahme gespannt wird. Diese Vorgangsweise ist auch unter dem Begriff „Rendern" bekannt und wird beispielsweise auch dazu eingesetzt, aus einer zweidimensionalen Satelliten-Aufnahme und einem Höhen relief dreidimensionale Landkarten oder Landschaftsaufnahmen zu erstellen. Alternativ wäre es möglich, die aufgenommene Szene mit Hilfe der Raumtiefeninformation in verschiedene Bildebenen zu unterteilen und eine stereometrische Video-Aufnahme nur für die vorderen Bildebenen oder die vorderste Bildebene zu berechnen und den Hintergrund oder hintere Bildebenen unverändert zu belassen, um den Rechenaufwand für die Berechnung der stereometrischen Video-Aufnahme zu verringern. Denkbar ist insbesondere auch, dass geometrische Formen nicht über die Raumtiefeninformation, sondern über die zweidimensionale Video-Aufnahme ermittelt werden. Beispielsweise kann ein schräggestellter Würfel in einem zweidimensionalen Bild durch seine charakteristische Form als solcher erkannt werden, ohne dass dazu eine Raumtiefeninformation nötig wäre. Durch entsprechende Verzerrung des Würfels können wieder unterschiedliche Video-Aufnahmen für das linke und rechte Auge errechnet werden. Nähere Objekte werden dabei stärker verzerrt als weiter entfernte Objekte, um einen natürlichen räumlichen Eindruck zu vermiteln. Der Abstand zu einem Objekt kann dabei wiederum über den Raumtiefensensor ermittelt werden. Als Raumtiefensensoren kommen insbesondere LIDAR-Sensoren (Light detection and ranging oder Light imaging, detection and ranging) in Betracht. Die Berechnung der dreidimensionalen Video-Aufnahme erfolgt vorzugsweise im Computer-Server- System, kann aber auch von einer Software auf dem Endgerät des dienstsuchenden oder diensterbringenden Benutzer ausgeführt werden.

Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn die erste Video-Aufnahme nur einen im Erfassungsbereich einer Kamera des Endgeräts liegenden Bildausschnitt umfasst, wobei der Bildausschnit jenen Teil der mit der Kamera erfassten Szene zeigt, der in einer von einem Sensor erfassten Blickrichtung des Dienstsuchenden liegt Insbesondere entspricht der Bildausschnitt dem Blickfeld des Dienstsuchenden. Dadurch ist es möglich, den vom Dienstsuchenden im Blick befindlichen Teil der Szene auch bei feststehender Kamera an den Diensterbringer zu übermitteln beziehungsweise in einem als Datenbrille ausgebildeten Endgerät des Dienstsuchenden darzustellen. Beispielsweise ermöglicht ein auf Normalbrennweite bezogener Bildausschnitt aus einer Weitwinkelkamera einen natürlichen Bildeindruck, wobei der Bildausschnitt an die Kopfbewegung des Diensterbringers angepasst wird. Als Normalbrennweite wird üblicherweise eine Brennweite von 50 mm bezogen auf das Kleinbildformat verstanden. Weitwinkelobjektive haben dagegen eine Brennweite von weniger als 50 mm. Die Blickrichtung des Dienstsuchenden kann beispielsweise mit Hilfe von Orientierungssensoren und/oder Beschleunigungssensoren ermittelt werden, welche in einer vom Dienstsuchenden getragenen Datenbrille eingebaut sind.

Besonders vorteilhaft ist es auch, u) wenn ein Eigenschafts-Profil und/oder ein Wissens-Profil eines Diensterbringers in der Datenbank in Form eines Profil-Vektors in einem n- dimensionalen Raum gespeichert wird, wobei - eine Dimension in dem n-dimensionalen Raum einer beim Diensterbringer vorhandenen Eigenschaft oder einem beim Diensterbringer vorhandenen Wissen zugeordnet ist, wobei - eine Länge einer Vektorkomponente eines Profil-Vektors in dieser Dimension angibt wie stark die Eigenschaft oder das Wissen beim Diensterbringer ausgeprägt ist/sind, und v) wenn eine Anfrage eines Dienstsuchenden als Anfrage-Vektor in dem n- dimensionalen Raum ausgedrückt wird, wobei - eine Dimension in dem n-dimensionalen Raum einer gesuchten Eigenschaft oder einem gesuchten Wissen zugeordnet ist, wobei - eine Länge einer Vektorkomponente eines Anfrage-Vektors in dieser Dimension angibt wie stark die Eigenschaft oder das Wissen gebraucht werden, und w1) wenn für die Bestimmung eines Diensterbringers im Schritt b) eine Epsilon- Umgebung mit einem Radius ausgehend von einem Endpunkt des Anfrage-Vektors aufgespannt wird und geprüft wird, ob Endpunkte der Profil-Vektoren mehrerer Diensterbringer innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen, wobei Diensterbringer, bei welchen die Endpunkte der Profil-Vektoren innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden geeignet sind und wobei der Schritt w1) mit vergrößertem Radius wiederholt wird, wenn eine zu geringe Anzahl an Endpunkten der Profil-Vektoren innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen und/oder w2) wenn für die Bestimmung eines Diensterbringers im Schritt b) Abstände zwischen einem Endpunkt des Anfrage-Vektors und Endpunkten der Profil-Vektoren mehrerer Diensterbringer berechnet werden, wobei Diensterbringer, bei welchen die Abstände kleinere Werte aufweisen, eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden aufweisen und/oder w3) wenn für die Bestimmung eines Diensterbringers im Schritt b) Skalarprodukte des Anfrage-Vektors mit Profil-Vektoren mehrerer Diensterbringer berechnet werden, wobei Diensterbringer, bei welchen die Skalarprodukte höhere Werte aufweisen, eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden aufweisen und/oder w4) wenn für die Bestimmung eines Diensterbringers im Schritt b) orthogonale Projektionen des Anfrage-Vektors auf die Profil-Vektoren mehrerer Diensterbringer oder orthogonale Projektionen der Profil-Vektoren mehrerer Diensterbringer auf den Anfrage-Vektor berechnet werden, wobei Diensterbringer, bei welchen die orthogonalen Projektionen höhere Werte aufweisen, eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden aufweisen.

Diese Ausführungsvariante basiert auf dem Prinzip vektorieller Datenbanken, in denen Eigenschaften und/oder Wissen in Form eines Vektors in einem n- dimensionalen Raum ausgedrückt werden können, wobei eine Dimension in dem n- dimensionalen Raum einer Eigenschaft oder einem Wissen zugeordnet ist.

Beispielsweise kann einer Eigenschafts-Dimension die Eigenschaft „Installateur"' zugeordnet sein, und je einer Wissens-Dimension kann das Wissen „Wasser“, „Gas“ oder „Heizung“ zugeordnet sein. Eine Länge einer Vektorkomponente des Vektors in einer Dimension (gleichbedeutend mit der Koordinate des Vektorendpunkts in dieser Dimension) gibt an, wie stark die Eigenschaft oder das Wissen ausgeprägt beziehungsweise gesucht ist. Die Koordinate „0“ gibt an, dass die betreffende Eigenschaft oder das betreffende Wissen nicht vorhanden oder gesucht ist. In einem normierten System gibt die Koordinate „1“ an, dass die betreffende Eigenschaft oder das betreffende Wissen vorhanden oder gesucht ist. In einem allgemeinen System kann eine Vektorkomponente oder eine Koordinate eine beliebige Größe (eventuell innerhalb eines vorgegebenen Rahmens) annehmen und darüber Auskunft geben, wie stark die betreffende Eigenschaft oder das betreffende Wissen vorhanden oder gesucht ist. Eine großer Wert für die Wissens-Dimension „Wasser“ gibt somit an, dass großes Wissen betreffend „Wasser“ vorhanden oder gesucht ist.

Für die Bestimmung eines Diensterbringers im Schritt b) kann nun eine Epsilon- Umgebung mit einem Radius ausgehend von einem Endpunkt des Anfrage-Vektors aufgespannt und geprüft werden, ob Endpunkte der Profil-Vektoren mehrerer Diensterbringer innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen. Für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden geeignete Diensterbringer haben Endpunkte der Profil-Vektoren innerhalb der Epsilon-Umgebung. Gegebenenfalls kann die Abfrage mit vergrößertem Radius wiederholt werden, wenn keine oder eine zu geringe Anzahl an Endpunkten der Profil-Vektoren innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen.

Für die Bestimmung eines Diensterbringers im Schritt b) können alternativ oder zusätzlich auch Abstände zwischen einem Endpunkt des Anfrage-Vektors und Endpunkten der Profil-Vektoren mehrerer Diensterbringer berechnet werden, wobei Diensterbringer, bei welchen die Abstände kleinere Werte aufweisen, eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden aufweisen. Beispielsweise können Diensterbringer in einer Auswahlliste für den Dienstsuchenden entsprechend der oben erläuterten Eignung aufgelistet werden. Denkbar ist auch, dass der Diensterbringer mit der höchsten Eignung für die Beantwortung der Anfrage automatisch ausgewählt wird.

Orthogonale Projektionen zwischen Profil-Vektoren und Anfrage-Vektoren oder Skalarprodukte von Profil-Vektoren und Anfrage-Vektoren geben alternativ oder zusätzlich darüber Aufschluss, wie gut ein in Frage kommender Diensterbringer für die Beantwortung einer Anfrage des Dienstsuchenden geeignet ist. Hohe Werte für die orthogonale Projektion oder das Skalarprodukt zeigen gute Eignung an, wohingegen kleinere Werte geringere Eignung anzeigen. Beispielsweise können Diensterbringer in einer Auswahlliste für den Dienstsuchenden entsprechend der oben erläuterten Eignung aufgelistet werden. Denkbar ist auch, dass der Diensterbringer mit der höchsten Eignung für die Beantwortung der Anfrage automatisch ausgewählt wird.

Vorteilhaft wird die Suche eines passenden Diensterbringers durch die vorgeschlagene Vorgangsweise auf ein einfaches mathematisches Problem reduziert. Neben der einfachen Berechnung der Eignung von Diensterbringern für die Beantwortung einer Anfrage eines Dienstsuchenden besteht ein besonderer Vorteil der vorgeschlagenen Vorgangsweise darin, dass Eigenschafts-Profile und/oder Wissens-Profile nicht im Klartext in der Datenbank gespeichert sein müssen und auch Anfragen nicht im Klartext übermittelt werden müssen. Stattdessen werden Eigenschafts-Profile, Wissens-Profile und Anfragen in Form einer Signatur beziehungsweise in Form eines „Fingerabdrucks“ gespeichert und übermittelt. Demnach bietet die vorgeschlagene Vorgangsweise auch eine einfache Form der Verschlüsselung von Daten und trägt damit zum Datenschutz bei. Insbesondere kann zur Verstärkung der Verschlüsselung auch vorgesehen sein, dass die Zuordnung einer Eigenschaft oder von Wissen zu einer Dimension von Nutzer zu Nutzer unterschiedlich ist, zeitgesteuert geändert wird und/oder dass ein Vektor zusätzlich verschlüsselt wird. Die Schritte w1) bis w4) können insbesondere mit Hilfe der zu Schritt b) angeführten Software-Funktion der Datenbank erfolgen.

Von Vorteil ist es weiterhin, wenn der dienstsuchende Benutzer Teil der aufgenommenen Szene ist und das virtuelle Objekt eine virtuelle Bekleidung für den dienstsuchenden Benutzer umfasst. Dadurch ist es für den dienstsuchenden Benutzer möglich, während einer Video-Aufnahme eine bestimmte Kleidung zu nutzen, ohne sich tatsächlich umziehen zu müssen. Dies ist beispielsweise im Rahmen einer Web-Konferenz oder im Rahmen eines Video-Telefonats mit einem oder mehreren anderen Teilnehmern von Vorteil. Dabei wird die virtuelle Bekleidung in die aufgenommene Szene eingeblendet und den anderen Teilnehmern angezeigt. Der Diensterbringer kann dabei beispielsweise der Vermittler der Web-Konferenz sein oder auch ein Modehaus, das neben realer Kleidung auch virtuelle Kleidung an bietet.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn die aufgenommene Szene im Rahmen einer Web- Konferenz oder eines Video-Telefonats mit anderen Teilnehmern geteilt wird und die virtuelle Bekleidung für den dienstsuchenden Benutzer an die Bekleidung der anderen Teilnehmer (vom Computer-Server-System) automatisch angepasst wird oder dem dienstsuchenden Benutzer ein entsprechender Vorschlag unterbreitet wird. Es kann vorkommen, dass ein Teilnehmer einer Web-Konferenz oder eines Video- Telefonats nach dem Start derselben bemerkt, dass er unpassend gekleidet ist, beispielsweise wenn die anderen Teilnehmer förmlich gekleidet sind, er selbst aber leger gekleidet ist und umgekehrt. Bei dieser Ausführungsvariante des vorgestellten Verfahrens wird die Kleidung der anderen Teilnehmer im Voraus analysiert, beispielsweise durch Auswertung entsprechender Kamerabilder durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion. Dies kann beispielsweise dann geschehen, wenn die betreffenden Teilnehmer ihr Kamerabild aktiv teilen, in einer besonderen Ausführungsform aber auch dann, wenn ein Kamerabild den anderen Teilnehmern noch nicht angezeigt wird, im Computer-Server-System aber grundsätzlich bereits zur Verfügung steht. Denkbar ist auch, dass vor oder während der Web-Konferenz oder des Video-Telefonats eine von den anderen Teilnehmern gewählte virtuelle Kleidung ausgewertet wird. Nach der Analyse kann die virtuelle Bekleidung für den dienstsuchenden Benutzer automatisch an die Bekleidung der anderen Teilnehmer angepasst werden, oder dem dienstsuchenden Benutzer wird ein entsprechender Vorschlag für eine virtuelle Kleidung unterbreitet. Dabei ist insbesondere eine Anpassung hinsichtlich eines Stils, einer Farbe, einer Tracht oder im Hinblick auf eine Uniform möglich. Die Künstliche-Intelligenz-Funktion kann im gegebenen Zusammenhang mit Bildern von Personen trainiert werden, deren Bekleidung zuvor von Menschen eingestuft wurde, insbesondere im Hinblick auf Stil, Farbe, Zugehörigkeit zu einer Tracht oder Zugehörigkeit zu einer Uniform. Entsprechende Daten können in einer Trainingsdatenbank gespeichert sein. In Folge kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion Angaben über die Bekleidung einer Person erlernen.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die oben offenbarte Vorgangsweise auch ohne die Schritte des Patentanspruchs 1 angewandt werden kann. Es resultiert dann insbesondere ein

Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts durch einen Diensterbringer in einem Computer-Server-System, umfassend die Schrite - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene bei einem Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht, wobei der dienstsuchende Benutzer Teil der aufgenommenen Szene ist, - Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den Diensterbringer, - Erzeugen des virtuellen Objekts durch den Diensterbringer, wobei das virtuelle Objekt eine virtuelle Bekleidung für den dienstsuchenden Benutzer umfasst und wobei - die aufgenommene Szene im Rahmen einer Web-Konferenz oder eines Video-Telefonats mit anderen Teilnehmern geteilt wird und die virtuelle Bekleidung für den dienstsuchenden Benutzer an die Bekleidung der anderen Teilnehmer automatisch angepasst wird oder dem dienstsuchenden Benutzer ein entsprechender Vorschlag unterbreitet wird.

Der Begriff „Diensterbringer in einem Computer-Server-System“ kann dabei einfach durch „Computer-Server-System“ ersetzt werden und der Begriff „dienstsuchender Benutzer“ durch „Benutzer“.

In diesem Aspekt wäre auch ein Vermittlungsverfahren nach dem Patentanspruch 1 denkbar, bei dem die Künstliche-Intelligenz-Funktion eine Aufnahme des Dienstsuchenden analysiert und Vorschläge zur Verbesserung des Aussehens macht Beispielsweise kann eine andere Kleidung, eine andere Frisur oder Haarfarbe und dergleichen vorgeschlagen werden. Vorteilhaft werden von der Datenbank dabei solche Diensterbringer ermittelt, die einerseits eine virtuelle Bekleidung oder eine virtuelle Frisur anbieten, welche der Aufnahme des Dienstsuchenden überblendet werden können, andererseits aber auch eine entsprechende physische Bekleidung, ein entsprechendes physisches Haarfärbemittel, oder entsprechende Friseur- Dienstleistungen anbieten. Denkbar wäre etwa auch, dass die Künstliche-Intelligenz- Funktion den Body-Mass-Index des Dienstsuchenden berechnet und Vorschläge zur Verbesserung der Ernährung oder Vorschläge für eine sportliche Betätigung macht, wobei vorteilhaft automatisch auf Internetseiten entsprechender Anbieter verlinkt werden kann. Die Künstliche-Intelligenz-Funktion kann im gegebenen Zusammenhang mit Bildern von Personen trainiert werden, deren Aussehen zuvor von Menschen eingestuft wurde und/oder zu denen der Body-Mass-Index bekannt ist. Entsprechende Daten können in einer Trainingsdatenbank gespeichert sein. In Folge kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion erlernen, ob eine Person als gutaussehend oder weniger gutaussehend wahrgenommen wird, und auch den Body-Mass-Index aus dem Aussehen der betreffenden Person erlernen. Von Vorteil ist es zudem, wenn das virtuelle Objekt eine virtualisierte Szene umfasst, welche der aufgenommenen Szene bei hellerer Beleuchtung entspricht. Auf diese Weise kann gleichsam eine virtuelle Taschenlampe realisiert werden, ohne dass die Umgebung dazu aktiv beleuchtet wird. Dabei wird eine Szene bei heller Beleuchtung aufgenommen und derselben Szene bei Dunkelheit überblendet. Dadurch kann sich der dienstsuchende Benutzer in der Dunkelheit zurechtfinden, ohne dass andere durch ein helles Taschenlampenlicht zum Beispiel eines Mobiltelefons gestört werden. Darüber hinaus ermöglicht die vorgeschlagene Ausführungsvariante auch eine erhebliche Energieeinsparung, was insbesondere bei akku betriebenen Geräten wie einem Mobiltelefon besonders vorteilhaft ist. Insbesondere ergeben sich auch

Vorteile, wenn Fernunterstützung in der Nacht an Orten erfolgen soll, an denen keine Beleuchtung möglich oder erwünscht ist (z.B. im Freien und insbesondere, wenn Anrainer oder Tiere nicht durch ein künstliches Licht gestört werden sollen). Mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen können der Dienstsuchende und der Diensterbringer die Szene dennoch bei heller Beleuchtung wahrnehmen.

Insbesondere kann das unter Umständen zeitaufwändige Aufnehmen der Szene bei hellerer Beleuchtung in einem gesonderten Schritt und vor einer Augmented-Reality- Sitzung durchgeführt werden, an welcher der Diensterbringer teilnimmt.

Insbesondere kann die Aufnahme der Szene bei hellerer Beleuchtung auch mit Hilfe einer Kamera einer (Flug)Drohne erfolgen. An dieser Stelle wird angemerkt, dass die vorgeschlagene Vorgangsweise auch ohne die Merkmale des Patentanspruchs 1 angewandt werden kann. Es resultiert dann insbesondere ein

Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts durch einen Diensterbringer in einem Computer-Server-System, umfassend die Schritte - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Umgebung bei einem

Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht, bei heller Beleuchtung, - Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den Diensterbringer, - Erzeugen des virtuellen Objekts entsprechend der aufgenommenen Umgebung durch den Diensterbringer - Starten einer zweiten Video-Aufnahme derselben Umgebung beim Dienstsuchenden bei dunklerer Beleuchtung und - Anzeigen jenes Ausschnitts der durch das virtuelle Objekt gebildeten Umgebung, welcher dem in der zweiten Video-Aufnahme erfassten Ausschnitt der Umgebung entspricht.

Der Begriff „Diensterbringer in einem Computer-Server-System“ kann dabei einfach durch „Computer-Server-System“ ersetzt werden und der Begriff „dienstsuchender Benutzer“ durch „Benutzer“. Die Ansprüche 64-68 sind dabei dementsprechend anwendbar.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn mit Hilfe eines Raumtiefensensors des Endgeräts des dienstsuchenden Benutzers eine Abweichung der aufgenommenen Szene von der virtualisierten Szene ermittelt wird und ein Alarm ausgegeben und/oder eine Lampe auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers aktiviert wird, wenn dies der Fall ist (insbesondere wenn in der aufgenommenen Szene ein Objekt erkannt wird, das in der virtualisierten Szene nicht vorhanden ist oder sich an einer anderen Position befindet oder wenn in der aufgenommenen Szene ein Objekt nicht erkannt wird, das in der virtualisierten Szene vorhanden ist). Auf diese Weise kann der dienstsuchende Benutzer gewarnt werden, wenn sich die Umgebung, welche in der virtualisierten Szene abgebildet ist, zwischenzeitlich geändert hat. Beispielsweise könnte ein Stuhl in der Realität an anderer Stelle stehen als in der virtualisierten Szene. Da die Auswertung der zweiten Video-Aufnahme unter schlechten Lichtverhältnissen unter Umständen schwierig ist, kann dazu vorteilhaft ein Raumtiefensensor des Endgeräts genutzt werden, mit dessen Hilfe Abweichungen zwischen der aufgenommenen Szene und der virtualisierten Szene erkannt werden. Denkbar ist auch, dass die aufgenommenen Szene bei Erkennung einer Abweichung aktiv beleuchtet und insbesondere die Anzeige der virtualisierten Szene unterbrochen oder abgebrochen wird. Beispielsweise kann dazu eine in einem Mobiltelefon eingebaute LED als (aktive) Taschenlampe genutzt werden. Auf diese Weise werden veränderte Szenen aktiv beleuchtet, sodass sich der dienstsuchende Benutzer auch in der veränderten Szene zurechtfindet. Wird keine Abweichung zwischen der aufgenommenen Szene und der virtualisierten Szene mehr erkannt, dann kann die aktive Beleuchtung wieder deaktiviert und die virtualisierte Szene angezeigt werden.

Von Vorteil ist es darüber hinaus, wenn das virtuelle Objekt mit der virtualisierten Szene nur auf einem Teilbereich eines Bildschirms des Endgeräts des dienstsuchenden Benutzers angezeigt wird und ein übriger Restbereich des Bildschirms abgedunkelt oder geschwärzt wird. In der Nacht kann das Aktivieren eines großen Bildschirms für andere Personen störend sein. Daher wird vorgeschlagen, die Szene nur in einen Teilbereich des Bildschirms anzuzeigen. Darüber hinaus ermöglicht auch diese Ausführungsvariante eine erhebliche Energieeinsparung, was wieder insbesondere bei akkubetriebenen Geräten wie einem Mobiltelefon besonders vorteilhaft ist. Vorteilhaft geht die durch die Verkleinerung der Anzeige erzielte Energieeinsparung mit keinem Informationsverlust einher, da vorzugsweise lediglich eine verkleinerte Version des ansonsten angezeigten Bilds angezeigt wird. Des Weiteren bleibt das angezeigte Bild kontrastreich und ist daher gut erkennbar. Mit anderen Worten wird die gesamt vom Bildschirm emittierte Lichtmenge bei gleichbleibenden Kontrast (also bei gleichbleibenden Helligkeitsunterschieden innerhalb des angezeigten Bilds) reduziert. Wird dagegen der ganze Bildschirm genutzt und dabei ebenfalls die Lichtmenge reduziert (das heißt der Bildschirm wird abgedunkelt), so sinken notgedrungen auch die Kontraste, wodurch das angezeigte Bild unter Umständen schwer erkennbar ist. Dennoch ist es aber auch vorstellbar, für die Energieeinsparung beispielsweise (nur) einige nicht benachbarte Bildschirmpunkte zu aktivieren, also zum Beispiel jeden zweiten Bildschirmpunkt. Insbesondere sind die vorgeschlagenen Maßnahmen hilfreich, wenn der Akkustand des Endgeräts niedrig ist.

Besonders vorteilhaft ist es daher, wenn das virtuelle Objekt mit der virtualisierten Szene nur auf einem Teilbereich eines Bildschirms des Endgeräts des dienstsuchenden Benutzers angezeigt wird und der übriger Restbereich des Bildschirms abgedunkelt oder geschwärzt wird, wenn der Akkustand des Endgeräts niedrig ist. Beispielsweise kann ein Schwellwert für eine elektrische Spannung eines Akkumulators des Endgeräts definiert sein, unter dem die Anzeige des Endgeräts verkleinert wird.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die vorgeschlagene Vorgangsweise auch ohne die Merkmale des Patentanspruchs 1 angewandt werden kann. Es resultiert dann insbesondere ein Verfahren zur Verlängerung einer Laufzeit eines akkubetriebenen Geräts, umfassend die Schritte - Messen eines Akkustands des Endgeräts und - Anzeigen eines Bildschirminhalts nur auf einem Teilbereich eines Bildschirms des Endgeräts und Abdunkeln oder Schwärzen des übrigen Restbereichs des Bildschirms, wenn der Akkustand des Endgeräts niedrig ist.

Vorteilhaft ist es zudem, wenn die Größe des Teilbereichs entsprechend dem Akkustand des Endgeräts verkleinert wird. Auf diese Weise kann der Energieverbrauch des Endgeräts sukzessive verringert werden, indem die Größe des Teilbereichs bei sinkendem Akkustand des Endgeräts immer weiter verkleinert wird. Die Laufzeit des Endgeräts kann daher noch weiter verlängert werden. Dabei wird der an den Benutzer des Endgeräts übermittelte Informationsgehalt praktisch konstant gehalten.

Vorteilhaft ist es weiterhin, wenn - ein Abstand zwischen zwei Steuerelementen stärker verkleinert wird als eine Größe der Steuerelemente oder - eine Größe der Steuerelemente stärker verkleinert wird als ein Abstand zwischen zwei Steuerelementen.

Auf diese Weise bleibt das Endgerät auch dann gut bedienbar, wenn die Steuerelemente nur auf einem Teilbereich eines Touchscreens angezeigt werden.

Von Vorteil ist es auch, wenn das virtuelle Objekt einen geometrischen Parameter und/oder einen Bewegungsparameter eines in der Szene enthaltenen Objekts betrifft. Beispielsweise können auf diese Weise Abmessungen des in der Szene enthaltenen Objekts wie zum Beispiel Länge, Breite und Höhe angezeigt werden, sowie beispielsweise eine Fläche oder Volumen des Objekts und Winkel, Radien und Durchmesser. Weiterhin können eine Geschwindigkeit eines in der Szene enthaltenen Objekts, seine Beschleunigung, eine Krümmung einer Bahnkurve, auf der es sich bewegt, und dergleichen aus der ersten Video-Aufnahme ermittelt und dem Dienstsuchenden zur Verfügung gestellt werden. Beispielsweise kann das Objekt ein Teil einer Maschine sein, oder aber auch eine Person, die eine bestimmte Sportart ausführt, beispielsweise ein Skispringer oder Radfahrer. Beispielsweise wäre es möglich, einen Bewegungsablauf hinsichtlich der optimalen Energienutzung oder zur Vermeidung von (Haltungs)schäden zu optimieren. Zur Ermitlung der oben genannten Bewegungsparameter wird von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion die reale Größe jener Entfernung abgeschätzt, welche das Objekt zwischen zwei oder mehreren Frames der ersten Video-Aufnahme zurücklegt. Beispielsweise kann dies aufgrund einer bekannten Größe eines Objekts in der aufgenommenen Szene und der Perspektive, aus welcher das Objekt betrachtet wird, ermittelt werden. Da die Bildwiederholfrequenz der ersten Video-Aufnahme bekannt ist, können damit die oben angegebenen Bewegungsparameter ermittelt werden. Die Perspektive kann beispielsweise aus der Verzerrung von Objekten mit bekannter Form ermittelt werden, etwa aus kreisförmigen oder polygonförmigen Objekten. Von Vorteil ist es auch, wenn die von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion ermittelten geometrischen Parameter und/oder Bewegungsparameter bei einem zweiten (insbesondere menschlichen) Diensterbringer angezeigt werden, welcher die Anfrage des Dienstsuchenden gemeinschaftlich mit der Künstlichen-Intelligenz-Funktion bearbeitet. Auf diese Weise kann der zweite Diensterbringer den Dienstsuchenden besser unterstützen.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die vorgeschlagene Vorgangsweise auch ohne die Merkmale des Patentanspruchs 1 angewandt werden kann. Es resultiert dann insbesondere ein

Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts durch einen Diensterbringer in einem Computer-Server-System, umfassend die Schritte - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene bei einem Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht, - Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den Diensterbringer, - Erzeugen des virtuellen Objekts in der ersten Video-Aufnahme durch den Diensterbringer, wobei das virtuelle Objekt einen Bewegungsparameter eines in der Szene enthaltenen Objekts betrifft, und - Bereitstellen des virtuellen Objekts beim Dienstsuchenden.

Der Begriff „Diensterbringer in einem Computer-Server-System“ kann dabei einfach durch „Computer-Server-System“ ersetzt werden und der Begriff „dienstsuchender Benutzer“ durch „Benutzer“. Vorteilhaft ist es weiterhin, wenn das virtuelle Objekt eine Anleitung für einen Bewegungsablauf umfasst, welcher vom dienstsuchenden Benutzer auszuführen ist, wobei der Bewegungsablauf in einzelne Schritte gegliedert ist, die - im Takt eines in der ersten oder zweiten Video-Aufnahme enthaltenen Musikstücks oder - im Takt eines an den Dienstsuchenden übermittelten oder dort (beim Dienstsuchenden) gespeicherten und abgespielten Musikstücks oder - in einer vom Dienstsuchenden oder vom Diensterbringer bestimmten zeitlichen Abfolge angezeigt oder hervorgehoben werden.

Auf diese Weise erhält der Dienstsuchende eine Anleitung für einen Bewegungsablauf, der synchron im Takt eines Musikstücks oder in einer frei bestimmbaren zeitlichen Abfolge angezeigt oder hervorgehoben wird, beispielsweise in einem für den Dienstsuchenden passendem Tempo. Zum Beispiel kann es sich bei der Anleitung für den Bewegungsablauf um eine Anleitung für das Spielen eines Musikinstruments handeln, etwa eine Anleitung zum Spielen eines Klaviers, einer Flöte, eines Schlagzeugs oder einer Gitarre. Im Fall einer Gitarre kann durch das virtuelle Objekt an der realen Gitarre angezeigt werden, welche Saiten an welchen Bünden gegriffen werden müssen und welche Saiten angeschlagen oder gezupft werden müssen, um ein Musikstück zu spielen. Im Fall einer Flöte kann durch das virtuelle Objekt an der realen Flöte angezeigt werden, welche Öffnungen durch die Finger verschlossen werden müssen, um ein Musikstück zu spielen. Im Fall eines Klaviers, kann durch das virtuelle Objekt am realen Klavier angezeigt werden, welche Tasten wie stark angeschlagen werden müssen, um ein Musikstück zu spielen. Die Stärke eines Anschlags oder die Schnelligkeit einer Bewegung kann generell durch eine bestimmte Farbe, Form und/oder Größe des virtuellen Objekts angezeigt werden. Beispielsweise kann die anzuschlagende Saite oder Taste mit einem virtuellen Kreis markiert werden, dessen Farbe und/oder Größe je nach Stärke des Anschlags variiert. Stärker anzuschlagenden Saiten oder Tasten können beispielsweise mit einem größeren Kreis markiert werden als leichter anzuschlagende Saiten oder Tasten. Dabei kann vorgesehen sein, dass jeweils nur der nächste zu spielende Ton angezeigt wird, dass der nächste zu spielende Ton und alle bereits gespielten Töne angezeigt werden, oder dass auch alle zukünftigen Töne angezeigt werden, wobei der nächste zu spielende Ton optisch hervorgehoben werden kann, etwa durch entsprechende Form, Farbe und/oder Größe des virtuellen Objekts. Die zu spielenden Töne können automatisch angezeigt werden, beispielsweise indem eine abgespeicherte Abfolge automatisch abgespielt wird, oder indem sie manuell von einem aus der Ferne zugeschalteten Musiklehrer erzeugt werden. Auch Mischformen sind möglich. Zusätzlich sind auch gesprochene Anweisungen des Musiklehrers aus der Ferne möglich. Das Anzeigen oder Hervorheben kann insbesondere durch eine auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software erfolgen.

Die Anleitung für den Bewegungsablauf kann auch einen Bewegungsablauf beim Tanzen betreffen und insbesondere Tanzschritte beinhalten. Insbesondere kann ein Fußboden beim Dienstsuchenden Teil der aufgenommenen Szene sein, und das virtuelle Objekt kann Tanzschritte umfassen, welche vom dienstsuchenden Benutzer auszuführen sind und welche auf dem Fußboden angezeigt werden. Alternativ oder zusätzlich kann das virtuelle Objekt einen virtuellen Tanzpartner und/oder einen virtuellen Tanzlehrer für den dienstsuchenden Benutzer umfassen. Auf diese Weise erhält der Dienstsuchende eine Tanzanleitung, beispielsweise basierend auf seiner Anfrage, die „Wie geht Tango?“ oder „Wie tanzt man Hip-Hop?“ lauten kann. Dabei kann vorgesehen sein, dass jeweils nur der nächste zu setzende Schritt angezeigt wird, dass der nächste zu setzende Schritt und alle bereits erfolgten Schritte angezeigt werden, oder dass auch alle zukünftigen Schritte angezeigt werden, wobei der nächste zu setzende Schritt optisch hervorgehoben werden kann, etwa durch entsprechende Form, Farbe und/oder Größe des virtuellen Objekts. Alternativ oder zusätzlich kann in die erste oder zweite Video-Aufnahme auch ein virtueller Tanzpartner und/oder virtueller Tanzlehrer eingeblendet werden, sodass der Dienstsuchende auch eine Körperhaltung eintrainieren kann. Der virtuelle Tanzlehrer zeigt dabei die Bewegungen vor, die der Dienstsuchende ausführen sollte und steht vorzugsweise mit dem Rücken zum Dienstsuchenden. Der virtuelle Tanzpartner vollführt dagegen die Bewegungen, die auch ein realer Tanzpartner vollführen würde. Die auszuführenden Bewegungen können automatisch angezeigt werden, beispielsweise indem eine abgespeicherte Abfolge automatisch abgespielt wird, oder indem sie manuell von einem aus der Ferne zugeschalteten Tanzlehrer erzeugt werden. Denkbar ist weiterhin, dass ein realer Tanzlehrer als virtuelles Objekt in die erste Video-Aufnahme eingeblendet wird. Insbesondere kann einer realer Tanzlehrer mit Technologien wie „Bluescreen“ oder „Bluebox“ respektive „Greenscreen“ oder "Greenbox“ vom Hintergrund isoliert werden, um daraus ein virtuelles Objekt zu erzeugen. Auch Mischformen der genannten Varianten sind möglich. Zusätzlich sind auch gesprochene Anweisungen des Tanzlehrers aus der Ferne möglich.

Weiterhin wird angemerkt, dass im Rahmen der Offenbarung unter dem Begriff „Tanz“ nicht nur Standardtänze und lateinamerikanische Tänze zu verstehen sind, sondern auch andere Arten von Tänzen, beispielsweise auch „Street-Dance“, und insbesondere auch rhythmische Gymnastik und rhythmische Fitness-Programme, wie zum Beispiel „Zumba“ und „Aerobic“. Darüber hinaus ist der Bewegungsablauf beim Tanzen nicht auf Tanzschritte beschränkt, sondern kann auch die Bewegung der Arme, des Kopfes und Rumpfbewegungen inkludieren.

Virtuelle Objekte können auch Liedtexte („Lyrics“) umfassen und im Takt des Musikstücks oder in einer vom Dienstsuchenden oder vom Diensterbringer bestimmten zeitlichen Abfolge angezeigt oder hervorgehoben werden. Damit sind nicht nur Gesangsunterricht und Karaoke möglich, sondern insbesondere die Kombination von Gesang und Bewegung. Beispielsweise kann so das Einstudieren einer Choreografie für Sänger und Musicaldarsteller erleichtert werden.

Im Speziellen erfolgt die Anleitung für den Bewegungsablauf im Takt eines beim Dienstsuchenden ausgegebenen Musikstücks. Denkbar ist aber auch eine davon abweichende zeitliche Abfolge. Beispielsweise kann die Anleitung in verlangsamten Tempo wiedergegeben werden (gegebenenfalls ohne Wiedergabe eines Musikstücks). Denkbar wäre auch die wiederholte Wiedergabe einer bestimmten Bewegungssequenz. Beispielsweise können einige Sekunden oder Takte des Musikstücks in einer Schleife wiederholt werden, um den Lernerfolg des Dienstsuchenden zu verbessern. Es kann auch eine dazu passende Musiksequenz in einer Schleife wiedergegeben werden, um dem Dienstsuchenden ein Gefühl dafür zu geben, wie das zu spielende Musikstück zu klingen hat oder um den Ausdruck beim Tanzen zu verbessern.

Das Musikstück selbst kann beispielsweise als Audiospur in der ersten oder zweiten Video-Aufnahme des Dienstsuchenden enthalten sein. Insbesondere ist vorstellbar, dass das Musikstück auf einem Ausgabegerät des Dienstsuchenden gespeichert ist und dort abgespielt werden. Das Ausgabegerät kann insbesondere durch das Endgerät des Dienstsuchenden gebildet sein. Denkbar wäre aber auch, dass das Musikstück basierend auf der Anfrage an den Dienstsuchenden übermittelt wird, entweder direkt vom Computer-Server-System oder einem Streaming-Server.

Generell ist auch möglich, dass das Musikstück auf MIDI-Daten (Musical Instrument Digital Interface) basiert. Bei MIDI ist ein Musikstück nicht als Audiospur gespeichert, sondern als eine Abfolge von Tönen, insbesondere im Hinblick auf Tonhöhe, Lautstärke und Länge. Für die Ausgabe werden diese digitalen Daten in hörbare Musik umgewandelt. Denkbar wäre analog auch, dass das Musikstück auf einer

Notation eines Musikstücks in Notenschrift basiert. Ähnlich wie bei MIDI werden auch hier Töne insbesondere durch Angabe der Tonhöhe und Tondauer angegeben, jedoch in graphischer Form. Für die Ausgabe werden diese Daten wiederum in hörbare Musik umgewandelt. Aufgrund der Ähnlichkeit der Speicherung eines Musikstücks sind MIDI Daten gut in Daten wandelbar, die auf Notenschrift basieren, und umgekehrt.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die oben offenbarte Vorgangsweise auch ohne die Schritte des Patentanspruchs 1 angewandt werden kann. Es resultiert dann insbesondere ein Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts, umfassend die Schrittte - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene auf einem Endgerät eines dienstsuchenden Benutzers, - Erzeugen des virtuellen Objekts, wobei das virtuelle Objekt eine Anleitung für einen Bewegungsablauf umfasst, welcher vom dienstsuchenden Benutzer auszuführen ist, wobei der Bewegungsablauf in einzelne Schrittte gegliedert ist, die i) im Takt eines in der ersten oder zweiten Video-Aufnahme enthaltenen Musikstücks oder ii) im Takt eines an den Dienstsuchenden übermittelten oder dort gespeicherten und abgespielten Musikstücks oder iii) in einer vom Dienstsuchenden bestimmten zeitlichen Abfolge angezeigt oder hervorgehoben werden. Insbesondere kann das virtuelle Objekt durch einen Diensterbringer in einem Computer-Server-System erzeugt werden. Es resultiert dann ein

Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts durch einen Diensterbringer in einem Computer-Server-System, umfassend die Schritte - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene bei einem Dienstsuchenden, welcher einem dienstsuchenden Benutzer mit seinem Endgerät entspricht, - Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den Diensterbringer, - Erzeugen des virtuellen Objekts durch den Diensterbringer, wobei das virtuelle Objekt eine Anleitung für einen Bewegungsablauf umfasst, welcher vom dienstsuchenden Benutzer auszuführen ist, wobei der Bewegungsablauf in einzelne Schritte gegliedert ist, die i) im Takt eines in der ersten oder zweiten Video-Aufnahme enthaltenen Musikstücks oder ii) im Takt eines an den Dienstsuchenden übermittelten oder dort gespeicherten und abgespielten Musikstücks oder iii) in einer vom Dienstsuchenden oder vom Diensterbringer bestimmten zeitlichen Abfolge angezeigt oder hervorgehoben werden.

Der Begriff „Diensterbringer in einem Computer-Server-System“ kann in den oben angeführten Verfahren einfach durch „Computer-Server-System“ ersetzt werden und die Begriffe „Dienstsuchender“ und „dienstsuchender Benutzer“ durch „Benutzer“. Die Ansprüche 71 -84 sind dabei dementsprechend anwendbar.

Vorteilhaft ist es, wenn das virtuelle Objekt unabhängig vom Musikstück oder der bestimmten zeitlichen Abfolge gespeichert ist und erst für das Anzeigen oder Hervorheben an den Takt des Musikstücks oder an die bestimmte zeitliche Abfolge angepasst wird. Dadurch ist es insbesondere möglich, die Anleitung für den Bewegungsablauf unabhängig vom Musikstück zu wählen. Beispielsweise kann ein und dieselbe Tanzanleitung für Tango zu verschiedenen vom Dienstsuchenden frei wählbaren Musikstücken angezeigt werden. Dabei ist es natürlich von Vorteil, wenn die betreffenden Musikstücke einen Tango-Rhythmus aufweisen, grundsätzlich könnte eine Tanzanleitung für Tango jedoch auch zu einem Musikstück angezeigt werden, das zwar keinen Tango-Rhythmus aufweist, jedoch wenigstens im 4/4-Takt geschrieben ist.

Vorteilhaft ist es weiterhin, - wenn die Anleitung für den Bewegungsablauf eine Liste mit mehreren virtuellen Sub-Objekten des virtuellen Objekts umfasst, welchen jeweils ein Schritt des Bewegungsablaufs und jeweils ein Taktschlag zugeordnet ist und - wenn die virtuellen Sub-Objekte der Liste nacheinander im Takt des Musikstücks oder in der bestimmten zeitlichen Abfolge entsprechend dem jeweils zugeordneten Taktschlag angezeigt oder hervorgehoben werden.

Bei dieser Ausführungsvariante ist ein virtuelles Objekt in mehrere virtuelle Sub- Objekte gegliedert. Das virtuelle Objekt kann daher als Liste oder Container mit mehreren solchen virtuellen Sub-Objekten aufgefasst werden. Ein virtuelles Sub- Objekt ist bei dieser Ausführungsform direkt einem Taktschlag zugeordnet. Beinhaltet das virtuelle Objekt beispielsweise eine Liste virtueller Sub-Objekte, welche die Stellung des linken Fußes zu verschiedenen Zeitpunkten anzeigen, dann kann ein erstes virtuelles Sub-Objekt einem ersten Taktschlag zugeordnet sein, ein zweites virtuelles Sub-Objekt einem zweiten Taktschlag, und so weiter. Ähnliches gilt natürlich auch für die Stellung der Hand beziehungsweise dem Spielen eines Musikinstruments. Denkbar ist eine Unterteilung in Viertelnoten oder aber auch eine andere Unterteilung, beispielsweise in halbe Noten, in Achtelnoten, Sechzehntelnoten oder auch Trioien. Weiterhin wird angemerkt, dass die Anzeige von virtuellen Sub-Objekten zu Taktschlägen die Anzeige weiterer virtueller Objekte oder virtueller Sub-Objekte zu einem Zeitpunkt, welcher zwei zeitlich aufeinanderfolgende Taktschläge ganzzahlig teilt, nicht ausgeschlossen ist. Beispielsweise können auf diese Weise auch Wechselschritte angezeigt werden.

Vorteilhaft ist es zudem, - wenn die Anleitung für den Bewegungsablauf eine Liste mit mehreren virtuellen Sub-Objekten des virtuellen Objekts umfasst, wobei der Liste ein Quell- Tempo zugeordnet ist und - wenn die virtuellen Sub-Objekte der Liste nacheinander entsprechend einem Tempo des Musikstücks angezeigt oder hervorgehoben werden, wobei ein zeitlicher Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten entsprechend einem Verhältnis zwischen dem Quell-Tempo und dem Tempo des Musikstücks gedehnt oder verkürzt wird.

Auch bei dieser Ausführungsvariante kann das virtuelle Objekt als Liste oder Container mit mehreren virtuellen Sub-Objekten aufgefasst werden. Bei dieser Ausführungsvariante sind die virtuellen Sub-Objekte zwar hinsichtlich des Tempos beim Anzeigen mit dem Musikstück synchronisiert, aber nicht notwendigerweise im Hinblick auf die Taktschläge. Dies ist insbesondere dann von Vorteil, wenn das virtuelle Objekt beispielsweise einen filmisch festgehaltenen Bewegungsablauf umfasst und die virtuellen Sub-Objekte die einzelnen Bilder oder „Frames“ des genannten Films bilden. Mit anderen Worten kann der Film als virtuelles Objekt und die Einzelbilder des Films können als virtuelle Sub-Objekte aufgefasst werden. Beispielsweise kann ein Film 24 Frames pro Sekunde und damit 1440 Frames pro Minute aufweisen. Wird das zugeordnete Musikstück mit einem Tempo von beispielsweise 102 Beats pro Minute (kurz „bpm“) abgespielt, dann ergibt sich kein ganzzahliges Teilungsverhältnis, sondern ein Teilungsverhältnis von 14,12 Frames pro Beat Die einzelnen Frames werden daher in der Regel nicht synchron mit den Taktschlägen des Musikstücks angezeigt Dennoch kann ein und dieselbe Filmvorlage für Musikstücke unterschiedlichen Tempos herangezogen werden. Wird zum Beispiel ein Bewegungsablauf bei einem Quell-Tempo von 94 bpm aufgenommen, soll aber zu einem Musikstück mit einem Tempo von 102 bpm wiedergegeben werden, so ist der Bewegungsablauf um 8,5% schneller wiederzugeben. Der Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten wird also entsprechend dem Verhältnis zwischen dem Quell-Tempo und dem Tempo des Musikstücks gedehnt Bei einer Wiedergabe bei zum Beispiel 90 bpm ist der Bewegungsablauf um 4,3% langsamer wiederzugeben. Der Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten wird also entsprechend dem Verhältnis zwischen dem Quell-Tempo und dem Tempo des Musikstücks verkürzt.

Besonders vorteilhaft ist es weiterhin, wenn die Liste mit den virtuellen Sub-Objekten vollständig auf das Endgerät des dienstsuchenden Benutzers geladen wird, bevor die virtuellen Sub-Objekte der Liste angezeigt oder hervorgehoben werden. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die die virtuellen Sub-Objekte synchron mit dem Musikstück oder in der vom Dienstsuchenden oder vom Diensterbringer bestimmten zeitlichen Abfolge angezeigt oder hervorgehoben werden. Eine Desynchronisation, welche aus einem verzögerten oder zu langsamen Nachladen von virtuellen Sub- Objekte aus einem Datennetz resultiert, kann so vermieden werden.

Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn das Musikstück im Hinblick auf sich wiederholende Muster analysiert wird und daraus ein Tempo, ein Takt und/oder ein Taktschlag des Musikstücks ermittelt oder rekonstruiert wird. Ein Musikstück weist in der Regel wiederkehrende rhythmische Muster auf, beispielsweise rhythmisch wiederkehrende Lautstärkeschwankungen und/oder Klangänderungen. Besonders charakteristisch sind auf ein Schlagzeug oder einen Bass rückzuführende Muster. Diese Muster, welche beispielsweise in einem Wave-Editor auch graphisch sichtbar gemacht werden können, werden herangezogen beziehungsweise analysiert, um ein Tempo, einen Takt und/oder einen Taktschlag des Musikstücks zu ermitteln oder zu rekonstruieren. Häufig wird der erste Taktschlag besonders betont, sodass dieser im Musikstück relativ leicht identifiziert werden kann. Durch den zeitlichen Abstand zwischen zwei ersten Taktschlägen ergibt sich das Tempo das Musikstücks, durch Teilung dieser Zeitspanne weitere Taktschläge. Mit dem ermittelten Tempo, dem ermittelten Takt und/oder dem ermittelten Taktschlag des Musikstücks können in Folge das virtuelle Objekt beziehungsweise die virtuellen Sub-Objekte im Takt des Musikstücks angezeigt oder hervorgehoben werden.

Das Anzeigen oder Hervorheben der Anleitung für den Bewegungsablauf beziehungsweise der virtuellen Sub-Objekte inklusive der Anpassung an einen Takt des Musikstücks oder an die bestimmte zeitliche Abfolge kann insbesondere durch eine auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software erfolgen. Dasselbe gilt für die Analyse des Musikstücks und die anschließende Ermittlung oder Rekonstruktion eines Tempos, Takts und/oder Taktschlags sowie für das Steuern der Anzeige oder Hervorhebung durch Meta- oder Steuerdaten.

Von Vorteil ist es auch, wenn die Bewegungen in der Anleitung - mit einem Musikstück korrespondieren, das Inhalt der Anfrage des Dienstsuchenden ist, - aus einer dem Musikstück zugeordneten Zusatzinformation ausgelesen oder aus dieser abgeleitet werden, wenn das Musikstück an den Dienstsuchenden übermittelt oder dort gespeichert und abgespielt wird oder - mit Hilfe der Künstlichen-Intelligenz-Funktion aus dem Musikstück ermittelt wird.

Beispielsweise kann die geschriebene oder gesprochene Anfrage des Dienstsuchenden für das Spielen eines Musikstücks den Text „Wie spielt man die Mondscheinsonate?" enthalten. Analog kann sich der Tanz, zu dem beim Dienstsuchenden eine Tanzanleitung angezeigt werden soll, direkt aus einer geschriebenen oder gesprochenen Anfrage des Dienstsuchenden ergeben, zum Beispiel aus der Anfrage „Wie geht Tango?“ und einer darauf basierenden Suche in einer Datenbank. Denkbar ist auch, dass die Anleitung für den Bewegungsablauf und insbesondere eine Abfolge von Tönen oder eine Tanzanleitung aus einer Zusatzinformation ausgelesen oder aus dieser abgeleitet wird, die einem Musikstück zugeordnet ist. Dies kann ebenfalls mi Hilfe einer Datenbank erfolgen.

Häufig werden Musikstücke mit Zusatzinformationen (Tags oder Metadaten) versehen, beispielsweise einem Interpreten, einem Namen des Musikstücks oder einer Musikrichtung, welcher das Musikstück angehört. Entsprechend dieser Ausführungsvariante kann vorgesehen sein, dass diese Zusatzinformation auch eine Anleitung für den Bewegungsablauf, insbesondere für das Spielen eines Musikinstruments oder eine Tanzanleitung, beinhaltet, einen Link auf die Anleitung oder lediglich die Bezeichnung eines Tanzes angibt, welche oder welcher zum Musikstück passt. Das heißt, die Anleitung für den Bewegungsablauf kann dem Musikstück direkt zugeordnet gespeichert sein. Die Zusatzinformation kann aber beispielsweise auch einfach „Tango“ lauten. Aus dieser Information kann dann in weiterer Folge eine passende Anleitung für den Bewegungsablauf abgeleitet werden, also zum Beispiel eine Tanzanleitung für Tango. Denkbar ist auch, dass mehrere Anleitungen für Bewegungsabläufe oder Bezeichnungen von Tänzen zu einem Musikstück gespeichert sind, aus denen der Dienstsuchende auswählen kann. Denkbar ist weiterhin, dass eine Anleitung für einen Bewegungsablauf oder eine Bezeichnung eines Tanzes aus einer (anderen) Zusatzinformation abgeleitet wird. Beispielsweise kann einem Titel oder einer Musikrichtung ein passender Bewegungsablauf beziehungsweise Tanz zugeordnet werden.

Denkbar ist weiterhin, dass eine Zusatzinformation eines Musikstücks auch ein

Tempo (z.B. 102 Beats per Minute, kurz „bpm“), einen Takt (z.B. 3/4-Takt, 4/4-Takt), einen Rhythmus (z.B. Samba), eine MIDI-Version des Musikstücks oder einen Link darauf oder eine Notation eines Musikstücks in Notenschrift oder einen Link darauf beinhaltet. Mit der Tempo-Information kann festgestellt werden, wie schnell die Anleitung für den Bewegungsablauf wiedergegeben werden soll. Aus einer MIDI- Version eines Musikstücks oder einer Notation des Musikstücks in Notenschrift kann auch eine Anleitung für den Bewegungsablauf erzeugt werden, da die im MIDI- Format gespeicherten Töne oder die in Notation des Musikstücks in Notenschrift angegebenen Töne direkt einer Betätigung eines Musikinstruments zugeordnet werden können. Beispielsweise kann dem eingestrichenen „C“ direkt eine Taste eines Klaviers zugeordnet werden, welche entsprechend durch ein virtuelles Objekt markiert werden kann. Ähnlich verhält es sich bei einem Schlagzeug, bei dem eine Note einem bestimmten Schlaginstrument zugeordnet wird. Ähnlich verhält es sich auch mit einer Anleitung für einen Tanz, da einem Taktschlag ein bestimmter Tanzschritt zuordenbar ist. Zudem enthält eine MIDI-Version eines Musikstücks oder eine Notation des Musikstücks in Notenschrift auch eine Tempo-Information, die ebenfalls für die Wiedergabe der Anleitung für den Bewegungsablauf genutzt werden kann.

Als Zusatzinformation beziehungsweise Metadaten können zusammenfassend insbesondere eine oder mehrere der folgenden Daten vorgesehen sein: Name des Musikstücks, eine Musikrichtung, welcher das Musikstück angehört, ein Tempo des Musikstücks, ein Takt des Musikstücks, ein Rhythmus des Musikstücks, ein Tanzname beziehungsweise ein Name eines zum Musikstück passenden Tanzes, MIDl-Daten des Musikstücks oder ein Link darauf, eine Notation des Musikstücks in Notenschrift oder ein Link darauf, sowie eine Anleitung für Bewegungsablauf oder ein Link darauf.

Die dem Musikstück zugeordnete Zusatzinformation (insbesondere der Titel des Musikstücks) kann auch in einer Datenbank zugordnet zu einem „akustischen Fingerabdruck" des Musikstücks gespeichert sein, wobei der akustische Fingerabdruck durch eine Musikerkennungs-Software ermittelt und an die Datenbank gesendet wird. In Folge kann ein einer weiteren Datenbank oder Tabelle eine Bezeichnung eines Tanzes gesucht werden, welche dem ermittelten Titel des Musikstücks zugeordnet ist. In einem weiteren Schritt kann in noch einer weiteren Datenbank oder Tabelle nach der Anleitung für einen Bewegungsablauf gesucht → werden, welche der Bezeichnung des Tanzes zugeordnet ist. Grundsätzlich wäre es aber auch möglich, die Anleitung für einen Bewegungsablauf oder einen Link darauf dem Titel des Musikstücks oder dem akustischen Fingerabdruck des Musikstücks oder wie bereits angegeben direkt dem Musikstück zuzuordnen. Es ergeben sich daher folgende, überblicksmäßig angegebene Zuordnungen: - Musikstück → Anleitung für Bewegungsablauf - Musikstück → akustischer Fingerabdruck → Anleitung für Bewegungsablauf - Musikstück → akustischer Fingerabdruck → Titel → Anleitung für den Bewegungsablauf - Musikstück → akustischer Fingerabdruck → Titel → Bezeichnung eines Tanzes → Anleitung für den Bewegungsablauf

Vorteilhaft ist es, wenn die Anleitung für den Bewegungsablauf in einer Datenbank zugeordnet zur Bezeichnung eines Tanzes abgespeichert ist, da diese dann für viele Musikstücke mit gleichem Rhythmus eingesetzt werden können.

Zusammenfassend ist es also von Vorteil, wenn die Anleitung für den Bewegungsablauf dadurch ermittelt wird, dass - dem Musikstück in den Metadaten direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist oder - aus dem Musikstück ein akustischer Fingerabdruck ermittelt wird und diesem akustischen Fingerabdruck direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist oder - aus dem Musikstück ein akustischer Fingerabdruck ermittelt wird, diesem akustischen Fingerabdruck ein Titel des Musikstücks zugeordnet ist und der besagte Titel mit Hilfe des akustischen Fingerabdrucks ermittelt wird und dem besagten Titel direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist oder - aus dem Musikstück ein akustischer Fingerabdruck ermittelt wird, diesem akustischen Fingerabdruck ein Titel des Musikstücks zugeordnet ist und der besagte Titel mit Hilfe des akustischen Fingerabdrucks ermittelt wird, diesem Titel des Musikstücks ein Name eines Tanzes zugeordnet ist und der besagte Name mit Hilfe des besagten Titels ermittelt wird und diesem besagten Namen direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist. Insbesondere ist es dabei auch von Vorteil, wenn die Auswahl einer Liste mit virtuellen Sub-Objekten und/oder das Anzeigen oder Hervorheben der virtuellen Sub- Objekte der Liste anhand der Metadaten gesteuert wird. Beispielsweise könnten auf einem Endgerät eines dienstsuchenden Benutzers mehrere Listen für verschiedene Tänze gespeichert sein, beispielsweise für Tango, Samba, Walzer und Foxtrott. Ergibt sich aus den Metadaten, dass das betreffende Musikstück einen Tango- Rhythmus aufweist, dann kann vorgesehen sein, dass die Liste für Tango vorgeschlagen oder automatisch ausgewählt wird.

Ganz ähnlich verhält es sich bei Anleitungen zum Spielen eines Musikstücks. Auch hier kann ein Titel eines beim Dienstsuchenden abgespielten Musikstücks mit Hilfe eines durch eine Musikerkennungs-Software ermittelten „akustischen

Fingerabdrucks“ in einer Datenbank ermittelt werden. In Folge kann in einer weiteren Datenbank oder Tabelle nach einer MIDI-Version des Musikstücks oder einer Notation des Musikstücks in Notenschrift gesucht werden, welche dem Titel des Musikstücks zugeordnet sind. In Folge kann daraus in der schon angegebenen Weise eine Anleitung für den Bewegungsablauf ermittelt oder erzeugt werden. Grundsätzlich wäre es auch möglich, die Anleitung für einen Bewegungsablauf oder einen Link darauf direkt dem akustischen Fingerabdruck des Musikstücks oder wie bereits angegeben direkt dem Musikstück zuzuordnen. Es ergeben sich daher folgende, überblicksmäßig angegebene Zuordnungen: - Musikstück → Anleitung für Bewegungsablauf - Musikstück → akustischer Fingerabdruck → Anleitung für Bewegungsablauf - Musikstück → akustischer Fingerabdruck → Titel → Anleitung für den Bewegungsablauf

Ein „akustischer Fingerabdruck“ ist generell ein digitaler Code zur Charakterisierung eines Klangs oder einer Audioaufnahme unter Berücksichtigung spezieller akustischer Gegebenheiten. Beispielhafte Verfahren für die Erzeugung eines „akustischen Fingerabdrucks“ aus einem Musikstück sind „TRM“ und „AudiolD“.

Das Musikstück selbst kann an den Dienstsuchenden übermittelt werden, etwa über einen Streaming-Server, oder es werden lokal gespeicherte Daten mit einem Abspielgerät beim Dienstsuchenden abgespielt. Insbesondere kann das Abspielgerät durch das Endgerät des dienstsuchenden Benutzers gebildet sein. Die Zusatzinformation kann demnach aus dem an den Dienstsuchenden übermittelten Musikstück oder dort lokal gespeichertem Musikstück ausgelesen werden. Insbesondere kann diese Zusatzinformation die Anfrage oder zumindest einen Teil davon bilden. Das heißt, die Anfrage kann zumindest aus Teilen mit Hilfe dieser Zusatzinformationen formuliert werden, insbesondere automatisch. Die Datenübertragung von einem Abspielgerät an das Endgerät des dienstsuchenden Benutzers kann beispielsweise kontaktlos über WLAN (Wireless local area network) oder Bluetooth erfolgen.

Denkbar ist weiterhin, dass eine zum Musikstück passende Anleitung für einen Bewegungsablauf oder die Bezeichnung eines zum Musikstück passenden Tanzes von der der Künstlichen-Intelligenz-Funktion ermittelt wird, insbesondere anhand eines in der ersten oder zweiten Video-Aufnahme enthaltenen oder eines (etwa über einen Streaming-Server) an den Dienstsuchenden übermittelten Musikstücks. Beispielsweise kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion Rhythmus und/oder Melodie aus dem Musikstück extrahieren, sodass diese Daten in einem passenden Format für die Anzeige des Bewegungsablaufs vorliegen. Denkbar ist auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion aus dem Rhythmus des Musikstücks auf einen passenden Tanz schließt. Die Anwendung einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion für die Analyse von Rhythmus, Melodie und/oder Tanz ist insbesondere dann von Vorteil, wenn keine verwertbare, dem Musikstück zugeordnete Zusatzinformation zur Verfügung steht. Die Künstliche-Intelligenz-Funktion kann im gegebenen Zusammenhang mit Musikstücken trainiert werden, zu denen Rhythmus, Melodie und/oder Tanz bekannt ist. Beispielsweise können Musikstücke (d.h. deren Audio- Dateien) zugeordnet zu Rhythmus, Melodie und/oder Tanz in einer Trainingsdatenbank gespeichert sein. Für den Rhythmus und/oder den Tanz kann beispielsweise die Angabe „Tango“ in der Trainingsdatenbank gespeichert sein. Die Melodie kann beispielsweise im MIDI-Format oder in Notenschrift in der Trainingsdatenbank gespeichert sein. In Folge kann die Künstliche-Intelligenz- Funktion die Zuordnung zwischen Musikstücken und Rhythmus, Melodie und/oder Tanz erlernen.

Vorteilhaft ist es weiterhin, wenn das Musikstück von einem Streaming-Server an den Dienstsuchenden übermittelt wird. Auf diese Weise kann auf bereits vorhandene Musikdatenbanken zurückgegriffen werden, und das Musikstück braucht nicht beim Dienstnehmer gespeichert sein.

Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn das Musikstück Steuerdaten betreffend ein Ist-Tempo, einen Takt und/oder einen Taktschlag umfasst, welche während des Abspielens des Musikstück im Takt desselben oder in der bestimmten zeitlichen Abfolge aktiviert werden, und wenn das Anzeigen oder Hervorheben der virtuellen Sub-Objekte der Liste anhand dieser Steuerdaten gesteuert wird. In diesem Ausführungsbeispiel sind ein Ist-Tempo, ein Takt und/oder ein Taktschlag nicht bloß implizit im Musikstück enthaltene Merkmale, sondern es sind Steuerdaten vorgesehen, welche ein Ist-Tempo, einen Takt und/oder einen Taktschlag entsprechend explizit markieren. Beispielsweise können diese Steuerdaten parallel zur Audiospur gespeichert sein und parallel zur Audiospur wiedergegeben werden und beispielsweise Taktschläge, Tempowechsel und Taktwechsel markieren. Beispielsweise kann die Information „Taktschlag 1“ im Musikstück für die synchrone Ausgabe des zugeordneten virtuellen Objekts oder virtuellen Sub-Objekts herangezogen werden, wenn diese Information während des Abspielens des Musikstücks aktiv wird. Die Information „3/4“ kann den Takt des Musikstücks beziehungsweise auch einen Taktwechsel angeben und auslösen. Die Information „102 bpm“ kann das Tempo des Musikstücks oder auch einen Tempowechsel angeben und auslösen. Beispielsweise kann ein Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten einer filmisch vorliegenden Anleitung für einen Bewegungsablauf entsprechend einem Verhältnis zwischen dem Quell-Tempo und dem durch die Steuerdaten des Musikstücks definierten Tempo gedehnt oder verkürzt werden.

Insbesondere ist es von Vorteil, wenn das Musikstück in Form von Daten in einem Format nach dem Musical Instrument Digital Interface Standard (MlDl-Standard) oder in Notenschrift gespeichert ist und insbesondere Daten betreffend Tonhöhe, Lautstärke, Tondauer, Tempo, Takt und/oder Taktschlag umfasst und diese Daten für die Anzeige oder das Hervorheben des virtuellen Objekts oder virtuellen Sub- Objekts herangezogen werden. Liegt das Musikstück im MIDI-Format vor, dann können die im MIDI-Standard vorgesehenen Steuerdaten direkt für die Ausgabe eines virtuellen Objekts oder virtuellen Sub-Objekts herangezogen werden, Steuerdaten betreffend Tonhöhe, Lautstärke, Tondauer, Tempo, Takt und/oder Taktschlag Tempo und Takt sind im MIDI-Standard bereits vorgesehen und können für die Steuerung der Ausgabe eines virtuellen Objekts oder virtuellen Sub-Objekts herangezogen werden. Beispielsweise kann ein Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten einer filmisch vorliegenden Anleitung für einen Bewegungsablauf entsprechend einem Verhältnis zwischen dem Quell-Tempo und dem durch die MIDI-Daten des Musikstücks definierten Tempo gedehnt oder verkürzt werden.

Insbesondere ist es auch möglich, dass die Quelle für die Audio-Wiedergabe des Musikstücks eine Audio-Datei mit Audiodaten ist (also z.B. eine WAV-Datei oder MP3-Datei), wohingegen die Steuerdaten aus einer parallel und zeitsynchron abgespielten Steuerdatei (z.B. einer MIDI-Datei) stammen. Mit anderen Worten stammt die vom Dienstsuchenden akustisch wahrgenommene Musik von der Audio- Datei, wohingegen die virtuellen Objekte aus der Steuerdatei stammen oder zumindest von dieser angesteuert werden. Die Audio-Datei braucht dann keine Steuerdaten zu beinhalten.

Schließlich ist es auch von Vorteil, wenn die Anleitung für einen Bewegungsablauf Tanzschrite betrifft und die Tanzschritte an die Größe des Fußbodens angepasst werden (insbesondere von einer auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers laufenden Software). Auf dieser Weise wird auf die Platzverhältnisse beim Dienstsuchenden Rücksicht genommen. Beispielsweise können Tanzschritte je nach verfügbarem Platz enger oder weiter gesetzt werden. Denkbar ist auch, dass die Tanzschrite so gesetzt werden, dass um störende Objekte herum getanzt wird. Generell ist die Anpassung eines Bewegungsablaufs auf einen verfügbaren Platz nicht auf das Tanzen beschränkt, sondern kann auch auf anderen Gebieten eingesetzt werden, bei denen (großräumige) Bewegungen ausgeführt werden, beispielsweise im Sport.

Denkbar ist weiterhin, dass im Endgerät des Dienstsuchenden angeordnete oder am Körper des Dienstsuchenden angebrachte Beschleunigungssensoren für die Kontrolle korrekt ausgeführter Bewegungen eingesetzt werden. Beispielsweise können an den Handgelenken des Dienstsuchenden angebrachte Beschleunigungssensoren darüber Aufschluss geben, ob er die angezeigte Bewegung korrekt (insbesondere im Takt des Musikstücks) ausgeführt hat, selbst dann, wenn er nicht von einer Kamera aufgenommen wird. Wird eine Abweichung von der vorgegebenen Bewegung erkannt, so kann das eingeblendete virtuelle Objekt auch Korrekturvorschläge für den Dienstsuchenden umfassen.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die oben angegebene technische Lehre, welche sich auf die im Takt eines Musikstücks oder die in einer vom Dienstsuchenden oder vom Diensterbringer bestimmten zeitlichen Abfolge angezeigte Anleitung für einen Bewegungsablauf nicht an die Merkmale des Patentanspruchs 1 gebunden ist, sondern auch unabhängig davon angewandt werden kann. Beispielsweise kann die Anleitung für den Bewegungsablauf ohne Erweiterung der Realität auf einem Bildschirm (beispielsweise auf ein TV-Gerät) ausgegeben werden, wobei diese jedoch entsprechend der oben angegeben Lehre an ein frei gewähltes Musikstück oder die in einer vom Dienstsuchenden oder vom Diensterbringer bestimmten zeitlichen Abfolge angepasst wird. Das heißt, die virtuellen Objekte oder virtuellen Sub-Objekte werden in diesem Fall nicht der Realität überlagert oder überblendet. Neben der Ausgabe auf ein TV-Gerät ist die Ausgabe der Anleitung für einen Bewegungsablauf auch auf anderen Geräten möglich, beispielsweise auf eine Computer-Bildschirm, dem Bildschirm eines Mobiltelefons oder auf dem Bildschirm einer Datenbrille ohne AR-Funktion, also zum Beispiel einer Brille für virtuelle Realität („Virtual-Reality-Brille“).

Vorteilhaft ist es, wenn eine Diensterbringung vom diensterbringenden Benutzer und/oder der Künstlichen-Intelligenz-Funktion gemeinsam mit einem Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion erbracht wird, wobei - Eingangsdaten für das Hilfsprogramm zumindest zum Teil vom diensterbringenden Benutzer und/oder der Künstlichen-Intelligenz-Funktion an das Hilfsprogramm gesendet werden, - im Hilfsprogramm eine Berechnung auf Basis der genannten Eingangsdaten durchgeführt wird, wobei als Ergebnis ein virtuelles Objekt erzeugt wird, und - das virtuelle Objekt i) direkt an den Dienstsuchenden gesendet und dort angezeigt wird oder ii) an das Endgerät des diensterbringenden Benutzers oder die Künstliche- Intelligenz- Funktion gesendet wird, von diesem oder dieser transparent (unverändert) an den Dienstsuchenden weitergereicht wird und beim Dienstsuchenden angezeigt wird. Bei dieser Ausführungsvariante wird die Diensterbringung also gemeinschaftlich durch den diensterbringenden Benutzer und das Hilfsprogramm, durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion und das Hilfsprogramm oder durch den diensterbringenden Benutzer, die Künstliche-Intelligenz-Funktion und das Hilfsprogramm erbracht. Auf diese Weise werden der diensterbringenden Benutzer und/oder die Künstliche-Intelligenz-Funktion unterstützt, da das Hilfsprogramm als Ergebnis der Berechnung (unter anderem) ein virtuelles Objekt erzeugt. Aber auch der Dienstsuchende wird unterstützt, da er Eingangsdaten für das Hilfsprogramm nicht selbst bereitstellen muss, sondern diese zumindest zum Teil vom diensterbringenden Benutzer mit Hilfe seines Endgeräts oder von der Künstlichen- Intelligenz-Funktion bereitgestellt werden. Diese Ausführungsvariante eignet sich daher besonders für Hilfsprogramme, die zwar für den Dienstsuchenden relevant beziehungsweise interessant sind, die er aber selbst nicht oder nur mit erheblichem Aufwand bedienen kann. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen kann der Dienstsuchende bei der Nutzung eines Hilfsprogramms vom diensterbringenden Benutzer und/oder der Künstlichen-Intelligenz-Funktion unterstützt werden. Das virtuelle Objekt wird dabei im Speziellen direkt an das Endgerät des dienstsuchenden Benutzers gesendet und dort angezeigt (Fall i). Es kann aber auch an das Endgerät des diensterbringenden Benutzers gesendet werden, von diesem Endgerät transparent an das Endgerät des dienstsuchenden Benutzers weitergereicht werden und auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers angezeigt werden (Fall ii). Selbstverständlich kann das virtuelle Objekt auch beim Diensterbringer angezeigt werden, insbesondere dadurch, dass die mit dem virtuellen Objekt ergänzte erste oder zweite Video-Aufnahme an das Endgerät des diensterbringenden Benutzers zurückgeschickt wird. Dies ist sowohl im Fall i) als auch im Fall ii) möglich. Das Endgerät des diensterbringenden Benutzers oder die Künstliche-Intelligenz-Funktion sind aber auch im Fall ii) nicht auf eine transparente Weiterleitung des virtuellen Objekts beschränkt, sondern das virtuelle Objekt kann auch direkt im Endgerät des diensterbringenden Benutzers angezeigt (sowie weiterverarbeitet werden) oder kann von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion weiterverarbeitet werden. Das Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion kann generell auf einem Server (insbesondere im Internet) laufen oder ganz oder in Teilen auf dem Endgerät des diensterbringenden Benutzers. Die Berechnung kann generell eine Simulation und/oder ein Konstruktionsvorschlag sein beziehungsweise umfassen. Neben dem virtuellen Objekt können auch noch andere Daten berechnet werden. Angelehnt an die oben ausgeführten Beispiele könnten beispielsweise Temperaturen, Luftgeschwindigkeiten oder Leitungslängen berechnet und nummerisch angezeigt werden. Vorteilhaft ist es weiterhin, wenn die erste oder zweite Video-Aufnahme und/oder räumliche Daten der Szene, welche vom Endgerät des dienstsuchenden Benutzers erfasst werden, Eingangsdaten für das Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion bilden, welche i) vom Dienstsuchenden direkt an das Hilfsprogramm gesendet und dort verarbeitet werden oder ii) vom Dienstsuchenden an das Endgerät des diensterbringenden Benutzers oder die Künstliche-Intelligenz-Funktion gesendet werden, von diesem oder dieser transparent (unverändert) an das Hilfsprogramm weitergereicht werden und im Hilfsprogramm verarbeitet werden. Videodaten, Audiodaten und/oder räumliche Daten der Szene können neben den vom diensterbringenden Benutzer und/oder der Künstlichen-Intelligenz-Funktion stammenden Eingangsdaten eine Basis für die vom Hilfsprogramm durchgeführte Berechnung (Simulation und/oder Konstruktionsvorschlag) sein. Bei dieser Ausführungsvariante werden diese vom Dienstsuchenden an das Hilfsprogramm übermittelt. Insbesondere können die Videodaten, Audiodaten und/oder räumlichen Daten der Szene vom Endgerät des dienstsuchenden Benutzers direkt an das Hilfsprogramm gesendet werden (Fall i) oder sie werden vom Endgerät des dienstsuchenden Benutzers an das Endgerät des diensterbringenden Benutzers oder an die Künstliche-Intelligenz-Funktion gesendet, wovon sie transparent an das Hilfsprogramm weitergereicht und in Folge vom Hilfsprogramm verarbeitet werden (Fall ii). Das Endgerät des diensterbringenden Benutzers oder die Künstliche-Intelligenz-Funktion sind im Fall ii) nicht auf eine transparente Weiterleitung der vom Dienstsuchenden stammenden Eingangsdaten beschränkt, sondern diese können auch im Endgerät des diensterbringenden Benutzers angezeigt (sowie weiterverarbeitet werden) oder können von der Künstlichen- Intelligenz-Funktion weiterverarbeitet werden. Insbesondere können die oben genannten Daten auch schon vor der eigentlichen Augmented-Reality-Sitzung oder in einer gesonderten Augmented-Reality-Sitzung an das Hilfsprogramm gesendet werden, also bevor der Diensterbringer teilnimmt. Zum Beispiel kann damit das unter Umständen zeitaufwändige Erfassen von 3D-Daten beziehungsweise räumlichen Daten von Räumen eines Gebäudes in einem gesonderten Schritt durchgeführt werden. Insbesondere kann die Erfassung von räumlichen Daten auch mit Hilfe einer Kamera beziehungsweise einem Raumtiefensensor auf einer (Flug)Drohne erfolgen.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die beiden zuletzt genannten Ausführungsformen gemäß der Patentansprüche 85 und 86 auch ohne der Vermittlung zwischen Dienstsuchendem und Diensterbringer die Basis für eine unabhängige und eigenständige Erfindung bilden können. Den Patentansprüchen 85 und 86 kann insbesondere folgender, einleitender Teil vorangestellt werden:

Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme durch zumindest einen Diensterbringer, welcher zumindest einem diensterbringenden Benutzer mit seinem Endgerät und/oder zumindest einer Künstlichen-Intelligenz- Funktion in einem Computer-Server-System entspricht, umfassend die Schritte - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene beim Dienstsuchenden, - Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den Diensterbringer, - Erzeugen des virtuellen Objekts an einer örtlichen Position in der Szene in der ersten Video-Aufnahme und - Bereitstellen des virtuellen Objekts beim Dienstsuchenden.

Vorteilhaft kann auch vorgesehen sein, dass ein virtuelles Objekt vor dem Schritt f) an einen Konverter gesendet wird, dort von einem ersten Format in ein zweites Format umgewandelt wird und dann beim Dienstsuchenden bereitgestellt wird, wobei von der Umwandlung eine oder mehrere der Daten betroffen sind: - Absolutposition des virtuellen Objekts in der Szene, - Absolutorientierung des virtuellen Objekts in der Szene, - Anker-Objekt in der Szene, an dem das virtuelle Objekt verankert ist, - Relativposition des virtuellen Objekts zu dem Anker-Objekt, - Relativorientierung des virtuellen Objekts zu dem Anker-Objekt, - Art des virtuellen Objekts, - Information darüber, ob eine oder mehrere der oben genannten Daten fix oder veränderlich sind.

Vorteilhaft können auf diese Weise virtuelle Objekte von diensterbringenden Benutzern, Künstlichen-Intelligenz-Funktionen und Hilfsprogrammen für Simulation und Konstruktion in einem einheitlichen ersten Format erzeugt werden. Die Anpassung der virtuellen Objekte an eine Augmented-Reality-Software, welche auf dem Endgerät des dienstsuchenden Benutzers läuft, beziehungsweise in das jeweils von dieser AR-Software benötigte zweite Format erfolgt im Konverter. Insbesondere kann ein virtuelles Objekt durch eine oder mehrere der oben beschriebenen Daten bestimmt sein. Beispielsweise kann seine Position und Orientierung durch absolute Angaben in der Szene definiert sein. Denkbar ist auch, dass Position und Orientierung des virtuellen Objekts durch Angaben relativ zu einem Anker- Objekt (virtuell oder real) in der Szene angegeben werden. Eine Art des virtuellen Objekts kann zum Beispiel angeben, ob es sich um einen Text oder eine geometrische Figur (z.B. Rechteck, Kugel, Pfeil, etc.) handelt. Die Daten können auch Information darüber enthalten, ob eine oder mehrere der oben genannten Daten fix oder veränderlich sind. Beispielsweise sollte ein Pfeil, der eine Richtung in einem Vektorfeld veranschaulicht, seine Pose in der Szene unabhängig vom Betrachtungswinkel des Dienstsuchenden beibehalten. Für einen solchen Pfeil kann also angegeben werden, dass seine Pose fix ist. Dagegen sollte ein Pfeil, welcher ein Objekt in der Szene identifiziert, für den Dienstsuchenden auch bei Änderung der Blickrichtung möglichst gut sichtbar bleiben. Für einen solchen Pfeil kann also angegeben werden, dass seine Pose in der Szene verändert und insbesondere an eine Blickrichtung des Dienstsuchenden angepasst werden kann. Das an den Konverter gesendete virtuelle Objekt kann insbesondere auch ein virtuelles Objekt sein, das von einem Simulations- und/oder Konstruktionsprogramm für eine virtuelle räumliche Szene erzeugt wurde und dort anzeigbar ist, wobei die virtuelle räumliche Szene einer realen Szene entspricht, in welcher das vom Konverter umgewandelte Objekt angezeigt werden soll. Beispielsweise kann der Konverter auf diese Weise beitragen, virtuelle Objekte die nur in einer virtuellen räumliche Szene anzeigbar sind (z.B. in einer 3D-Ansicht auf einem Computer-Bildschirm), auf einfache Weise in reale Szenen zu übertragen. Daher eignet sich der Konverter insbesondere auch dafür, die Anzeigemöglichkeiten für bestehende Simulations- und/oder Konstruktionsprogramme zu erweitern.

Die obige Ausführungsformen gemäß dem Patentanspruch 87 kann auch ohne der Vermittlung zwischen Dienstsuchendem und Diensterbringer die Basis für eine unabhängige und eigenständige Erfindung bilden. Dem Patentanspruch 87 kann insbesondere folgender, einleitender Teil vorangestellt werden:

Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts in einer Video-Aufnahme durch zumindest einen Diensterbringer, welcher zumindest einem diensterbringenden Benutzer mit seinem Endgerät, zumindest einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion und/oder einem Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion in einem Computer-Server-System entspricht, umfassend die Schrittte - Starten einer ersten Video-Aufnahme einer Szene beim Dienstsuchenden, - Übertragen der ersten Video-Aufnahme an den Diensterbringer, - Erzeugen des virtuellen Objekts an einer örtlichen Position in der Szene in der ersten Video-Aufnahme durch den Diensterbringer und - Bereitstellen des virtuellen Objekts beim Dienstsuchenden.

Günstig ist es schließlich, wenn der Schritt e) oder f) oder die Ausführung der Schritte e) und f) eine Erzeugung oder Schöpfung eines vordefinierten Geldbetrags in einer digitalen Währung auslöst. Die Schöpfung von Geldbeträgen in digitalen Währungssystem im Allgemeinen und im Speziellen bei Kryptowährungen ist je nach Auslegung mit sehr hohem Energieaufwand beim sogenannten „Schürfen“ verbunden. Durch komplizierte Rechenoperationen soll unter anderem eine unkontrollierte Schöpfung und damit eine unkontrollierte Ausdehnung der Geldmenge verhindert werden. Durch den immensen Energieaufwand ist dieser Vorgang aber häufig ökologisch nicht vertretbar. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen wird dieses Problem jedoch umgangen, da die Schöpfung eines Geldbetrags mit dem Schritt e) oder f) oder mit der Ausführung der Schrittte e) und f) verknüpft wird und eine unkontrollierte Ausdehnung der Geldmenge dadurch verhindert wird, dass die genannten Schritte weder in beliebig kurzer Zeit noch mit einer beliebig hoher zeitlichen Rate durchgeführt werden können. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass die Schöpfung eines Geldbetrags nur dann ausgelöst wird, wenn der Schritt e) oder f) oder die die Schritte e) und f) von einem (menschlichen) diensterbringenden Benutzer ausgeführt wird/werden oder nur dann, wenn der Schritt e) oder f) oder die die Schritte e) und f) von einem ehrenamtlichen (menschlichen) diensterbringenden Benutzer gratis ausgeführt wird/werden. Dadurch können die Grundlagen für eine ökologisch und ethisch vertretbare Digitalwährung beziehungsweise Kryptowährung geschaffen werden. Insbesondere kann vorgesehen werden, dass der geschöpfte Geldbetrag ganz oder in Teilen dem Diensterbringer oder einer Gruppe von Diensterbringem zufließt. Weiterhin kann vorgesehen sein, dass die Ausführung des Schritts e) oder f) oder der Schritte e) und f) in einer Blockchain eingetragen werden. Der geschöpfte Geldbetrag kann zum Beispiel fix vorgegeben sein, von einem geographischen Standort oder einer Länderzugehörigkeit des Diensterbringers abhängig sein oder auch zeitlich variiert werden. Durch Berücksichtigung des geographischen Standorts oder der Länderzugehörigkeit des Diensterbringers kann insbesondere vermieden werden, dass Diensterbringer aus schwachen Wirtschaftsräumen übermäßig viele Dienstleistungen erbringen und somit die Geldmenge in unerwünschtem Tempo ausdehnen. Denkbar ist auch, dass Geldbeträge nach einer Zeit verfallen oder in wiederkehrenden Abständen vernichtet werden.

Die obigen Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung lassen sich auf beliebige Art und Weise kombinieren.

KURZE BESCHREIBUNG DER FIGUREN

Die vorliegende Erfindung wird nachfolgend anhand der in den schematischen Figuren angegebenen Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es zeigt dabei:

Figur 1 eine beispielhafte Anordnung zur Durchführung des vorgestellten Verfahrens;

Figur 2 beispielhafte Profile für den Diensterbringer und den Dienstsuchenden;

Figur 3 ein Beispiel, bei dem das virtuelle Objekt eine Audio-Information umfasst;

Figur 4 eine Ausführungsvariante, bei der die Künstliche-Intelligenz-Funktion einen Zeitaufwand für die Bearbeitung der Anfrage schätzt und einen Termin zwischen Dienstsuchendem und Diensterbringer ermittelt;

Figur 5 ein Beispiel, bei dem das virtuelle Objekt eine virtuelle Bekleidung für den dienstsuchenden Benutzer umfasst; Figur 6 eine Ausführungsvariante, bei der das virtuelle Objekt eine virtualisierte Szene umfasst, welche einer aktuellen, dunklen Szene bei hellerer Beleuchtung entspricht;

Figur 7 eine Ausführungsvariante, bei der das virtuelle Objekt nur auf einem Teilbereich eines Bildschirms des Endgeräts angezeigt wird;

Figur 8 eine Ausführungsvariante zur Erhöhung der Bedienbarkeit des Endgeräts;

Figur 9 eine Ausführungsvariante, bei der das virtuelle Objekt einen Bewegungsparameter eines in der Szene enthaltenen Objekts betrifft;

Figur 10 eine Ausführungsvariante, bei der relevante Vorgänge in einem Bearbeitungs-Ticket gespeichert werden;

Figur 11 eine Ausführungsvariante, mit welcher das vorgestellte System auf zukünftige Anforderungen geprüft und vorbereitet werden kann;

Figur 12 eine Ausführungsvariante, bei der eine Vielzahl an Diensterbringern bestimmt und dem Dienstsuchenden zur Auswahl gestellt wird;

Figur 13 eine Ausführungsvariante, bei welcher der dienstsuchenden Benutzer eine Reihenfolge anzufragender Diensterbringer bestimmen kann;

Figur 14 eine Ausführungsvariante, bei welcher geeignete Diensterbringer im Internet gesucht werden;

Figur 15 eine vorteilhafte Möglichkeit zur Speicherung von T rainingsdaten für eine Künstliche-Intelligenz-Funktion;

Figur 16 eine Ausführungsvariante, bei welcher der Dienstsuchende bei der Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung unterstützt wird;

Figur 17 eine Ausführungsvariante, bei welcher der Dienstsuchende über mehrere Endgeräte verfügt;

Figur 18 eine Ausführungsvariante, bei welcher ein Mobiltelefon am Kopf des Dienstsuchenden getragen wird und als Datenbrille fungiert; Figur 19 Ein Beispiel, wie ein Kamerabild auf eine real wahrgenommene Szene angepasst werden kann;

Figur 20 ein Beispiel, bei ein dem Blickfeld des Dienstsuchenden entsprechender Bildausschnitt aus einer Weitwinkelaufnahme als erste Video-Aufnahme fungiert;

Figur 21 ein Beispiel, wie beim Diensterbringer vorhandenes Wissen und/oder dessen Eigenschaften oder solches gesuchtes Wissen oder solche gesuchten Eigenschaften als Vektor darstellbar sind;

Figur 22 ein Beispiel, wie ein geeigneter Diensterbringer auf Basis vektorieller Datenbanken ermittelt werden kann;

Figur 23 ein Ausführungsvariante, bei welcher das virtuelle Objekt eine Anleitung für einen Bewegungsablauf umfasst;

Figur 24 ein Beispiel, wie ein virtuelles Objekt als Liste mehrere virtueller Sub- Objekte darstellbar ist;

Figur 25 eine Ausführungsvariante, bei welcher ein Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion für die Diensterbringung eingesetzt wird;

Figur 26 ein Beispiel für eine Software-Architektur zur Umsetzung des vorgestellten Verfahrens und

Figur 27 eine schematische Darstellung eines beispielhaften Datenflusses im vorgestellten System.

DETAILIERTE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG

Einführend wird festgehalten, dass gleiche Teile in den unterschiedlich Ausführungsformen mit gleichen Bezugszeichen beziehungsweise gleichen Bauteilbezeichnungen versehen werden, gegebenenfalls mit unterschiedlichen Indizes. Die in der Beschreibung enthaltene Offenbarungen eines Bauteils kann sinngemäß ein anderes Bauteil mit gleichem Bezugszeichen beziehungsweise gleicher Bauteilbezeichnung übertragen werden. Fig. 1 zeigt eine beispielhafte Anordnung zur Durchführung des vorgestellten Verfahrens. Die Anordnung umfasst - ein Computer-Server-System CS mit einer Datenbank DB und einer optionalen Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl, Kl', - einen Diensterbringer DE, DE', welcher zumindest einem diensterbringenden

Benutzer 1 mit seinem Endgerät 2 entspricht, - einen Dienstsuchenden DS, welcher einem dienstsuchenden Benutzer 3 mit seinem Endgerät 4 entspricht, sowie - ein Objekt 5 in einer Szene SZ. Die Funktion der in der Fig. 1 dargestellten Anordnung wird anhand einer beispielhaften Problemstellung exemplarisch beschrieben:

Konkret ist das Objekt 5 in dem gezeigten Beispiel ein defekter Wasserhahn. Der dienstsuchende Benutzer 3 möchte den Defekt beheben, verfügt aber selbst nicht über die entsprechenden Kenntnisse und kennt auch niemanden, der bei der Behebung des Defekts behilflich sein könnte. Mit Hilfe des Endgeräts 4a formuliert der dienstsuchende Benutzer 3 eine entsprechende Anfrage und sendet diese im Schritt S1 beziehungsweise Schritt a) an das Computer-Server-System CS. In einem Schritt b) wird in der Datenbank DB ein geeigneter Diensterbringer DE aus einer Vielzahl von Diensterbringern DE' basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden DS und Eigenschafts-Profilen und/oder Wissens-Profilen der Diensterbringer DE bestimmt. In einem Schritt c) wird eine erste Video-Aufnahme der Szene SZ mit dem Wasserhahn 5 beim Dienstsuchenden DS gestartet und in einem Schritt S2 beziehungsweise Schritt d) an den zumindest einen im Schritt b) bestimmten Diensterbringer DE übertragen. Dieser Diensterbringer DE erzeugt in einem Schritt e) basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden DS ein virtuelles Objekt VO an einer örtlichen Position in der Szene SZ in der ersten Video-Aufnahme. Konkret umfasst das virtuelle Objekt VO in diesem Beispiel ein Werkzeug und einen Pfeil, welcher an jene Stelle auf dem Wasserhahn 5 weist, an der das Werkzeug anzusetzen ist. In einem Schritt S3 beziehungsweise f) wird das virtuelle Objekt VO beim Dienstsuchenden DS bereitgestellt und dort auf dem Endgerät 4a angezeigt.

In dem dargestellten Beispiel wurde die Anfrage von einem menschlichen Diensterbringer DE bearbeitet. Denkbar ist in gleicher Weise aber auch die Bearbeitung durch eine Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl, Kl'. In dem obigen Beispiel tritt dann die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl, Kl' an die Stelle des menschlichen Diensterbringers DE. Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl, Kl' können für bestimmte Aufgaben trainiert werden, wofür insbesondere zurückliegende Bearbeitungen von Anfragen von der Künstlichen-intelligenz-Funktion Kl, Kl' analysiert werden können (siehe hierzu auch insbesondere die Fig. 15 und die Offenbarung dazu). Denkbar ist auch eine gemischte Beantwortung durch einen menschlichen Diensterbringer DE und eine Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl, Kl' Genau wie menschliche Diensterbringer DE, DE' können in der Datenbank DB mehrere Künstliche-Intelligenz-Funktionen Kl, KI' gespeichert sein, die auf das Lösen verschiedener Probleme trainiert sind, beziehungsweise von verschiedenen Anbietern stammen.

Denkbar ist auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl einen Vorschlag zur Lösung der Anfrage erstellt und diesen an einen menschlichen Diensterbringer DE zur Bestätigung oder Abänderung übermittelt, bevor dieser dem Dienstsuchenden DS bereitgestellt wird.

In einem einfachen Fall haben der Diensterbringer DE und der Dienstsuchende DS zum selben Zeitpunkt Zeit für die Bearbeitung der Anfrage. In diesem Fall f1) wird das virtuelle Objekt VO in die (noch) aktive, erste Video-Aufnahme an der im Schritt e) angegebenen örtlichen Position beim Dienstsuchenden DS eingeblendet. Dieser sieht dann das virtuelle Werkzeug samt Pfeil in der realen Szene SZ. Diese Ausführungsvariante beschreibt somit eine vermittelte „Augmented-Reality Sitzung oder Session“, kurz „AR-Sitzung oder AR-Sitzung“. In diesem Zusammenhang ist es auch möglich, dass eine Audioinformation AU, beispielsweise gesprochene Worte, ebenfalls an den Dienstsuchenden DS übermittelt und dort gehört werden kann. Dies kann im Rahmen einer Sprachverbindung zwischen den Endgeräten 2 und 4a erfolgen.

Haben der Diensterbringer DE und der Dienstsuchende DS nicht zum selben Zeitpunkt Zeit für die Bearbeitung der Anfrage, so kann in einem Fall f2) die gestoppte und mit dem virtuellen Objekt VO ergänzte, erste Video-Aufnahme an den Dienstsuchenden DS übermittelt werden. Demgemäß kann die Anfrage vom Diensterbringer DE zu einem beliebigen Zeitpunkt nach der Anfrage beantwortet werden, und auch die Beantwortung der Anfrage kann vom Dienstsuchenden DS zu einem beliebigen späteren Zeitpunkt betrachtet werden, auch wiederholt. Denkbar ist hier insbesondere auch, dass die mit dem virtuellen Objekt VO ergänzte, erste Video-Aufnahme auf einem Server gespeichert wird und dem Dienstsuchenden DS der Zugang zu dieser ergänzten Video-Aufnahme ermöglicht wird, beispielsweise indem ihm ein Link zu derselben zugestellt wird.

Bei der Ausführungsvariante f3) startet Dienstsuchende DS eine zweite Video- Aufnahme derselben Szene SZ, wobei das vom Diensterbringer DE zur Verfügung gestellte virtuelle Objekt VO automatisch in diese zweite Video-Aufnahme eingeblendet wird. Konkret wird das virtuelle Objekt VO in der realen Szene SZ an der vom Diensterbringer DE angegebenen Position eingeblendet. Das heißt, der Dienstsuchende DS sieht das virtuelle Objekt VO in der realen Szene SZ genau an der Position, an der es der Diensterbringer DE in die erste Video-Aufnahme eingebettet hat. Insofern unterscheidet sich die Darstellung auf dem Bildschirm des Endgeräts 4a in den Fällen f1) und f3) nicht. Lediglich eine Interaktion zwischen Dienstsuchendem DS und Diensterbringer DE kann im Fall f3) nicht spontan erfolgen. Dies ist aber in einer neuerlichen AR-Sitzung gemäß den Ausführungsvarianten f1 ) und f3) möglich (für die Ausführungsvariante f3) siehe insbesondere auch die Fig 19 und die Offenbarung dazu).

Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen kann ein dienstsuchender Benutzer 3 also rasch und auf für ihn unkomplizierte Weise eine Lösung für seine Anfrage und insbesondere eine Hilfestellung für ein sich ihm stellendes Problem erhalten. Der Dienstsuchende DS und der Diensterbringer DE müssen sich dazu nicht am selben Ort aufhalten und müssen zuvor auch einander nicht bekannt sein.

Der Schritt b) kann auch eine Auswahl eines oder mehrerer Diensterbringer DE aus einer Gruppe der im Schritt b) bestimmten Diensterbringer DE, DE' enthalten. Beispielsweise kann dies dann der Fall sein, wenn mehrere zur Beantwortung der Anfrage geeignete Diensterbringer DE, DE' ermittelt werden, aus denen der Dienstsuchende DS einen oder mehrere auswählen kann (siehe hierzu auch die Fig. 12 und 13 und die Offenbarung dazu). In einer Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens kann vorgesehen sein, dass nach dem Schritt b), jedoch vor einem der Schritte c) bis f) vom Computer- Server-System CS zumindest eine der folgenden Informationen - Name des im Schritt b) ermittelten diensterbringenden Benutzers 1 oder eines Betreibers der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl, KI', - Adresse des im Schritt b) ermittelten diensterbringenden Benutzers 1 oder eines Betreibers der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl, KI', - Rechtsform des im Schritt b) ermittelten diensterbringenden Benutzers 1 oder eines Betreibers der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl, KI', - Information, ob es sich bei dem im Schritt b) ermittelten diensterbringenden Benutzer 1 oder bei dem Betreiber der im Schritt b) ermittelten Künstlichen- Inteiligenz-Funktion Kl, Kl' um ein Unternehmen oder um eine Privatperson handelt, - Information, ob der im Schritt b) ermittelte diensterbringende Benutzer 1 oder der Betreiber der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl, KI' gegen Bezahlung oder ehrenamtlich agiert, - Information über die Gültigkeit gesetzlicher Vorschriften für den im Schritt b) ermittelten diensterbringenden Benutzer 1 oder den Betreiber der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-lntelligenz-Funktion Kl, KI' ermittelt und dem Dienstsuchenden DS angezeigt wird.

Für den Dienstsuchenden DS kann durch die automatische Vermittlung von Diensterbringern DE, DE' Unklarheit darüber herrschen, wer genau als Dienstleister auftrit und wer genau die angeforderte Dienstleistung erbringt und insbesondere ob es sich dabei um ein Unternehmen oder um eine Privatperson handelt, ob die Dienstleistung gegen Bezahlung oder gratis erfolgt und ob bestimmte gesetzliche Vorschriften für den Diensterbringer DE, DE gelten oder nicht gelten. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen wird dieses Problem behoben. Insbesondere kann die genannte zumindest eine Informationen direkt nach dem Schritt b) ermittelt und angezeigt werden, insbesondere in einer Ergebnisliste mit mehreren als geeignet ermittelten Diensterbringern DE, DE', und/oder direkt vor dem Schritt c) oder d), das heißt unmitelbar bevor der Dienstsuchende DS die Dienstleistung tatsächlich anfordert. Insbesondere, wenn die zumindest eine Informationen direkt nach dem Schritt b) und direkt vor dem Schritt c) oder direkt nach dem Schritt b) und direkt vor dem Schritt d) angezeigt wird, kann für den Dienstsuchenden DS doppelte Sicherheit erlangt werden. Die Anzeige kann beispielsweise mit Hilfe eines Pop-up-Fensters erfolgen, direkt in einer Ergebnisliste mit als geeignet ermittelten

Diensterbringern DE, DE', durch „Hovern“ (also durch Halten eines Cursors) über einem Eintrag in der genannten Ergebnisliste, durch Sprachausgabe und ähnliches. Die obigen Informationen können insbesondere in der Datenbank DB gespeichert sein und von dort ausgelesen werden.

Der Schritt c) kann nach dem Schritt a) oder nach dem Schritt b), aber auch gleichzeitig mit dem Schritt a) oder vor dem Schritt a) sowie gleichzeitig mit dem Schritt b) erfolgen.

Der Schritt d) kann auch das Übertragen von Zusatzinformationen inklusive Informationen betreffend die Anfrage enthalten. Beispielsweise kann diese Zusatzinformation eine Beschreibung der Anfrage oder eine Typenbezeichnung eines in der Szene enthaltenen Objekts 5 beinhalten, im konkreten Beispiel kann dies eine Marke und Bauform des Wasserhahns 5 sein. Auf diese Weise kann dem Diensterbringer DE die Bearbeitung der Anfrage erleichtert werden.

Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn das im Schritt e) eingeblendete virtuelle Objekt VO eine bewegte Animation des in der Szene SZ enthaltenen Objekts 5 und/oder eine bewegte Animation eines Werkzeugs aufweist, wobei die Animation insbesondere einen Lösungsweg für eine in der Anfrage enthaltene Fragestellung aufzeigt.

Auf diese Weise kann dem Dienstsuchenden DS auf einfache Weise veranschaulicht werden, welche Bewegung mit dem Objekt 5 und/oder Werkzeug ausgeführt werden muss, um das sich ihm stellende Problem zu lösen. Beispielsweise kann in dem gezeigten Beispiel illustriert werden, welche Mutter auf dem Wasserhahn 5 wie gedreht oder wie eine Zange angesetzt werden muss, um das Problem zu lösen. Die Bewegung kann generell eine Rotation, eine Translation oder eine gemischte Bewegung sein. Besonders vorteilhaft ist es, wenn die bewegte Animation dem realen Objekt 5 transluzent überlagert wird. Demnach wäre die virtuelle, animierte Mutter durscheinend über der realen Muter platziert. Denkbar ist aber natürlich auch, dass die bewegte Animation an anderer Position und/oder opak angezeigt wird. Günstig ist es in obigem Zusammenhang auch, wenn - eine Bewegung des realen in der Szene SZ enthaltenen Objekts 5, für das eine Animation angezeigt wird, erfasst wird und eine Warnung ausgegeben wird, wenn die Bewegung des realen Objekts 5 von der Bewegung des animierten Objekts abweicht und/oder - eine Bewegung und/oder Art des realen in der Szene SZ enthaltenen Werkzeugs, für das eine Animation angezeigt wird, erfasst wird und eine Warnung ausgegeben wird, wenn die Bewegung des realen Werkzeugs von der Bewegung des animierten Werkzeugs abweicht oder wenn die Art des realen Werkzeugs von der Art des animierten Werkzeugs abweicht.

Auf diese Weise kann der Dienstsuchende DS gewarnt werden, wenn er eine falsche Bewegung ausführt oder ein falsches Werkzeug verwendet. Die Ausgabe kann akustisch, zum Beispiel in Form eines Signaltons oder einer gesprochenen Warnung erfolgen, oder beispielsweise auch dadurch, dass das reale Objekt 5 oder Werkzeug mit einer entsprechenden Markierung versehen wird, beispielsweise mit einem roten Rahmen. In äquivalenter Weise kann eine Bestätigung ausgegeben werden, - wenn die Bewegung des realen Objekt 5 mit der Bewegung des animierten Objekts übereinstimmt und/oder - wenn die Bewegung des realen Werkzeugs mit der Bewegung des animierten Werkzeugs übereinstimmt oder - wenn die Art des realen Werkzeugs mit der Art des animierten Werkzeugs übereinstimmt.

Die Ausgabe kann wiederum akustisch oder optische erfolgen, letzteres beispielsweise mit einem grünen Rahmen.

In einer vorteilhaften Ausführungsvariante kann der Dienstsuchende DS wichtige Passagen oder Orte in der ersten Video-Aufnahme kennzeichnen, beispielsweise ein der Fragestellung zugrundeliegendes Bedienelement auf dem Objekt 5. Dies kann beispielsweise durch eine optische Markierung erfolgen, die auf einem Touchscreen des Endgeräts 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 gezeichnet oder mit einer Geste erzeugt wird, durch eine Geste selbst (etwa indem mit dem Finger auf eine Position gezeigt wird) und/oder durch eine akustische Markierung (etwa indem das Wort „Achtung“ oder „wichtig“ gesprochen wird). Besonders vorteilhaft ist es, wenn optische Markierungen oder Gesten mit akustischen Inhalten kombiniert werden. Beispielsweise könnte der Dienstsuchende DS auf eine Stelle auf dem gefilmten Objekt 5 zeigen und die Frage stellen „Wie funktioniert das?" . Die Markierungen können insbesondere als virtuelle Objekte in die erste Video-Aufnahme eingebettet werden. Vorteilhaft sind optische Markierungen und/oder Gesten unabhängig von einer Sprache, sodass damit die Diensterbringung über Sprachgrenzen hinweg erleichtert wird (siehe hierzu auch die Fig. 15 und die Offenbarung dazu).

Denkbar ist auch, dass mit dem Endgerät 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 elektronische Daten vom Objekt 5 ausgelesen und an das Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 übertragen werden, beispielsweise wenn das Objekt 5 einen elektronischen Speicher oder einen Sensor aufweist, dessen (Mess)daten elektronisch auslesbar sind. Diese elektronischen Daten können einen Teil der Anfrage bilden, beispielsweise indem sie Angaben des dienstsuchenden Benutzers 3 ergänzen oder auch ohne weitere Angaben an das Computer-Server- System CS und gegebenenfalls an den diensterbringenden Benutzer 1 übermittelt werden. Gleichermaßen ist vorstellbar, dass mit dem Endgerät 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 elektronische Daten an das Objekt 5 übertragen werden, welche vom Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 elektronisch erhalten werden, beispielsweise wenn das Objekt 5 einen elektronischen Speicher oder einen Stellantrieb aufweist, an welchen die elektronischen Daten gesendet werden können. Die Hilfestellung durch den Diensterbringer DE kann so noch weiter verbessert werden, da Ablesefehler beziehungsweise Eingabefehler auf diese Weise vermieden werden können. Techniken, die eine elektronische Vernetzung von Objekten 5 mit dem Dienstsuchenden DS und/oder dem Diensterbringer DE ermöglichen, sind beispielsweise unter dem Sammelbegriff „Internet of Things“ oder kurz „loT bekannt. Die Datenübertragung vom Objekt 5 an das Endgerät 4a des dienstsuchenden Benutzers 2 und umgekehrt kann beispielsweise kontaktlos über WLAN (Wireless local area network) oder Bluetooth erfolgen. Weiterhin wird angemerkt, dass Daten auch optisch über eine Kamera auf dem Endgerät 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 erfasst werden können, wenn diese auf dem Objekt 5 lesbar angebracht sind. Dabei kann es sich beispielsweise um alphanummerische Zeichen, einen Barcode oder einen QR-Code handeln, Grundsätzlich wäre zudem denkbar, dass der Diensterbringer DE, DE' im Rahmen der Diensterbringung Daten optisch erfasst (siehe hierzu insbesondere auch die Fig. 27 und die Offenbarung dazu).

In einer Ausführungsvariante können die Schritte d) bis f) auch zu einem Zeitpunkt ausgeführt werden, welcher zwischen dem Dienstsuchenden DS und dem im Schritt b) ermitteltem Diensterbringer DE vereinbart wird. Dadurch ist es möglich, einen Termin für eine Augmented-Reality-Sitzung zu vereinbaren, sofern für eine spontane Augmented-Reality-Sitzung kein geeigneter Diensterbringer DE ermittelt werden kann oder der Dienstsuchende DS selbst zum Zeitpunkt der Anfrage nicht ausreichend Zeit für die Bearbeitung seiner Anfrage hat.

Für die Ermittlung des Diensterbringers DE wird auf Eigenschafts-Profile und/oder Wissens-Profile der Diensterbringer DE zurückgegriffen. Beispielsweise kann das Eigenschafts-Profil Daten über den Beruf, das Alter sowie die Persönlichkeit eines Diensterbringers DE enthalten. Das Wissens-Profil kann Daten über das Wissen sowie spezielle Problem-Lösungs-Kompetenzen des Diensterbringers DE enthalten. Ein Eigenschafts-Profil und/oder Wissens-Profil wird zugeordnet zum jeweiligen Diensterbringer DE im Computer-Server-System CS gespeichert, insbesondere in der Datenbank DB. In gleicher Weise können Eigenschafts-Profile und/oder Wissens-Profile von Dienstsuchenden DS im Computer-Server-System CS beziehungsweise in der Datenbank DB gespeichert sein.

Von Vorteil ist es nun, wenn der Diensterbringer DE im Schritt b) zusätzlich basierend auf einem Eigenschafts-Profil und/oder Wissens-Profil des Dienstsuchenden DS bestimmt wird. Primär sind für die Auswahl eines passenden Diensterbringers DE die Eigenschaften des Diensterbringers DE ausschlaggebend, beispielsweise ein bestimmtes Wissen, das der Diensterbringer DE hat. Bei dieser Ausführungsvariante wird die Auswahl eines Diensterbringers DE zusätzlich auf Eigenschaften des Dienstsuchenden DS abgestimmt. Beispielsweise kann ein passender Diensterbringer DE zusätzlich basierend auf einem Persönlichkeitstyp und/oder einer Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS gesucht werden. Zum Beispiel ist ein geduldiger und verständnisvoller Diensterbringer DE besser geeignet, einen nicht kundigen Dienstsuchenden DS zu unterstützen als ein ungeduldiger und wenig verständnisvoller Diensterbringer DE. Umgekehrt kann ein Dienstsuchender DS mit Expertenwissen besser von einem Diensterbringer DE unterstützt werden, der ebenfalls über entsprechendes Fachwissen verfügt. Diensterbringer DE mit ruhiger Stimme sind in der Regel besser geeignet, Kinder und vielleicht unsichere Dienstsuchende DS zu unterstützen, wohingegen beispielsweise besonders selbstbewusste Erwachsene nach einem ebenso selbstbewussten Diensterbringer DE verlangen. Auch kann die Stimmfarbe (hohe Stimme oder tiefe Stimme) sowie die Art der Sprache (einfache Sprache oder komplexe Sprache) des Diensterbringers DE auf den Dienstsuchenden DS abgestimmt werden. Für Kinder wird beispielsweise ein Diensterbringer DE mit eher ruhiger Stimme und einfacher Sprache besser geeignet sein, wohingegen Dienstsuchende DS mit Expertenwissen in der Regel besser mit komplexer Sprache unterstützt werden. Gegebenenfalls kann eine Sprachkomplexität auch automatisch angepasst werden (vergleiche hierzu Fig. 3).

Mit anderen Worten kann eine Persönlichkeit und ein Wissen eines Diensterbringers DE auf eine Persönlichkeit und das Wissen des Dienstsuchenden DS abgestimmt werden. Dabei sind Diensterbringer DE in obigem Zusammenhang nicht notwendigerweise menschliche Diensterbringer DE, sondern auch einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl kann eine gewisse Persönlichkeit zugeschrieben werden, welche in dieser Ausführungsvariante auf die Persönlichkeit des Dienstsuchenden DS abgestimmt wird.

Fig. 2 zeigt nun ein Beispiel betreffend die Bestimmung eines Diensterbringers DE. Im rechten Bereich der Fig. 2 ist ein Diensterbringer DE dargestellt sowie das ihm zugeordnete und in der Datenbank DB gespeicherte Profil. Dieses umfasst ein Eigenschaftsprofil, ein Wissensprofil und ein Profil für Diverses. Im Eigenschaftsprofil sind zum Beispiel der Name des Diensterbringers DE gespeichert, sein Alter, sein Beruf, sein Persönlichkeitstyp, seine Stimmfarbe sowie die Komplexität der von ihm verwendeten Sprache. Im Wissensprofil ist beim Diensterbringer DE vorhandenes Wissen angegeben, die Qualität des Wissens beziehungsweise ein Rang dazu, eine spezielle Problem-Lösungs-Kompetenz sowie die Qualität der Problem-Lösungs- Kompetenz beziehungsweise ein Rang dazu und Hobbies sowie der Rang dazu. Im Profil für Diverses ist ein Stundensatz sowie ein Einsatzgebiet hinterlegt.

Im linken Bereich der Fig. 2 ist ein Dienstsuchender DS dargestellt sowie ein ihm zugeordnetes und in der Datenbank DB gespeichertes Profil. Dieses umfasst wiederum ein Eigenschaftsprofil und ein Wissensprofil. Ein Profil für Diverses ist in der Fig. 2 für den Dienstsuchenden DS nicht dargestellt, wäre aber möglich. Im Eigenschaftsprofil sind zum Beispiel der Name des Dienstsuchenden DS gespeichert, sein Alter, sein Beruf (altersbedingt bleibt dieses Feld in diesem Beispiel leer), sein Persönlichkeitstyp, seine Stimmfarbe, sein Wohnort sowie die Komplexität der von ihm verwendeten Sprache. Im Wissensprofil des Dienstsuchenden DS sind Hobbies angegeben und ein Rang dazu.

Der Dienstsuchende DS stellt in diesem Beispiel die Anfrage „Wie veredle ich einen Baum?“. Das Computer-Server-System CS findet dazu in der Datenbank DB den Diensterbringer DE, der einen dazu passenden Beruf, dazu passendes Wissen sowie eine dazu passende Problem-Lösungs-Kompetenz auf Expertenniveau aufweist (in der Fig. 2 mit einer strichpunktierten Linie gekennzeichnet). Daher wird dieser Diensterbringer DE vom Computer-Server-System CS aus der Gruppe aller in der Datenbank DB gespeicherten Diensterbringer DE, DE' für die Bearbeitung der Anfrage bestimmt.

Für diese Auswahl ist das Eigenschafts-Profil und/oder Wissens-Profil des Dienstsuchenden DS nicht nötig. Vorteilhaft kann aber wie erwähnt vorgesehen sein, dass der Diensterbringer DE im Schritt b) zusätzlich basierend auf einem Eigenschafts-Profil und/oder Wissens-Profil des Dienstsuchenden DS bestimmt wird. Das Computer-Server-System CS findet dazu heraus, dass der Persönlichkeitstyp des Dienstsuchenden DS gut zum Alter und zum Rang des Dienstsuchenden DS passt, so wie das in der Fig. 2 mit einer strichlierten Linie gekennzeichnet ist.

Von Vorteil ist es generell auch, wenn die zumindest eine Künstliche-Intelligenz- Funktion Kl - aus einem Inhalt und/oder einer Art der Formulierung der Anfrage und/oder - aus einem Verhalten des Dienstsuchenden DS während der ersten Video- Aufnahme einen Persönlichkeitstyp des Dienstsuchenden DS einschätzt und in einem Eigenschafts-Profil des Dienstsuchenden DS speichert und/oder (aus einem Inhalt und/oder einer Art der Formulierung der Anfrage und/oder aus einem Verhalten des Dienstsuchenden DS während der ersten Video-Aufnahme) eine Problem-Lösungs- Kompetenz des Dienstsuchenden DS für die Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung einschätzt und im Wissens-Profil des Dienstsuchenden DS speichert und/oder eine Zufriedenheit des Dienstsuchenden DS einschätzt und daraus eine Qualität der Diensterbringung ableitet und speichert und/oder eine Zufriedenheit des Dienstsuchenden DS einschätzt und Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit eingeleitet werden, wenn die eingeschätzte Zufriedenheit unter einem vorgegebenen Mindestmaß bleibt.

Ist die Fragestellung verständlich, ist sie korrekt geschrieben und/oder enthält sie Fachbegriffe, so schätzt die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl den

Dienstsuchenden DS als kundigen Benutzer oder gar als Experten ein. Enthält die Anfrage Begriffe, die typisch für eine bestimmte Altersgruppe sind, kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl darauf schließen, dass es sich bei dem Dienstsuchenden DS um ein Kind, einen Jugendlichen, einen Erwachsenen oder einen älteren Menschen handelt. Wird die Anfrage bestimmt und mit fester Stimme gesprochen, so kann daraus gefolgert werden, dass es sich beim

Dienstsuchenden DS um eine selbstsichere Person handelt. Ist die Anfrage mit einem Akzent gesprochen, so kann daraus eine geographische Herkunft des Dienstsuchenden DS gefolgert werden und so weiter.

Weiterhin kann eine Art der Formulierung der Anfrage analysiert werden, beispielsweise ob die Anfrage in einem Zug oder mit vielen Korrekturen geschrieben oder gesprochen wird beziehungsweise schnell oder langsam. Wird die Anfrage langsam und/oder mit vielen Korrekturen geschrieben, so kann daraus gefolgert werden, dass es sich beim Dienstsuchenden DS wahrscheinlich um eine weniger selbstsichere Person und/oder um eine Person mit geringerer Problem-Lösungs- Kompetenz handelt Hat der Dienstsuchende DS eine eher tiefe Stimme, handelt es sich bei diesem wahrscheinlich um einen Erwachsenen, wohingegen eine höhere Stimme auf ein Kind oder einen Jugendlichen schließen lassen, und so weiter.

Weiterhin kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion KI aus dem Verhalten des Dienstsuchenden DS während der ersten Video-Aufnahme ableiten, ob es sich beim Dienstsuchenden DS um eine eher zurückhaltende oder selbstbewusste Person handelt und beispielsweise auch, ob es sich beim Dienstsuchenden DS um ein Kind, einen Jugendlichen, einen Erwachsenen oder einen alten Menschen handelt. Aus dem Verhalten des Dienstsuchenden DS während der ersten Video-Aufnahme kann auch eine Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS abgeleitet werden. Handelt es sich beim Dienstsuchenden DS beispielsweise um ein Kind, so kann üblicherweise nicht von Expertenwissen ausgegangen werden. Ist die Kameraführung unruhig und schweift von der eigentlichen Problemstellung ab, so kann daraus abgeleitet werden, dass der Dienstsuchende DS möglicherweise eher umständlich und weniger fokussiert ist. Weiterhin kann untersucht werden, ob das Objekt 5, auf das die Anfrage bezogen ist, in der ersten Video-Aufnahme groß und deutlich oder klein und undeutlich zu sehen ist. Ist das Objekt 5, auf das die Anfrage bezogen ist, in der ersten Video-Aufnahme groß und deutlich zu sehen, so kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl daraus folgern, dass der Dienstsuchende DS vergleichsweise gut Bescheid darüber weiß, wo das sich ihm stellende Problem lokalisiert ist.

Die Schätzung des Persönlichkeitstyps des Dienstsuchenden DS und/oder eine geschätzte Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS wird im Eigenschafts-Profil des Dienstsuchenden DS gespeichert, entweder dauerhaft oder bloß für die Ermittlung eines Diensterbringers DE oder die Bearbeitung seiner Anfrage. Zudem können die Schätzungen der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl dafür verwendet werden, ein Profil des Dienstsuchenden DS zu erstellen oder zu ergänzen. Denkbar ist insbesondere, dass die Einträge durch den Dienstsuchenden DS abgeändert werden können. Wird das Profil des Dienstsuchenden DS dauerhaft gespeichert, so können künftige Anfragen des Dienstsuchenden DS noch besser bearbeitet werden. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass der ermittelte Persönlichkeitstyp des Dienstsuchenden DS und/oder die ermittelte Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS anonymisiert gespeichert werden (z.B. „Typ A“ stat „zurückhaltend“, usw.).

Im Beispiel der Fig. 2 wurde von der Künstlichen-Inteliigenz-Funktion Kl erkannt, dass der Dienstsuchende DS eine hohe Stimme hat und eine einfache Sprache verwendet, so wie das in der Fig. 2 mit durchgehenden Linien symbolisiert ist. Es wird angenommen, dass die Anfrage in durchschnitlicher Geschwindigkeit fehlerfrei geschrieben oder gesprochen wurde, weswegen in diesem Beispiel keine spezielle Bewertung erfolgt (eine solche kann aber vorgesehen sein). Weiterhin wird angenommen, dass der Dienstsuchende DS die übrigen Einträge in seinem Profil selbst vorgenommen hat, beispielsweise im Zuge einer Registrierung im Computer- Server-System CS.

Darüber hinaus ist es auch von Vorteil, wenn die zumindest eine Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl aus dem Verhalten eines Diensterbringers DE während einer Diensterbringung einen Persönlichkeitstyp des Diensterbringers DE einschätzt und im Eigenschafts-Profil des Diensterbringers DE speichert und/oder (aus dem Verhalten eines Diensterbringers DE während einer Diensterbringung) eine Problem- Lösungs-Kompetenz des Diensterbringers DE für eine Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung einschätzt und im Wissens-Profil des Diensterbringers DE speichert. Die zuvor angeführten Einschätzungen für den Dienstsuchenden DS können in analoger Weise auch auf den Diensterbringer DE übertragen werden (z.B. welche Sprachkomplexität wählt der Diensterbringer DE, kommt er rasch zum Punkt oder ist er ausschweifend, usw.). Demnach können auch dem Diensterbringer DE Attribute wie „Kind“, „Erwachsener“, „Experte“, „Anfänger“ und dergleichen zugeordnet werden, wodurch die Zuordnung eines passenden Diensterbringers DE zu einem Dienstsuchenden DS ebenfalls besser gelingt. Das oben zum Dienstsuchenden DS Gesagte gilt somit gleichermaßen auch für den Diensterbringer DE. Insbesondere kann wiederum vorgesehen sein, dass der ermittelte Persönlichkeitstyp des Diensterbringers DE und/oder die ermittelte Problem-Lösungs-Kompetenz des Diensterbringers DE im Profil des Diensterbringers DE anonymisiert gespeichert werden. Weiterhin können die Schätzungen der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl auch in diesem Fall dafür verwendet werden, ein Profil des Diensterbringers DE zu erstellen oder zu ergänzen. Denkbar ist insbesondere auch wieder, dass die Einträge durch den Diensterbringer DE abgeändert werden können.

In dem in Fig. 2 gezeigten Beispiel wurde von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl im Zuge einer früheren Diensterbringung des Diensterbringers DE zu einer früheren Anfrage ermittelt, dass es sich bei dem Diensterbringer DE um einen ruhigen und geduldigen Persönlichkeitstyp mit tiefer Stimme handelt. Darüber hinaus wurde ihm von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion KI im Zuge einer früheren Diensterbringung zu einer früheren Anfrage betreffend einer Baumveredelung die Problem-Lösungs- Kompetenz Baumveredelung auf Expertenniveau attestiert. Diese Eintragungen sind in der Fig. 2 wiederum mit durchgehenden Linien symbolisiert. Weiterhin wird angenommen, dass der Diensterbringer DE die übrigen Einträge in seinem Profil selbst vorgenommen hat, beispielsweise im Zuge einer Registrierung im Computer- Server-System CS.

Von Vorteil ist es weiterhin, wenn die zumindest eine Künstliche-Intelligenz- Funktion KI - eine Komplexität einer der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung basierend auf der Anfrage und/oder der ersten Video-Aufnahme schätzt, - die (insbesondere geschätzte) Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS mit der Komplexität der der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung vergleicht, - prüft, ob die Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS mit Unterstützung durch das in Schritt f) übermittelte virtuelle Objekt VO voraussichtlich ausreicht, um das der Anfrage zugrunde liegende Problem zu lösen und - bei negativem Ausgang der Prüfung vom Computer-Server-System CS ein Diensterbringer DE ermittelt wird, welcher die Bereitschaft aufweist zum Dienstsuchenden DS zu reisen und das der Anfrage zugrunde liegende Problem vor Ort zu lösen.

Bei dieser Ausführungsvariante wird also vor einer Diensterbringung geprüft, ob der Dienstsuchende DS eine ausreichende Fähigkeit mitbringt, um das der Anfrage zugrunde liegende Problem mit Hilfe eines aus der Feme agierenden Diensterbringers DE und dem von diesem bereitgestellten virtuellen Objekt VO zu lösen. Beispielsweise kann man von einem Kind keine Reparatur eines komplexen Geräts erwarten, selbst dann nicht, wenn es aus der Ferne angeleitet wird. Möglicherweise ist die Lösung des der Anfrage zugrunde liegenden Problems auch mit einer Gefahr verbunden, beispielsweise wenn ein fachfremder

Dienstsuchender DS Reparaturen an einem elektrischen Schaltschrank vornehmen möchte. Dazu können Einträge im Wissens-Profil und/oder Eigenschafts-Profil des Dienstsuchenden DS ausgewertet werden, beispielweise eine Altersangabe sowie Kenntnisse und Fähigkeiten des Dienstsuchenden DS. Insbesondere kann dabei auch auf Profil-Einträge zurückgegriffen werden, die von der zumindest einen Künstlichen-Intelligenz-Funktion KI im Zuge der Anfrage des Dienstsuchenden DS ermittelt wurden und beispielsweise nur temporär gespeichert werden. Wird der Dienstsuchende DS von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion KI nicht ausreichend fähig eingeschätzt, so wird ein Diensterbringer DE ermittelt, welcher das Problem vor Ort löst. Im Fall des elektrischen Schaltschranks kann dies beispielsweise ein autorisierter Elektriker sein. Dazu wird auch ermittelt, ob der in Frage kommende Diensterbringer DE die Bereitschaft aufweist, zum Dienstsuchenden DS zu reisen. Für diesen Zweck kann im Profil des Diensterbringers DE ein Eintrag vorgesehen sein, welcher seinen Aktionsradius beziehungsweise welcher sein geographisches Einsatzgebiet angibt. Befindet sich der Dienstsuchende DS in diesem Gebiet, dann kann dem Dienstsuchenden DS vom Computer-Server-System CS vorgeschlagen werden, die Dienste dieses Diensterbringers DE in Anspruch zu nehmen. Ob sich der Dienstsuchende DS in diesem Gebiet befindet, kann beispielsweise aus einem entsprechenden Profileintrag des Dienstsuchenden DS ermittelt werden, oder aber auch durch Ortung des Endgeräts 4a von dem er aus die Anfrage stellt. Lehnt der Dienstsuchende DS das Angebot ab, so kann der ermittelte Diensterbringer DE versuchen, das Problem aus der Ferne zu lösen, oder es kann vom Computer- Server-System CS in der schon offenbarten Weise ein anderer Diensterbringer DE ermittelt werden, der das der Aufgabe zugrunde liegenden Problem aus der Ferne löst. Es kann aber auch vorgesehen sein, dass eine Ermittlung eines Diensterbringers DE verweigert wird, wenn die Lösung des der Aufgabe zugrunde liegenden Problems mit großen Gefahren für den Dienstsuchenden DS oder gar die Allgemeinheit verbunden ist. Dies kann der Fall sein, wenn ein fachfremder Dienstsuchender DS beispielsweise Veränderungen an einer Hochspannungsanlage durchführen möchte oder die Anfrage in einem extremen Fall terroristische Aktivitäten betrifft. Im Beispiel nach Fig. 2 kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion KI die Durchführung einer Baumveredelung mit bloßer Hilfestellung aus der Ferne als zu kompliziert für den Dienstsuchenden DS einstufen und demgemäß vorschlagen, dass der Diensterbringer DE die Baumveredelung vor Ort vornimmt. Dazu wird geprüft, ob der Ort „Beispielort“ des Dienstsuchenden DS innerhalb des Einsatzgebiets „Beispielbezirk" des Diensterbringers DE liegt. Obwohl der Diensterbringer DE das Problem möglicherweise vor Ort löst, ist mit Hilfe des vorgeschlagenen Systems wenigstens eine Erstdiagnose aus der Ferne möglich.

Besonders vorteilhaft ist es bei der oben vorgestellten Ausführungsvariante, wenn - die zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion KI die (insbesondere geschätzte) Problem-Lösungs-Kompetenz des nach der obigen Ausführungsvariante ermittelten Diensterbringers DE mit der Komplexität der der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung vergleicht - prüft, ob die geschätzte Problem-Lösungs-Kompetenz des Diensterbringers DE voraussichtlich ausreicht, um das der Anfrage zugrunde liegende Problem vor Ort beim Dienstsuchenden DS zu lösen und - der Diensterbringer DE bei negativem Ausgang der Prüfung an die Stelle des Dienstsuchenden DS tritt und das Verfahren nach den Schritten a) bis f) erneut ausgeführt wird.

Es wäre denkbar, dass die der Anfrage zugrunde liegende Problemstellung so komplex ist, dass vom Computer-Server-System CS kein Diensterbringer DE ermittelt werden kann, der das Problem des Dienstsuchenden DS vor Ort löst, jedoch Diensterbringer DE, welche die Bereitschaft aufweisen, zum Dienstsuchenden DS zu reisen und das der Anfrage zugrunde liegende Problem vor Ort zu lösen, mit weiterer Unterstützung dazu in der Lage wären. Das heißt, der nach der obigen Ausführungsvariante ermittelte Diensterbringer DE weist zwar keine ausreichende Problem-Lösungs-Kompetenz auf, das der Anfrage zugrunde liegende Problem vor Ort alleine zu lösen, aber eine höhere Problem-Lösungs-Kompetenz als der Dienstsuchende DS. In diesem Fall versucht das Computer-Server-System CS einen weiteren Diensterbringer DE zu ermitteln, welcher den ursprünglich ermittelten Diensterbringer DE mit einem virtuellen Objekt VO aus der Ferne unterstützen kann. Der ursprünglich ermittelte Diensterbringer DE tritt dabei also an die Stelle des Dienstsuchenden DS. Im Beispiel nach Fig. 2 kann es sich beispielsweise um eine Baumsorte handeln, die der Diensterbringer DE selbst noch nicht veredelt hat. Dies geht zwar aus dem in Fig. 2 dargestellten Profil nicht hervor, es wäre aber denkbar, dass dieses detailliert genug ist, um dies festzustellen. In diesem Fall tritt der Diensterbringer DE an die Stelle des Dienstsuchenden DS, und es wird für ihn ein passender, anderer Diensterbringer DE gesucht, der die erforderlichen Kenntnisse aufweist, um den Diensterbringer DE „Mustermann" aus der Ferne mit Hilfe eines virtuellen Objekts VO anzuleiten. Beispielsweise kann mit diesem virtuellen Objekt VO angezeigt werden, wo und wie der Schnitt für die Veredelung der speziellen Baumsorte zu setzen ist.

Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn mehrere Diensterbringer DE mit unterschiedlichen Problem-Lösungs-Kompetenzen ermittelt werden, welche eine der Anfrage zugrunde liegende Problemstellung gemeinschaftlich lösen, wenn keiner der Diensterbringer DE die nötige Problem-Lösungs-Kompetenz aufweist, das der Anfrage zugrundeliegenden Problem alleine zu lösen. Es wäre denkbar, dass die der Anfrage zugrunde liegende Problemstellung so komplex ist, dass das Computer- Server-System CS keinen Diensterbringer DE ermiteln kann, welcher eine ausreichende Problem-Lösungs-Kompetenz aufweist, das der Anfrage zugrundeliegenden Problem alleine zu lösen. In diesem Fall versucht das Computer- Server-System CS eine Gruppe von Diensterbringern DE zu ermitteln, welche das das der Anfrage zugrundeliegenden Problem gemeinschaftlich lösen. Zum Beispiel kann die Anfrage den Anschluss einer Waschmaschine betreffen. Diese weist jedoch einen Wasseranschluss und einen elektrischen Anschluss auf. Dazu wird in aller Regel ein Installateur und ein Elektriker benötigt. Unter Umständen sind (insbesondere gewerblich tätige) Diensterbringer DE gar nicht dazu befugt, Dienste außerhalb ihres Fachgebiets zu erbringen. Die Diensterbringung durch die Gruppe von Diensterbringern DE kann gleichzeitig oder auch hintereinander erfolgen, insbesondere im Rahmen mehrerer Augmented-Reality Sitzungen.

Erfolgen hintereinander mehrere inhaltlich zusammenhängende Augmented-Reality Sitzungen, so kann generell vorgesehen sein, dass virtuelle Objekte VO, die in einer ersten Augmented-Reality Sitzung erzeugt wurden, auch in einer zweiten Augmented-Reality Sitzung angezeigt werden. Auf diese Weise kann zum Beispiel ein Installateur in einer zweiten Augmented-Reality Sitzung sehen, welche Maßnahmen ein Elektriker in einer ersten Augmented-Reality Sitzung getroffen hat. Denkbar wäre zum Beispiel auch, dass ein Schaden an einem Dach eines Gebäudes im Rahmen einer ersten Augmented-Reality Sitzung mit Hilfe einer Flugdrohne erfasst und in Folge mit einem virtuellen Objekt markiert wird. Dieses virtuelle Objekt kann in Folge einem Dachdecker in einer zweiten Augmented-Reality Sitzung angezeigt werden und so die Lokalisierung des Schadens erleichtern. Im Hinblick auf die beschriebene Ausführungsformen wird auch auf die im Fall f3) vorgeschlagenen Maßnahmen verwiesen („asynchrone AR-Sitzung“ oder „Offline AR-Sitzung"). Selbstverständlich können auch mehr als zwei inhaltlich zusammenhängende Augmented-Reality Sitzungen erfolgen.

Denkbar ist generell auch, dass ein Preis für eine Diensterbringung davon abhängig gemacht wird, auf wie vielen Instanzen die vorgeschlagene Lösung anwendbar ist. Beispielsweise wäre denkbar, dass die vorgeschlagene Lösung durch den Dienstsuchenden DS grundsätzlich mehrfach angewandt werden kann (beispielsweise auf mehreren Maschinen) und der Diensterbringer DE eine entsprechende Vergütung dafür verlangt. Dies betrifft insbesondere den B2B- Bereich (Business to Business) beziehungsweise unter Schutz gestellte Lösungen. Im Profil des Diensterbringers DB können hierfür spezielle Lizenzmodelle gespeichert sein.

Wird von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion KI eine Zufriedenheit des Dienstsuchenden DS eingeschätzt, so kann daraus eine Qualität der Diensterbringung abgeleitet und für die Qualitätssicherung oder Qualitätssteigerung des vorgeschlagenen Verfahrens gespeichert und eingesetzt werden. Denkbar wäre auch, dass Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit eingeleitet werden, wenn festgestellt wird, dass der Dienstsuchende DS mit der Diensterbringung unzufrieden ist. Ist beispielsweise die Reparatur eines Geräts selbst mit Anleitung eines Experten aus der Ferne nicht möglich, so kann eine Diensterbringung (insbesondere eine Reparatur des Geräts) vor Ort vorgeschlagen werden, oder es kann ein Angebot für den Austausch des Geräts gemacht werden. Denkbar wäre auch, dass ungelöste Probleme auf einem Portal bereitgestellt werden, auf das potenzielle Diensterbringer DE Zugriff haben und sich für die Diensterbringung bereit erklären können. Auf diese Weise können auch nicht in der Datenbank DB gespeicherte Diensterbringer DE für die Bearbeitung einer Anfrage gewonnen werden. Generell sind die Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit nicht zwingend daran gebunden, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl eine Zufriedenheit des Dienstsuchenden DS einschätzt, sondern können auch auf direkt vom Dienstsuchenden DS gemachten Angaben beruhen. Beispielsweise könnte eine aktiv vom Dienstsuchenden DS abgegebene Bewertung der Qualität der Diensterbringung dafür herangezogen werden.

Die Bestimmung des Diensterbringers DE im Schritt b) zusätzlich basierend auf seinem Aufenthaltsort oder einem Aufenthaltsort des Dienstsuchenden DS ist nicht nur für die optionale Diensterbringung vor Ort von Vorteil, sondern kann generell von Vorteil sein. Beispielsweise ergeben sich auch Vorteile, wenn die Diensterbringung besondere Ortskenntnisse und/oder die Einhaltung ortsabhängiger Vorschriften beziehungsweise ortsüblicher Gepflogenheiten verlangt. Beispielsweise kann die Beantwortung der Frage, wie ein Wasseranschluss, Elektroanschluss oder Gasanschluss für ein Haus zu errichten sind, wie eine Solaranlage oder ein Schwimmbecken errichtet werden muss, sowie die Absicherung von Baustellen von lokalen Vorschriften abhängen. Demzufolge wird nach dieser Ausführungsvariante der Aufenthaltsort des Dienstsuchenden DS bestimmt, beispielsweise durch Auslesen entsprechender Profildaten (siehe den Eintrag „Beispielort") oder durch Ortung des Endgeräts 4a des dienstsuchenden Benutzers 3. Basierend darauf wird der Diensterbringer DE ermittelt, von dem die genannten Ortskenntnisse und/oder Kenntnisse über die genannten ortsabhängigen Vorschriften beziehungsweise Gepflogenheiten erwartet werden. Beispielsweise kann sich dies aus entsprechenden Einträgen im Profil des Diensterbringers DE ergeben. Auf diese Weise kann etwa gezielt nach Handwerkern gesucht werden, welche mit dem lokalen, am Aufenthaltsort des Dienstsuchenden DS gültigen Vorschriften vertraut sind, oder nach Behörden oder Mitarbeitern von Behörden, welche für die Einhaltung und/oder Auslegung dieser Vorschriften zuständig sind.

Fig. 3 zeigt nun ein Beispiel, bei dem das virtuelle Objekt VO eine Audio-

Information AU umfasst, konkret eine Audio-Information AU, die durch Auswahl eines optischen Steuerelements 6 im virtuellen Objekt VO abspielbar ist. Dabei sind in der

Fig. 3 nur die dazu relevanten Elemente der Anordnung aus Fig. 1 dargestellt. Bei einem realen Anwendungsfall wären gegebenenfalls aber auch die übrigen in der Fig. 1 dargestellten Elemente zu berücksichtigen. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen kann dem Dienstsuchenden DS eine Audio- Information AU zur Verfügung gestellt werden, die ihm bei der Lösung seines Problems helfen soll. Beispielsweise kann die Audio-Information AU eine gesprochene Information beinhalten. Diese Audio-Information AU kann der Dienstsuchende DS bei Bedarf und sowohl einmalig als auch mehrmalig durch Anwahl des Steuerelements 6 abspielen.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Audio-Information AU eine gesprochene Information enthält und diese gesprochene Information von einem Sprachmodul im Computer-Server-System CS - in einen graphischen Text 7 in derselben Sprache umgewandelt wird oder - in einen graphischen Text 7 in einer anderen Sprache umgewandelt wird oder - in einen graphischen Text 7 mit geänderter Sprachkomplexität umgewandelt wird oder - in eine gesprochene Information in einer anderen Sprache umgewandelt wird oder - in eine gesprochene Information mit geänderter Sprachkomplexität umgewandelt wird.

Durch Umwandlung der gesprochenen Audio-Information AU in einen graphischen Text 7 wird der Dienstsuchende DS dahingehend unterstützt, dass er eine gesprochene Information AU auch dann verstehen kann, wenn er zum Beispiel schwerhörig oder überhaupt taub ist. Durch die Übersetzung in eine andere Sprache kann der Dienstsuchende DS die gesprochene Information AU selbst dann verstehen, wenn er nicht die Sprache des Diensterbringers DE spricht. Auf diese Weise wird eine Diensterbringung aus der Ferne auch über Ländergrenzen beziehungsweise über die Grenzen von Sprachräumen hinweg ermöglicht. Durch Änderung der Sprachkomplexität kann die Kommunikation zwischen Dienstsuchenden DS und Diensterbringern DE mit unterschiedlicher Sprachgewandtheit verbessert werden. Beispielsweise kann die Sprache eines Erwachsenen, der sich im akademischen Umfeld bewegt, für ein Kind schwer verständlich sein. Mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen kann die Sprache für das Kind angepasst werden. Beispielsweise kann die Anweisung „Öffnen Sie den Wasserhahn durch Rotation des Betätigungselements im Gegenuhrzeigersinn" in „Drehe das Rad nach links damit das Wasser fließt" übersetzt werden. Selbstverständlich wäre auch eine Konversion von niedriger auf hohe Sprachkomplexität in ähnlicher Weise möglich. Die Audio-Information AU kann, wie in Fig. 3 dargestellt, als virtuelles Objekt VO vorliegen, sie kann aber auch über einen zwischen dem Dienstsuchenden DS und dem Diensterbringer DE geschalteten Audio-Kanal übertragen werden.

In dem im Fig. 3 dargestellten Beispiel ist das Endgerät 4b des dienstsuchenden Benutzers eine Datenbrille. Vorteilhaft ist es in diesem Zusammenhang (aber nicht nur in diesem Zusammenhang), wenn das Steuerelement 6 durch eine Geste des Dienstsuchenden DS aktivierbar ist. Auf diese Weise bleiben die Hände bei der Bedienung des Steuerelements 6 des Dienstsuchenden DS frei, was von Vorteil ist, wenn dieser während der Hilfestellung durch den Diensterbringer DE eine Tätigkeit ausüben muss, für die er seine Hände benötigt.

Generell ist es möglich, dass die erste Video-Aufnahme im Computer-Server-

System CS im Rahmen der Anfrage empfangen wird und dem Diensterbringer DE bereits vor seiner Zustimmung zur Bearbeitung der Anfrage zur Verfügung gestellt wird. Dadurch kann er leichter abschätzen, ob er die Anfrage bearbeiten möchte oder nicht.

Von Vorteil ist es auch, wenn die erste Video-Aufnahme im Computer-Server-

System CS im Rahmen der Anfrage empfangen und dort mit Hilfe der Künstlichen- Intelligenz-Funktion Kl analysiert wird und darauf basierend die Anfrage für den

Schritt b) formuliert oder konkretisiert wird oder die Anfrage im Hinblick auf

Plausibilität von Angaben des Dienstsuchenden DS geprüft wird. Unter Umständen kann es für den Dienstsuchenden DS schwierig sein, das sich ihm stellende Problem zu formulieren, insbesondere wenn dazu eigentlich Fachbegriffe nötig wären, die er nicht kennt. Bei dieser Ausführungsvariante wird die erste Video-Aufnahme von der

Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl analysiert, die daraufhin die Anfrage konkretisiert oder überhaupt erst formuliert, wenn zum Beispiel die Anfrage des Dienstsuchenden DS im Wesentlichen nur aus der ersten Video-Aufnahme besteht. Insbesondere können für diese Aufgabe Informationen auf einer Video-Spur und/oder auf einer Audiospur der ersten Video-Aufnahme herangezogen werden, im Speziellen, aber nicht nur, optische und/oder akustische Markierungen des Dienstsuchenden DS in der ersten Video-Aufnahme. Die Künstliche-Intelligenz- Funktion Kl stützt sich bei der Analyse beispielsweise auf ähnliche frühere Anfragen, die eine konkretere Formulierung umfassen. Insbesondere umfasst die von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl generierte oder ergänzte Anfrage eine Information in Textform oder im Audioformat (z.B. eine gesprochene Information). Denkbar wäre auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl dem Dienstsuchenden DS einen entsprechenden Vorschlag unterbreitet, den er vor dem Übermitteln an den Diensterbringer DE gegebenenfalls abändern kann.

Beispielsweise kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion in einem Textfeld den Text „Geschirrspüler“ vorschlagen, wenn sie in der ersten Video-Aufnahme einen Geschirrspüler erkennt. Sind in der aufgenommenen Szene SZ mehrere verschiedene Objekte 5 enthalten, so kann der Dienstsuchende DS das Objekt 5, auf das sich die Anfrage bezieht, durch Zeigen mit dem Finger identifizieren, gegebenenfalls auch nach einer entsprechenden Aufforderung der Künstlichen- Intelligenz-Funktion Kl. Die Übermittlung eines Vorschlags durch die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl an den Dienstsuchenden DS ist auch dann vorteilhaft, wenn diese eine Abweichung zwischen der eigenen Analyse und den vom Dienstsuchenden DS gemachten Angaben feststellt, mit anderen Worten, wenn die Anfrage des Dienstsuchenden DS nach Auffassung der Künstlichen-Intelligenz- Funktion Kl nicht plausibel ist Beispielsweise könnte der Dienstsuchende DS einem Irrtum bezüglich der Bezeichnung des in der ersten Video-Aufnahme enthaltenen Objekts 5 unterliegen. Zum Beispiel kann dies dann der Fall sein, wenn der Dienstsuchende DS in seiner Anfrage angibt, dass er seine Waschmaschine reparieren möchte, in der ersten Aufnahme aber nur ein Geschirrspüler zu sehen ist. Insbesondere (aber nicht nur) kann es zu einem solchen Fall kommen, wenn die Anfrage vom Dienstsuchenden DS in einer Fremdsprache formuliert wird, die er nicht ausreichend beherrscht.

Vorteilhaft ist es auch, wenn die erste Video-Aufnahme im Computer-Server- System CS im Rahmen der Anfrage empfangen wird und dort mit Hilfe der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl analysiert wird und der im Schritt b) bestimmte Diensterbringer DE über einen Zeitraum und/oder eine örtliche Position in der ersten Video-Aufnahme informiert wird, welcher oder welche für die Durchführung des Schritts e) durch den Diensterbringer DE besonders relevant ist. Unter Umständen enthält die erste Video-Aufnahme Passagen, welche für die Lösung oder Bearbeitung der Anfrage irrelevant sind oder möglicherweise sogar irreführend sind. Dies kann insbesondere dann passieren, wenn der Dienstsuchende DS fachlich nicht in der Lage ist, seine Anfrage konkret und knapp zu formulieren. Bei dieser Ausführungsvariante werden Diensterbringer DE dahingehend entlastet, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl Passagen in der ersten Video-Aufnahme hinsichtlich ihrer Bedeutung bewertet und den Diensterbringer DE auf bedeutsame Passagen hinweist. Dadurch kann die Bearbeitung der Anfrage als solche beschleunigt werden, aber auch die Entscheidung darüber, ob eine Anfrage angenommen werden soll oder nicht. Insbesondere können für diese Aufgabe auch optische und/oder akustische Markierungen des Dienstsuchenden DS in der ersten Video-Aufnahme herangezogen werden.

Zu den oben genannten Ausführungen siehe insbesondere auch die zu den Ansprüchen 35 bis 43 beziehungsweise die zur Fig. 15 vorgeschlagenen Maßnahmen.

Fig. 4 zeigt nun eine Ausführungsvariante, bei der die Analyse der Künstlichen- Intelligenz-Funktion Kl eine Schätzung eines Zeitaufwands T für eine Bearbeitung der Anfrage enthält und die Schätzung dem Dienstsuchenden DS und/oder dem im Schritt b) bestimmten Diensterbringer DE zur Verfügung gestellt wird. Vorteilhaft werden geeignete Diensterbringer DE dadurch dahingehend unterstützt, dass sie besser abschätzen können, ob sie die Anfrage des Dienstsuchenden DS annehmen sollen, beziehungsweise können oder nicht. Auch der Dienstsuchende DS erhält eine Information darüber, wieviel Zeit er für die Bearbeitung beziehungsweise Lösung seiner Anfrage einplanen sollte. Die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl stützt sich dabei zum Beispiel wieder auf ähnliche frühere Anfragen, die bereits von einem Diensterbringer DE erledigt wurden, und für die ein Zeitaufwand bekannt ist.

Von besonderem Vorteil ist es, wenn die Schätzung des Zeitaufwands T als Grundlage für eine Suche eines gemeinsamen Termins in Kalendern 8, 8' des Dienstsuchenden DS und Diensterbringers DE herangezogen wird, so wie das in der Fig. 4 dargestellt ist. Dadurch ist es möglich, automatisch einen Termin für eine synchrone Augmented-Reality-Sitzung zu finden, sofern für eine spontane Augmented-Reality-Sitzung kein geeigneter Diensterbringer DE ermittelt werden kann oder der Dienstsuchende DS selbst zum Zeitpunkt der Anfrage nicht ausreichend Zeit für die Bearbeitung seiner Anfrage hat.

Denkbar ist auch, dass mit Hilfe eines Kalenders 8' des Diensterbringers DE ein Zeitraum bestimmt wird, welcher hinsichtlich seiner Länge der Schätzung entspricht und in welchem der Schritt e) durch den Diensterbringer DE auszuführen ist. Die vorgeschlagene Vorgangsweise bietet sich insbesondere dann an, wenn die in Frage kommenden Diensterbringer DE Angestellte oder Beauftragte eines Unternehmens sind (vergleiche auch Fig. 10). Vorteilhaft kann auf diese Weise auch eine maximale Zeitdauer vom Erhalten der Anfrage bis zur Bearbeitung derselben garantiert werden.

Ist keine „synchrone AR-Sitzung“ oder „Online AR-Sitzung“ zwischen dem Dienstsuchenden DS und dem Diensterbringer DE möglich oder gewünscht, dann kann die Diensterbringung im Rahmen der Fälle f2) und f3) auch ohne den Dienstsuchenden DS ausgeführt werden.

Die vorgestellte Ausführungsvariante eröffnet auch die Möglichkeit, eine Diensterbringung gleichzeitig für mehrere gleiche oder ähnliche Anfragen auszuführen. Dienstsuchenden DS können dann gleiche oder wenigstens sehr ähnliche virtuelle Objekte VO bereitgestellt werden. Beispielsweise kann auch eine synchrone AR-Sitzung“ oder „Online AR-Sitzung“ zwischen einem oder mehreren Dienstsuchenden DS und einem oder mehreren Diensterbringern DE geschaltet werden.

Im Hinblick auf die Fig. 4 wird wiederum angemerkt, dass in einem realen Anwendungsfall gegebenenfalls auch die übrigen in der Fig. 1 dargestellten Elemente zu berücksichtigen wären.

Fig. 5 zeigt nun eine Ausführungsvariante des vorgestellten Verfahrens, bei dem der dienstsuchende Benutzer 3 selbst Teil der aufgenommenen Szene SZ ist und das virtuelle Objekt VO eine virtuelle Bekleidung 9 für den dienstsuchenden Benutzer 3 umfasst.

Dadurch ist es für den dienstsuchenden Benutzer 3 möglich, während einer Video- Aufnahme eine bestimmte Kleidung zu nutzen, ohne sich tatsächlich umziehen zu müssen. Dies ist beispielsweise im Rahmen einer Web-Konferenz oder eines Video- Telefonats mit anderen Teilnehmern 10a..10c von Vorteil. Dabei wird die virtuelle Bekleidung 9 in die aufgenommene Szene SZ eingeblendet und den anderen Teilnehmern 10a..10c angezeigt. Der Diensterbringer DE kann dabei beispielsweise der Vermittler der Web-Konferenz sein oder auch ein Modehaus, das neben realer Kleidung auch virtuelle Kleidung 9 anbietet.

Besonders vorteilhaft ist es dabei, wenn die virtuelle Bekleidung 9 für den dienstsuchenden Benutzer 3 automatisch an die Bekleidung der anderen Teilnehmer 10a..10c angepasst wird oder dem dienstsuchenden Benutzer 3 ein entsprechender Vorschlag unterbreitet wird. Bei dieser Ausführungsvariante des vorgestellten Verfahrens wird die Kleidung der anderen Teilnehmer 10a..10c im Voraus analysiert, beispielsweise durch Auswertung entsprechender Kamerabilder durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl. Dies kann beispielsweise dann geschehen, wenn die betreffenden Teilnehmer 10a..10c ihr Kamerabild aktiv teilen, in einer besonderen Ausführungsform aber auch dann, wenn ein Kamerabild den anderen Teilnehmern 10a..10c noch nicht angezeigt wird, im Computer-Server- System CS aber grundsätzlich bereits zur Verfügung steht. Denkbar ist auch, dass vor oder während der Web-Konferenz oder des Video-Telefonats eine von den anderen Teilnehmern 10a..10c gewählte virtuelle Kleidung ausgewertet wird. Nach der Analyse kann die virtuelle Bekleidung 9 für den dienstsuchenden Benutzer 3 automatisch an die Bekleidung der anderen Teilnehmer 10a..10c angepasst werden, oder dem dienstsuchenden Benutzer 3 wird ein entsprechender Vorschlag für eine virtuelle Kleidung 9 unterbreitet. Dabei ist insbesondere eine Anpassung hinsichtlich eines Stils, einer Farbe, einer Tracht oder im Hinblick auf eine Uniform möglich. Im gezeigten Beispiel erkennt die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl konkret, dass die Teilnehmer 10a..10c förmlich gekleidet sind, wohingegen der dienstsuchende Benutzer 3 leger gekleidet ist. Die bei den anderen Teilnehmern 10a..10c angezeigte virtuelle Bekleidung 9 des dienstsuchenden Benutzers 3 ist dagegen ebenfalls förmlich. An dieser Stelle wird angemerkt, dass sich die vorgeschlagenen Maßnahmen selbstverständlich auch im Rahmen einer Web-Konferenz oder eines Video-Telefonats mit einem einzigen anderen Teilnehmer 10a..10c eignen beziehungsweise auch andere virtuelle Objekte VO als virtuelle Bekleidung VO angezeigt werden können. Selbstverständlich kann virtuelle Kleidung 9 auch dem diensterbringenden Benutzer 1 überblendet werden, wenn er von einer Kamera seines Endgeräts 2 autgenommen wird.

Im Hinblick auf die Fig. 5 wird wiederum angemerkt, dass in einem realen Anwendungsfall gegebenenfalls auch die übrigen in der Fig, 1 dargestellten Elemente zu berücksichtigen wären,

Fig. 6 zeigt nun eine Ausführungsvariante, bei der das virtuelle Objekt VO eine virtualisierte Szene SZ' (In der Fig. 6 rechts) umfasst, welche der aufgenommenen Szene SZ (in der Fig. 6 links) bei hellerer Beleuchtung entspricht. Auf diese Weise kann gleichsam eine virtuelle Taschenlampe realisiert werden, ohne dass die Umgebung dazu aktiv beleuchtet wird. Dabei wird eine Szene SZ' bei heller

Beleuchtung ausgenommen und derselben Szene SZ bei Dunkelheit überblendet.

Dadurch kann sich der dienstsuchende Benutzer 3 in der Dunkelheit zurechtfinden, ohne dass andere durch ein helles Taschenlampenlicht seines Endgeräts 4 gestört werden. Darüber hinaus ermöglicht die vorgeschlagene Ausführungsvariante auch eine erhebliche Energieeinsparung, was insbesondere bei akkubetriebenen Geräten wie einem Mobiltelefon besonders vorteilhaft ist. Insbesondere ergeben sich auch Vorteile, wenn Fernunterstützung in der Nacht an Otten erfolgen soll, an denen keine Beleuchtung möglich oder erwünscht ist (z.B. im Freien und insbesondere, wenn Anrainer oder Tiere nicht durch ein künstliches Licht gestört werden sollen). Mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen können der Dienstsuchende DS und der

Diensterbringer DE die Szene SZ dennoch bei heller Beleuchtung wahmehmen.

Insbesondere kann das unter Umständen zeitaufwändige Aufnehmen der Szene bei hellerer Beleuchtung in einem gesonderten Schritt und vor einer Augmented-Reality- Sitzung durchgeführt werden, an welcher der Diensterbringer DE teilnimmt, Vorteilhaft ist es dabei, wenn mit Hilfe eines Raumtiefensensors des Endgeräts 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 eine Abweichung der aufgenommenen Szene SZ von der virtualisierten Szene SZ' ermittelt wird und ein Alarm 11 ausgegeben und/oder eine Lampe auf dem Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 aktiviert wird, wenn dies der Fall ist, insbesondere kann ein Alarm 11 ausgegeben werden, wenn in der aufgenommenen Szene SZ ein Objekt erkannt wird, das in der virtualisierten

Szene SZ' nicht vorhanden ist oder sich an einer anderen Position befindet oder wenn der aufgenommenen Szene SZ ein Objekt nicht erkannt wird, das in der virtualisierten Szene SZ' vorhanden ist. Auf diese Weise kann der dienstsuchende Benutzer 3 gewarnt werden, wenn sich die Umgebung, welche in der virtualisierten Szene SZ' abgebildet ist, zwischenzeitlich geändert hat. Beispielsweise könnte ein Stuhl in der Realität an anderer Stelle stehen als in der virtualisierten Szene SZ' . Da die Auswertung der zweiten Video-Aufnahme unter schlechten Lichtverhäitnissen unter Umständen schwierig ist, kann dazu vorteilhaft ein Raumtiefensensor des

Endgeräts 4 genutzt werden, mit dessen Hilfe Abweichungen zwischen der aufgenommenen Szene SZ und der virtualisierten Szene SZ' erkannt werden. Denkbar ist auch, dass die aufgenommenen Szene SZ bei Erkennung einer Abweichung aktiv befeuchtet und insbesondere die Anzeige der virtualisierten

Szene SZ' unterbrochen oder abgebrochen wird. Beispielsweise kann dazu eine im Endgerät 4 eingebaute LED als (aktive) Taschenlampe genutzt werden. Auf diese Weise werden veränderte Szenen aktiv beleuchtet, sodass sich der dienstsuchende Benutzer 3 auch in der veränderten Szene SZ zurechtfindet. Wird keine Abweichung zwischen der aufgenommenen Szene SZ und der virtualisierten Szene SZ' mehr erkannt, dann kann die aktive Beleuchtung wieder deaktiviert und die virtualisierte Szene SZ angezeigt werden,

Fig. 7 zeigt eine Ausführungsvariante, bei der das virtuelle Objekt VO mit der virtualisierten Szene SZ' nur auf einem Teilbereich 13 eines Bildschirms 12 des Endgeräts 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 angezeigt wird und ein übriger

Restbereich 14 des Bildschirms 12 abgedunkelt oder geschwärzt wird. Wte erwähnt kann das Aktivieren eines grollen Bildschirms 12 in der Nacht für andere Personen störend sein. Daher wird vorgeschlagen, die virtualisierte Szene SZ' nur in einen

Teilbereich 13 des Bildschirms 12 anzuzeigen. Darüber hinaus ermöglicht auch diese Ausführungsvariante eine erhebliche Energieeinsparung, was wieder insbesondere bei akkubetriebenen Geräten wie einem Mobiltelefon besonders vorteilhaft ist.

Vorteilhaft geht die durch die Verkleinerung der Anzeige erzielte Energieeinsparung mit keinem Informationsverlust einher, da vorzugsweise lediglich eine verkleinerte Version des ansonsten angezeigten Bilds angezeigt wird. Des Weiteren bleibt das angezeigte Bild kontrastreich und ist daher gut erkennbar. Mit anderen Worten wird die gesamt vom Bildschirm 12 emittierte Lichtmenge bei gleichbleibenden

Kontrast (also bei gleichbleibenden Helligkeitsunterschieden innerhalb des angezeigten Bilde) reduziert. Wird dagegen der ganze Bildschirm 12 genutzt und dabei ebenfalls die Lichtmenge reduziert (das heißt der Bildschirm 12 wird abgedunkelt), so sinken notgedrungen auch die Kontraste, wodurch das angezeigte Bild unter Umständen schwer erkennbar ist Dennoch ist es aber auch vorstellbar, für die Energieeinsparung beispielsweise (nur) einige nicht benachbarte Bildschirmpunkte zu aktivieren, also zum Beispiel jeden zweiten Biidschirmpunkt

Insbesondere sind die vorgeschlagenen Maßnahmen hilfreich , wenn der Akkustand 15 des Endgeräts niedrig ist. Demgemäß ist es besonders vorteilhaft, wenn die vorgeschlagenen Maßnahmen nur dann umgesetzt werden, wenn der Akkustand 15 des Endgeräts 4 niedrig ist. Beispielsweise kann ein Schweilwert für eine elektrische Spannung eines Akkumulators des Endgeräts 4 definiert sein, unter dem die Anzeige des Endgeräts 4 verkleinert wird. Denkbar ist insbesondere auch, dass die Größe des Teilbereichs 13 entsprechend dem Akkustand 15 des Endgeräts 4 verkleinert wird. Auf diese Weise kann der Energieverbrauch des Endgeräts 4 sukzessive verringert werden, indem die Größe des Teilbereichs 13 bei sinkendem Akkustand 15 des Endgeräts 4 immer weiter verkleinert wird. Die Laufzeit des Endgeräts 4 kann daher noch weiter verlängert werden. Dabei wird der an den Benutzer 3 des Endgeräts 4 übermittelte Informationsgehalt praktisch konstant gehalten.

Fig.. 8 zeigt eine Ausführungsvariante, bei der eine Größe b der Steuerelemente 6 bei verkleinerter Darstellung in einem Teilbereich 13 des Bildschirms 12 stärker verkleinert wird als ein Abstand a zwischen zwei Steuerelementen 6.

Auf diese Weise bleibt das Endgerät 4 auch dann gut bedienbar, wenn die Steuerelemente 6 nur auf einem Teilbereich eines Touchscreens angezeigt werden. Alternativ kann der Abstand a sogar vergrößert werden, so wie dies in der Fig, 8 für den Abstand a’ dargestellt ist. Alternativ zu den vorgeschlagenen Maßnahmen kann zum selben Zweck auch ein Abstand a zwischen zwei Steuerelementen 6 stärker verkleinert werden als eine Größe b der Steuerelemente 6. Denkbar wäre wiederum, dass die Größe b der Steuerelemente 6 in diesem Fall sogar vergrößert wird.

Im Hinblick auf die Fig. 6-8 wird ebenfalls angemerkt, dass in einem realen Anwendungsfall gegebenenfalls auch die übrigen in der Fig. 1 dargestellten Elemente zu berücksichtigen wären. Weiterhin wird angemerkt, dass die vorgeschlagene Vorgangsweise nicht an die Darsteilung eines virtuellen Objekts VO gebunden ist, sondern eine Darstellung nur auf einem Teilbereich 13 eines Bildschirms 12 des Endgeräts 4 bei geringem Akkustand 15 auch bei anderen Bildschirminhalten von Vorteil ist. so wie dies im Rahmen der Fig. 8 illustriert wird.

Fig. 9 zeigt schließlich eine Ausführungsvariante, bei der das virtuelle Objekt VO einen geometrischen Parameter und/oder einen Bewegungsparameter eines in der Szene SZ enthaltenen Objekts 5 betrifft. Beispielsweise können auf diese Weise Abmessungen des in der Szene SZ enthaltenen Objekts 5 wie zum Beispiel Länge, Breite und Höhe angezeigt werden, sowie beispielsweise eine Fläche oder Volumen des Objekts 5 und Winkel, Radien und Durchmesser. Weiterhin können eine Geschwindigkeit eines in der Szene SZ enthaltenen Objekts 5 (hier eines Radfahrers), seine Beschleunigung, eine Krümmung einer Bahnkurve, auf der es sich bewegt, und dergleichen aus der ersten Video-Aufnahme ermittelt und dem Dienstsuchenden DS zur Verfügung gestellt werden. Beispielsweise kann das

Objekt 5 auch ein Teil einer Maschine sein.

Zur Ermittlung der oben genannten Bewegungsparameter wird von der Künstlichen- Intelligenz-Funktion Kl die reale Größe jener Entfernung abgesehätzt, welche das Objekt 5 zwischen zwei oder mehreren Frames der ersten Video-Aufnahme zurücklegt. Da die Bildwiederholfrequenz der ersten Video-Aufnahme bekannt ist, können damit die oben angegebenen Bewegungsparameter ermittelt werden. In dem konkreten Beispiel kann die genannte Entfernung aufgrund der bekannten Größe eines Fahrrads und der Perspektive, aus welcher der Radfahrer 5 aufgenommen wird, durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl vergleichsweise gut abgeschätzt werden. Die Perspektive kann beispielsweise aus einer ellipsenförmigen Verzerrung der Räder des Fahrrads ermittelt werden. Von Vorteil ist es auch, wenn die von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion KI ermittelten geometrischen Parameter und/oder Bewegungsparameter bei einem zweiten (insbesondere menschlichen) Diensterbringer DE ängezeigt werden, welcher die Anfrage des Dienstsuchenden DS gemeinschaftlich mit der Künstlichen-Intelligenz-Funktion KI bearbeitet. Auf diese

Weise kann der zweite Diensterbringer DE den Dienstsuchenden DS besser unterstützen. Im Besonderen kann die Künstliche-lntelligenz-Funktion Kl auch den Bewegungsablauf des Radfahrers 5 analysieren und Vorschläge zu seiner Optimierung machen. Generell können sich diese Vorschläge auf die Optimierung des Energieverbrauchs und/oder Vermeidung von Haltungsschäden. allgemein auf die Leistungssteigerung beziehen. Beispielsweise können Vorschläge zur Erreichung eines runden Tritts, zu einer verbesserten aerodynamischen Haltung oder einer verbesserten Haltung des Ruckens zur Vermeidung von Haltungsschäden gemacht werden.

Denkbar wäre weiterhin, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl die Bekleidung des Radfahrers 5 analysiert und Vorschläge zur Verbesserung macht. Beispielsweise kann auf ein zu weites Trikot hingewiesen werden, wenn von der Künstlichen- Intelligenz-Funktion Kl ein Flattern desselben erkannt wird. Beispielsweise wäre auch möglich, Marke und Modell der Schuhe des Radfahrers 5 zu detektieren und auf ein neueres oder besseres Modell hinzuweisen. sofern ein solches verfügbar ist. In diesem Rahmen kann auch direkt auf eine Herstellerseite oder Händlerseite verlinkt werden, auf der ein solches Modell erworben werden kann.

Generell sind die obigen Aspekte auch auf die Analyse von Maschinen übertragbar, bei der ebenfalls auf Möglichkeiten zur Energieeinsparung und/oder Verlängerung der Lebensdauer der Maschine sowie auf aktualisierte Bauteile für die Maschine hingewiesen werden kann.

An dieser Steile wird auch anmerkt, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl in den obigen Beispielen als Teil des Computer-Server-Systems CS dargestellt ist. Es ist aber allgemein in allen Ausführungsvananten auch möglich, dass die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl wenigstens in Teilen oder ganz auf ein Endgerät 2, 4, 4a..4c geladen wird.

Fig. 10 zeigt nun ein Beispiel, bei dem ein Bearbeitungs-Ticket TI erstellt wird, in dem verschiedene Schritte des vorgestellten Verfahrens gespeichert werden können.

Beispielsweise kann die Anfrage des Dienstsuchenden DS in dem Bearbeitungs- Ticket TI dokumentiert werden, insbesondere wenn die Anfrage durch die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl formuliert, konkretisiert oder im Hinblick auf Plausibilität überprüft wird. Dadurch kann der Dienstsuchende DS die Richtigkeit seiner Anfrage prüfen, sofern ihm eine Kopie des Bearbeitungs-Tickets TI zugestellt wird oder ihm der Zugang zu dem Bearbeitungs-Ticket TI ermöglicht wird.

Auch ist es von Vorteil, wenn die Schritte b), d), e) und/oder f) im Bearbeitungs- Ticket TI dokumentiert werden, um den Vorgang später, beziehungsweise für nicht unmittelbar beteiligte Personen nachvollziehbar zu machen. Diese Vorgangswelse bietet sich insbesondere dann an, wenn die als geeignet ermittelten Diensterbringer DE1 ..DE3 Angestellte oder Beauftragte eines Unternehmens sind. Durch das Bearbeitungs-Ticket TI wird die Bearbeitung der Anfrage gut handhabbar, insbesondere wenn mehrere Diensterbringer DE1..DE3 an ein- und derselben Anfrage arbeiten, insbesondere kann der Dienstsuchende DS mit Hilfe des Bearbeitungs-Tickets TI den Status der Bearbeitung seiner Anfrage einsehen.

Von Vorteil ist es auch, wenn eine Schätzung eines Zeitaufwands T für die Bearbeitung der Anfrage durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl beziehungsweise ein von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl festgelegter Termin für die Bearbeitung der Anfrage im Bearbeitungs-Ticket TI dokumentiert wird.

Gleichermaßen Ist es von Vorteil, wenn die Erkennung relevanter Passagen in der ersten Video-Aufnahme durch die Künstliche-Intelligenz- Funktion Kl und/oder Rückmeldungen der Dienstsuchenden DS und/oder Diensterbringer DE1..DE3 über die Qualität der Diensterbringung und Qualität der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl dokumentiert werden.

In der Fig. 10 ist die gemeinsame Nutzung des Bearbeitungs-Tickets Ti durch den Dienstsuchenden DS. die Diensterbringer DE1..DE3, die Datenbank. DB und die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl durch strichlierte Linien symbolisiert, die jeweils zum Bearbeitungs-Ticket TI führen. Vorzugsweise ist das Bearbeitungs-Ticket TI dazu an einem zentralen Ort gespeichert. beispielsweise in der Datenbank DB beziehungsweise im Computer-Server-System CS. Dem Dienstsuchenden DS, den Diensterbringern DE1..DE3. der Datenbank DB und der Künstlichen-Inteliigenz- Funktion Kl kann jeweils schreibender und/oder lesender Zugriff zum Bearbeitungs- Ticket TI gewährt werden. Auch das bedarfeweise Zusenden von Kopien oder Auszügen des Bearbeitungs-Tickets Ti ist selbstverständlich möglich. Fig. 11 zeigt nun eine Anordnung, mit welcher das vorgesteHte System auf zukünftige Anforderungen hin überprüft beziehungsweise vorbereitet werden kann. Sei dieser Ausführungsvariante führt das Computer-Server-System CS ein Verzeichnis VZ von ersten Produkten 18a einer Produktkategorie und/oder eines Herstellers, die als Objekte 5 Teil empfangener, früherer Anfragen waren. In dem dargestellten Beispiel handelt es sich bei dem ersten Produkt 16a um eine Waschmaschine.

Beispielsweise können Anfragen zum Anschluss der Waschmaschine 16a, zur Reinigung eines Flusensiebs der Waschmaschine 16a und zum Austausch einer Pumpe dar Waschmaschine 16a empfangen und auch bearbeitet (d.h. beantwortet) worden sein, insbesondere kann das Verzeichnis VZ Teil der Datenbank DB sein.

Beispielsweise in regelmäßigen Abständen oder bei Bedarf sucht das Computer» Server-System CS, insbesondere die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl, Internet- Seiten 17, auf denen diese ersten Produkte 16a angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden. Beispielsweise kann der Vorgang durch einen Administrator AD des Computer-Server-Systems CS angestoßen werden, Im konkret dargesteilten

Beispiel wird die Internet-Seite 17 mit der Adresse ADR = „http://www.xy.com“ gefunden. Es wird angenommen, dass es sich dabei um eine Internet-Seite 17 eines Händlers handelt, der unter anderem die Waschmaschine 16a verkauft. Denkbar ist auch, dass auf dieser Internet-Seite 17 die Waschmaschine 16a auch rezensiert und bewertet sowie diskutiert werden kann. Selbstverständlich kann die

Waschmaschine 16a auch auf anderen Internet-Seiten 17 angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden, beispielsweise auf einer Internet-Seite 17 eines Herstellers der Waschmaschine 16a oder in Diskussionsforen.

An dieser Stelle wird angemerkt., dass die Internet-Seite 17 in der Fig. 11 rein beispielhaft mit dem Browser-Fenster 18 illustriert, beziehungsweise dargestellt ist

Es ist aber keine notwendige Bedingung für die vorgestellte Ausführungsvariante, dass für die Suche einer Internet-Seite 17 tatsächlich ete Browser-Fenster 18 geöffnet wird, da dies für die maschinelle Analyse einer Internet-Seite 17 nicht nötig ist. Es wäre aber möglich, eine solches Browser-Fenster 18 für den Administrator AD zu öffnen, um den Vorgang für ihn nachvollziehbar zu gestalten.

Internet-Seiten 17, auf denen die ersten Produkte 16a identifiziert werden, werden auf andere, zweite Produkte 16b derselben Produktkategorie und/oder desselben Herstellers hin untersucht, die nicht im genannten Verzeichnis VZ enthalten sind, im konkreten Beispiel wird dazu als zweites Produkt eine Waschmaschine 16b gefunden.

In einem weiteren Schritt wird auf der Internet-Seite 17 eine erste

Dokumentation DOK1 gesucht, welche sich auf das erste Produkt, also die Waschmaschine 16a bezieht. Beispielsweise kann es sich dabei um ein Produktdatenblat, eine Bedfenungs- oder Betriebsanleitung, eine Reparaturanleitung, eine Montageanleitung, eine Ersatzteilliste, Produktabbildungen oder CAD-Daten handeln, in Folge wird eine zweite Dokumentation DOK2 derselben Dokumentkategorie gesucht, welche sich auf das zweite Produkt, also die Waschmaschine 16b bezieht.

In einem weiteren Schritt wird die erste Dokumentation DOK1 und die zweite Dokumentation DOK2 auf Abweichungen hin untersucht. Dabei werden Dokumente derselben Dokumentkategorie verglichen, also etwa eine Bedienungsanleitung für die Waschmaschine 16a mit einer Bedienungsanleitung für die Waschmaschine 16b oder eine Ersatzteilliste für die Waschmaschine 16a mit einer Ersatzteilliste für die Waschmaschine 16b, und so weiter.

Das Computer-Server-System CS gibt einen Hinweis auf eine fehlende Problem- Lösungs-Kompetenz aus, beispielsweise auf einem Endgerät des Administrators AD, wenn es eine Abweichung eines Dokumentinhalts feststellt, welche sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen bezieht. Beispielsweise kann das Computer-Server- System CS feststellen, dass das Flusensieb der Waschmaschine 16a anders zu reinigen ist als das Flusensieb der Waschmaschine 16b, oder in der Ersatzteilliste für die Waschmaschine 16a ein anderes Flusensieb angeführt ist als in der Ersatzteilliste für die Waschmaschine 16b. Die erworbene Problem-Lösungs- Kompteenz für eine Hilfestellung bei einer Anfrage zum Flusensieb der Waschmaschine 16a kann aiso nicht ohne weiteres auf (zukünftige) Anfragen zum Flusensieb der Waschmaschine 16b übertragen werden.

Wird jedoch keine Abweichung eines Dokumentinhalts festgestellt, welche sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen bezieht, wird ein Hinweis auf eine vorhandene Problem-Lösungs-Kompetenz ausgegeben, beispielsweise auf einem Endgerät des Administrators AD. Alternativ oder zusätzlich können Lösungen für die ersten Produkte 16a, welche sich auf diese früheren Anfragen beziehen, für die zweiten Produkte 16b verfügbar gemacht werden. Bezogen auf das angeführte Beispiel wird also ein Hinweis auf eine vorhandene Problem-Lösungs-Kompetenz ausgegeben, wenn die Flusensiebe der Waschmaschinen 16a und 16b auf die gleiche Weise zu reinigen sind oder in der Ersatzteilliste für die Waschmaschine 16a dasselbe Flusensieb angeführt ist wie in der Ersatzteilliste für die Waschmaschine 16b. Alternativ oder zusätzlich kann eine erworbene Problem- Lösungs-Kompetenz für eine Hilfestellung bei einer Anfrage zum Flusensieb der Waschmaschine 16a auf (zukünftige) Anfragen zum Flusensieb der Waschmaschine 16b übertragen werden. Das heißt, langt beim Computer-Server- System CS eine Anfrage zum Flusensieb der Waschmaschine 16b ein, so kann diese Anfrage von einem Diensterbringer DE, DE', DE1..DE3 bearbeitet werden, der eine Problem-Lösungs-Kompetenz für d« Reinigung des Flusensiebs der Waschmaschine 16a erworben hat. Insbesondere kann dies die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl sein, die entsprechend trainiert wurde.

Wenn sich herausstellt, dass eine fehlende Problem-Lösungs-Kompetenz vorliegt, so kann insbesondere vorgesehen sein, dass Diensterbringer DE, DE', DE1..DE3 die fehlende Problem-Lösungs-Kompetenz vorausschauend erwerben, um zukünftige Anfragen beantworten zu können. Für das konkrete Beispiel bedeutet dies, dass sich Diensterbringer DE, DE', DE1..DE3 mit der Reinigung des Flusensiebs der Waschmaschine 16b vertraut machen, insbesondere kann darunter ein entsprechendes Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl verstanden werden.

Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen kann das vorgestellte System auf zukünftige Anforderungen hin überprüft beziehungsweise vorbereitet werden, wodurch die Zufriedenheit der Dienstsuchenden DS gesteigert werden kann. Insbesondere können mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen Neuerscheinungen von Produkten 16a, 16b aber auch „gebrandete" Produkte 16a, 16b (also an sich baugleiche Produkte 16a, 16b, die unter unterschiedlichen Markennamen vertrieben werden) identifiziert werden. Denkbar wäre auch, dass das zweite Produkt 16b bloß eine anders Farbe aufweist als das erste Produkte 16a, ansonsten aber baugleich ist. Häufig haben an sich gleiche Produkte 16 a, 16b unterschiedlicher Farbe auch unterschiedliche Artikelnummem und sind damit formal unterschiedlich, was aber beispielsweise für den Anschluss der Waschmaschine 16a, zur Reinigung des

Flusensiebs und zum Austausch einer Pumpe nicht von Bedeutung ist

Denkbar ist weiterhin, dass das Verzeichnis VZ auch eine Information darüber enthält welche Problem-Lösungs-Kompetenzen für ein Produkt 16a vorliegen. Beispielsweise kann im Verzeichnis VZ zur ersten Waschmaschine 16a eingetragen sein, dass eine Problem-lösungs-Kompetenz für den Anschluss der Waschmaschine 16a, zur Reinigung des Flusensiebs der Waschmaschine 16a und zum Austausch einer Pumpe der Waschmaschine 16a vorliegt.

Wird für die Waschmaschine 16b eine Problem-Lösungs-Kompetenz erworben, sei es nun im Rahmen einer normalen Anfrage eines Dienstsuchenden DS oder im

Rahmen eines vorausschauenden Erwerbs einer Problem-Lösungs-Kompetenz, so wird dies ebenfalls im Verzeichnis VZ vermerkt, entweder durch die bloße Aufnahme der Waschmaschine 16b in das Verzeichnis VZ oder durch zusätzlichen Vermerk konkreter Problem-Lösungs-Kompetenzen. Dasselbe gilt natürlich auch für die Waschmaschine 16a.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass die ersten Produkte 16a und zweiten Produkte 16b nicht notwendigerweise auf einer (in einem einzigen Browser- Fenster 18 darstellbaren) Internet-Seite 17 vorliegen müssen, sondern auch auf unterschiedlichen Internet-Seiten 17 enthalten sein können. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass eine komplette Internet-Subdomain (enthaltend mehrere einzelne Internet-Seiten 17) auf das Vorkommen von ersten Produkten 16a und zweiten Produkten 16b untersucht wird.

Weiterhin wird angemerkt, dass der Administrator AD dieselbe Person sein kann wie ein Diensterbnnger DE, DE’, DE1..DE3. Beispielsweise kann ein Installateur ein Portal für Dienstsuchende DS betreiben und dort sowohl in seiner Rolle als

Diensterbnnger DE, DE', DE1..DE3 Anfragen beantworten als auch in seiner Rolle als Administrator AD eine Prüfung des Portals auf zukünftige Anforderungen hin durchführen.

Denkbar ist schließlich auch, dass eine Prüfung des vorgestellten Systems auf zukünftige Anforderungen hin nicht nur den oben offenbarten Verfahrensablauf umfassen kann, sondern zusätzlich oder alternativ auch die Analyse von Fragen und darauf gegebene Antworten auf Internet-Seiten 17 umfassen kann. Beispielsweise kann ein Benutzer in einem Diskussionsforum oder auch auf einer Händler- oder Hersteilerseite, auf der die Möglichkeit besteht Produkte 16a, 16b zu diskutieren, eine Frage stellen und von einem anderen Mutzer oder einer Künstlichen-Intelligenz- Funktion (die nicht Teil des vorgeschlagenen Verfahrens ist oder sein muss) eine

Antwort darauf enthalten (Hinweis: bei dieser Frage handelt es sich nicht um eine Anfrage, die gemäß dem vorgestellten Verfahren bearbeitet wird, sondern zum Beispiel um eine schriftlich gestellte Frage, die mit einer schriftlichen Antwort beantwortet wird). Solche Fragen und Antworten können ebenfalls Hinweise darauf liefern, inwiefern ein erstes Produkt 16a und ein zweites Produkt 16b baugleich sind.

Beispielsweise kann ein Benutzer eines Diskussionsforums die Frage stellen, ob die Pumpe der Waschmaschine 16b auf die gleiche Weise zu tauschen ist wie die Pumpe der Waschmaschine 16a. Wird diese Frage mit ,ja“ beantwortet, so kann davon ausgegangen werden, dass eine für die Waschmaschine 16a vorliegende Problem-Lösungs-Kompetenz auf die Waschmaschine 16b anwendbar beziehungsweise übertragbar ist. Wird die Frage dagegen mit „nein“ beantwortet, so kann davon ausgegangen werden, dass keine solche Problem-Lösungs-Kompetenz vorliegt Das Computer-Server-System CS kann daher wieder einen Hinweis auf eine fehlende oder vorliegende Problem-Lösungs-Kompetenz ausgeben, beziehungsweise können Lösungen für die ersten Produkte 16a, welche sich auf diese früheren Anfragen beziehen, für die zweiten Produkte 16b verfügbar gemacht werden

Fig. 12 zeigt eine Ausführungsvariante des vorgestellten Verfahrens beziehungsweise Systems, bei dem im Schritt b) eine Vielzahl an Diensterbringern DE1 ..DE4 bestimmt und dem Dienstsuchenden DS vom Computer- Server-System CS zur Auswahl gestellt wird und bei dem die Schritte d) und e) auf Basis des vom Dienstsuchenden DS gewählten Diensterbringers DE1 ..DE4 ausgeführt werden. In dem in Fig. 12 dargestellten Beispiel hat die Anfrage des dienstsuchenden Benutzers 3 zu mehreren geeigneten Diensterbringem DE1..DE4 geführt, welche in einer Ergebnistabelle oder Ergebnisliste LST1 angezeigt werden.

Vorteilhaft - wird die Auswahl des Dienstsuchenden DS im Computer-Server-Sysfem CS oder im Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 gespeichert und - wird dem Dienstsuchenden DS die Vielzahl an Diensterbringern DE1..DE4 nochmals zur Auswahl gestellt, wobei die Schritte d) und e) in Folge auf Basis des vom Dienstsuchenden DS neu gewählten Diensterbringers DE1..DE4 ausgeführt werden, i) wenn der Dienstsuchende DS eine solche Änderung anfordert, ii) der vom Dienstsuchenden DS ursprünglich gewählte Diensterbringer DE1..DE4 die Diensterbringung ablehnt oder iii) der vom Dienstsuchenden DS ursprünglich gewählte Diensterbringer DE1 ..DE4 nicht innerhalb einer vorgebbaren Zeit auf die Anfrage reagiert, - wobei der ursprünglich gewählte Diensterbringer DE1 ..DE4 in den nochmals angebotenen Diensterbringern DE1 ..DE4 markiert oder aus den nochmals angebotenen Diensterbringern DE1..DE4 gelöscht wird.

In der Fig, 12 wird angenommen, dass der dienstsuchende Benutzer 3 in einem ersten Schritt, den Diensterbringer DE3 gewählt hat. Weil einer der Fälle i) bis iii) eingetreten ist, wird der Diensterbringer DE3 in diesem Beispiel beim nochmaligen Anzeigen der Ergebnisliste LST1 mit einem Rufzeichen markiert. Selbstverständlich kann aber auch eine andere Markierung erfolgen, beispielsweise eine farbliche Markierung. Alternativ kann der Diensterbringer DE3 auch aus der Ergebnisliste LST1 gelöscht werden. In einem weiteren Schritt wählt der dienstsuohende Benutzer 3 den Diensterbringer DE2 für die Diensterbringung aus.

Die Ergebnisliste LST1 kann im Computer-Server-System CS oder im Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 gespeichert werden. Ist eine Änderung der Auswahl erwünscht oder notwendig, dann kann dem Dienstsuchenden DS die Ergebnisliste LST1 nochmals angezeigt werden. Denkbar wäre aber auch, dass dte obsolet gewordenen Diensterbringer DE1..DE4 im Computer-Server-System CS oder im Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 gespeichert werden und der Schritt b) im Computer-Server-System CS nochmals ausgeführt wird, wenn eine Änderung der Auswahl erwünscht oder notwendig ist. Dadurch werden dem Dienstsuchenden DS neu In der Datenbank DB hinzugekommene

Diensterbringer DE1..DE4, welche das Anforderungsprofll erfüllen, vorteilhaft ebenfalls angeboten. Obsolet gewordene Diensterbringer DE1..DE4 werden bei einem neuerlichen Angebot zur Auswahl wiederum markiert oder aus den angebotenen Diensterbringern DE1 ..DE4 gelöscht

Durch Speichern der „Historie“ bei der Auswahl eines Diensterbringers DE1 ..DE4 durch den dienstsuchenden Benutzer 3 wird das Auffinden eines passenden Diensterbringers DE1 ..DE4 für den dienstsuchenden Benutzer 3 wesentlich erleichtert.

Fig. 13 zeigt eine Ausführungsvariante, welcher der in Fig. 12 dargestellten Ausführungsvariante sehr ähnlich ist. Im Unterschied dazu kann der dienstsuchenden Benutzer 3 bei seiner Auswahl eine Reihenfolge anzufragender Diensterbringer DE1..DE4 bestimmen, wobei diese Diensterbringer DE1.. DE4 vorn Computer-Server-System CS der Reihe nach angefragt werden , bis ein Diensterbringer DE1 ..DE4 positiv auf die Anfrage antwortet oder innerhalb einer vorgebbaren Zeit positiv auf die Anfrage antwortet in der Fig. 13 sind im Verlauf der Zeit von links nach rechts drei verschiedene Zustände dargestellt. In dem in Fig. 13 dargestellten Beispiel möchte der dienstsuchende Benutzer 3 zuerst den Diensterbringer DE2. dann den Diensterbringer DE4, dann den Diensterbringer DE3 und zuletzt den Diensterbringer DE1 mit seiner Anfrage betrauen (siehe Zustand ganz links) und gibt in der Ergebnisliste LST2 eine entsprechende Reihung an. In dem in Fig. 13 dargestellten Beispiel kommen für den dienstsuchenden Benutzer 3 grundsätzlich alte Diensterbringer DE1..DE4 für die Bearbeitung seiner Anfrage In Frage. Denkbar wäre aber auch, dass er einige Diensterbringer DE1 ..DE4 abwählt (vergleiche auch Fig. 12) und von seiner Reihung ausnimmt.

In dem in Fig. 13 dargestellten Beispiel wird angenommen, dass der favorisierte Diensterbringer DE1 nicht innerhalb einer vorgegebenen Zeit antwortet und daher bei einem neuerlichen Anzeigen einer aktualisierten Ergebnisliste LST2' entsprechend markiert hier durchgestrichen, wird (siehe mittlerer Zustand) Denkbar wären wiederum andere Formen der Markierung, zum Beispiel farbliche Markierungen, oder überhaupt ein Weglassen in der Ergebnisliste LST2'. Die Zeit, innerhalb derer eine Antwort vom Diensterbringer DE1 ..DE4 erwartet wird, kann vom Computer-Server- System CS, von einer auf dem Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 laufenden Software oder App oder aber auch vom dienstsuchenden Benutzer 3 selbst vorgegeben werden. Beispielsweise kann die Zeit sechs Stunden betragen. Denkbar wäre auch, dass für einige oder jeden der Diensterbringer DE1 ..DE4 eine individuelle Reaktionszeit vorgegeben wird. Denkbar ist auch, dass der gewählte Diensterbringer DE1..DE4 dem Dienstsuchenden DS eine Zeit mitteilt, die er für die

Sichtung seiner Anfrage benötigt und dass der Dienstsuchende DS daraufhin die erwartete Reaktionszeit ändert.

In einem weiteren Schritt wird der Diensterbringer DE4 angefragt. Dieser reagiert zwar innerhalb der vorgegebenen Reaktionszeit, lehnt aber die Anfrage ab, so wie das in der Fig. 13 mit einem Daumen nach unten symbolisiert ist. Demzufolge wird bei einem neuerlichen Anzeigen der aktualisierten Ergebnisliste LST2" auch der Diensterbringer DE4 entsprechend markiert oder aus der Ergebnisliste LST2" gelöscht (siehe Zustand rechts).

In einem weiteren Schritt wird der Diensterbringer DE3 angefragt Dieser nimmt den Auftrag innerhalb der vorgegebenen Reaktionszeit an, so wie das in der Fig. 13 mit einem Daumen nach oben symbolisiert ist.

Generell kann ein nächster Diensterbringer DE1..DE4 in der

Ergebnisliste LST2..LST2" vom Computer-Server-System CS oder vom Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 automatisch angefragt werden, das heißt ohne Zutun des dienstsuchenden Benutzers 3. Alternativ kann vorgesehen sein, dass vom

Computer-Server-System CS oder vom Endgerät 4 des dienstsuchenden

Benutzers 3 dazu eine Bestätigung vom dienstsuchenden Benutzer 3 eingeholt wird. Beispielsweise kann der dienstsuchende Benutzer 3 die Anfrage des nächsten Diensterbringers DE1..DE4 durch Drücken einer entsprechenden Taste ausiösen. Dadurch können geänderte Umstände besser berücksichtigt werden, beispielsweise wenn das Probfern des Dienstsuchenden DS zwischenzeitlich auf andere Weise behoben wurde. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen wird das Zustandekommen einer Diensterbringung für den dienstsuchenden Benutzer 3 generell wesentlich erleichtert. Fig. 14 zeigt nun eine Ausführungsvariante, bei welcher eine gesonderte Diensterbringer-Datenbank DB entfallen kann und stattdessen Daten genutzt werden, welche im Internet WEB veröffentlicht sind. Konkret umfasst die

Datenbank DB eine Teilmenge TM von im Internet WES veröffentlichten Daten, welchen jeweils ein vordefiniertes Schlagwort zugeordnet ist. In Fig. 14 sind für diese Daten beispielhaft Internet-Seiten 17 oder Webseiten vorgesehen. In der Fig. 14 ist dazu ein Browser-Fenster 18 mit einer Adresse ADR dargestellt, wobei im Browser-

Fenster 18 ein Ausschnitt aus dem Quelltext der Internet-Seite 17 dargestellt ist konkret Header- oder Metadaten der Internet-Seite 17. In dem in Fig. 14 dargestellten Beispiel ist das Schlagwort „keyword“ mit dem Inhalt oder content = "AR_ Service^" in den Header- oder Metadaten dar Internet-Seite 17 enthalten. ,,AR _Service“ kann zum Beispiel der Name eines Anbieters für die Vermittlung von Augmented-Reality-Diensten sein. Diese Internet-Seite 17 ist in diesem Beispiel dem Diensterbringer DE zugeordnet, so wie das mit einer strichlierten Linie angedeufet ist. Weiterhin kann auch eine Adresse oder Identität des Diensterbringers DE in den Header- oder Metadaten der Internet-Seife 17 enthalten sein, so wie das in der Fig. 14 dargestellt ist. Konkret ist der Adresse

„AR_Link“ oder der Identität "AR_ID“ der Inhalt oder content = “XYZ“ zugewiesen.

„XZY” kann demzufolge eine Adresse des Diensterbringers DE sein, unter welcher er eine Diensterbringung anbietet. Konkret kann es sich um eine Adresse in dem vom Vermittlungs-Anbieter „AR _Service" betriebenen System oder Netz sein . Im Fall dass „XZY” eine Identität angibt, kann „XZY“ ein Name (auch Nickname) des Diensferbringers DE sein, insbesondere ein eindeutiger Name in dem vom Vermittlungs-Anbieter „AR_Service“ betriebenen System oder Netz.

Das Computer-Server-System CS. welches in diesem Fall das Internet WEB selbst beziehungsweise dessen Hardware-Struktur umfassen oder durch diese gebildet sein kann, weist eine Suchfunktion SF auf, welche Teil eines Suchdienste SD beziehungsweise Teil einer Suchmaschine ist. Optional kann der Suchdienst SD auch einen Index IND der im Internet WEB gefundenen Internet-Seifen 17 umfassen, um eine Suche zu erleichtern oder zu ermöglichen.

Eine Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS wird in diesem Ausführungsbeispiel an den Suchdienst SD beziehungsweise an die Suchfunktion SF gesendet, und dort verarbeitet. Konkret umfasst die Anfrage REQ das vom dienstsuchenden Benutzer 3 beschriebene Problem sowie das Schlagwort „AR_Service" . Dieses Schlagwort kann vom dienstsuchenden Benutzer 3 selbst eingegeben werden, oder es wird von einer auf dem Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 laufenden Software beziehungsweise App ergänzt. Der Suchdienst SD beziehungsweise die Suchfunktion SF sucht in Folge nach Internet-Seifen 17, welche zu der Problemstellung passenden Inhalt sowie das Schlagwort „AR_Service“ enthalten. In der Regel wird die Suche in einem zuvor erstellten Index IND durchgeführt, prinzipiell kann die Suche aber auch direkt im internet WEB erfolgen. Durch das Schlagwort _"AR_Service" wird die Suche auf die In der Fig. 14 dargestellte Teilmenge TM eingegrenzt welche somit Teil der Datenbank DB ist oder diese bildet. Aus diesem Grund ist in der Fig. 14 symbolisch die virtuelle (Teil-) Datenbank DB‘ dargestellt. Vorteilhaft können durch die Teilmenge TM oder die virtuelle Datenbank DB' Datenschutzvorgaben gut erfüllt werden, da diese ohnehin nur veröffentlichte Daten beinhaltet.

In Folge wird ein Suchresultat RES an das Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 übermittelt und dort als Ergebnisliste LST3 angezeigt Die Ergebnisliste LST3 weist in diesem Fall die Einträge „Link 1 ”, „Link 2“ und „Link 3“ auf, welche Links zu den Internet-Seiten 17 mehrerer gefundener Diensterbnnger DE darstellen. Dabei kann es sich zum Beispiel um an sich bekannte http-Adressen oder http-Links handeln. Wählt der dienstsuchende Benutzer 3 einen der Einträge „Link 1", „Link 2“ oder „Link 3“, so wird in an sich bekannter Weise die damit verknüpfte Internet-Seite 17 geöffnet Neben den ersten beiden Einträgen befindet sich in diesem Beispiel auch eine Ruf-Funktion, welche konkret als „Call"-Button oder „Call"- Taste dargestellt ist. Drückt der dienstsuchende Benutzer 3 eine der „Call"-Tasten. so wie das In der Fig. 14 für die „Call"-Taste in der zweiten Zeile der Fall ist, welche dem Eintrag „Link_2“ zugeordnet ist, dann wird eine Augmented-Reality- Verbindung zu dem betreffenden Diensterbringer DE aufgebaut. Konkret wird in einem Schritt d) die erste Video-Aufnahme an den betreffenden Diensterbringer DE übermittelt. Die Verbindung wird dabei in diesem Beispiel über die Adresse AR_Link = XYZ oder die Identität AR_ID = XYZ aufgebaut. Die Schutte e) und f) können danach in der schon beschriebenen Weise erfolgen. Denkbar ist auch, dass mit Hilfe der Ruf-Funktion oder einer gesonderten Verbindungs-Funktion eine Adresse des dienstsuchenden Benutzers 3 an den gewählten Diensterbnnger DE übermittelt wird, sodass eine spätere Augmented-Reality-Verbindung zwischen dem Dienstsuchenden DS und dem Diensferbringer DE auch durch den Diensterbnnger DE initiiert und automatisch aufgebaut werden kann. Beispielsweise kann dem diensterbringenden Benutzer 2 auf seinem Endgerät 1 ebenfalls eine Ruf-Funktion angezeigt werden, mit der er die Augmented-Reality-Verbindung zum Dienstsuchenden DS aufbauen kann. in einer vorteilhaften Ausführungsvariante wird ein potenzieller Diensterbringer DEx, zu dem Daten außerhalb der Teilmenge TM im internet WEB veröffentlicht sind, der jedoch im Schritt b) von der Suchfunktion SF bestimmt oder ermittelt wird, vom Computer-Server-System CS oder von einer im Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 laufenden Software automatisch verständigt, wenn der Dienstsuchende DS einen dem potenziellen Diensterbringer DEx zugeordneten Datensatz aufruft. Durch eine Unschärfe der Suchfunktion SF kann es vorkommen, dass im Schritt b) potenzielle Diensterbringer DEx außerhalb der Teilmenge TM bestimmt oder ermittelt und dem Dienstsuchenden DS zur Auswahl gestellt werden. In dem In Fig. 14 dargestellten Fall betrifft dies den dritten Eintrag in der Ergebnisliste LST3. Da der potenzielle Diensterbringer DEx noch nicht in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz registriert ist, wird für diesen in der Ergebnisliste LST3 keine Ruf-Funktion (z.B. "Call"-Button oder „Call"-Taste) ahgeboten, sondern es wird nur ein Eintrag „Link 3“ angezeigt, welcher auf einen Datensatz im Internet WEB zeigt, der dem potenziellen Diensterbringer DEx zugeordnet ist. Bei den Daten oder dem Datensatz kann es sich insbesondere um eine Internet-Seite 17 des potenziellen Diensterbringers DEx handeln, welche das Schlagwort AR_ Service nicht aufweist. In an sich bekannter Weise kann der Dienstsuchende DS diesen Datensatz aufrufen. Ist dies der Fall, wird der potenzielle Diensterbringer DEx darüber verständigt. Vorteilhaft können auf diese Weise potenzielle Diensterbringer DEx für die Teilnahme in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz angeworben werden. Vorteilhaft erfolgt dies sehr zielgerichtet, da der potenzielle Diensterbringer DEx einerseits von der Suchfunktion SF als geeignet für die Beantwortung der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS ermittelt wurde und andererseits der Dienstsuchende DS durch Aufrufen des besagten Datensatzes sein Interesse an dem potenziellen Diensterbringer DEx zum Ausdruck bringt

An dieser Steile wird angemerkt, dass die obige Teilmenge TM der von im Internet WEB veröffentlichten Daten bei dieser Ausführungsvariante nicht zwangsläufig die einzige Datenquelle für die Suche nach einem Diensterbringer DE sein muss, sondern auch ein außerhalb des Internets WEB liegender Teil der Datenbank DB vorgesehen sein kann, in dem nach weiteren geeigneten Diensterbringern DE gesucht wird. Demzufolge kann dieser Teil der Datenbank DB insbesondere Eigenschafts-Profile und/oder Wissens-Profile von Diensterbringern DE umfassen, die nicht oder nicht nur im Internet WEB auffindbar sind (vergleiche hierzu auch Fig 1). Der außerhalb des Internets WEB liegende Teil der Datenbank DB kann auch als Sub-Datenbank DB“ aufgefasst werden, so wie das in der Fig. 14 illustriert ist. Vorteilhaft kann ein Aufwand für Befüllung und Wartung der Sub-Datenbank DB" (sofern diese überhaupt notwendig ist) wegen der vorhandenen virtuellen Datenbank DB' gering gehalten werden.

Die Sub-Datenbank DB“ kann auf einem Server des Anbieters für die Vermittlung von Augmented- Reality-Diensten liegen beziehungsweise dort gespeichert sein und somit auch Teil des Computer-Server-Systems CS sein. Insbesondere kann die Sub- Datenbank OB“ ganz oder in Teilen nicht-öffentlich sein. Denkbar ist, dass in der Sub-Datenbank DB“ eine Tabelle mit einer Zuordnung zwischen einer Adresse ARJJnk eines Diensterbringers DE und seiner

Identität AR_ID gespeichert ist. Mit der Identität AR_ID eines Diensterbringers DE kann auf diese Weise seine Adresse AR„Link in dem vom Vermittlungs-Anbieter betriebenen System oder Netz ermittelt werden. Denkbar ist weiterhin, dass die Sub-Datenbank DB“ Daten enthält, welche die im internet WEB verfügbaren Daten von Diensterbringern DE ergänzen. Beispielsweise können dort Namen, Wohnadressen, Kontonummern, Eigenschafts-Profile oder Teile davon, Wissens-Profile oder Teile davon und dergleichen von Diensterbringern DE gespeichert sein. Rein beispielhaft ist ein Datensatz beziehungsweise Datenbankeintrag DBE dazu in Fig. 14 dargestellt. Insbesondere kann die Sub- Datenbank DB“ Daten betreffend einen Status des Diensterbringers DE umfassen. Wenn dies der Fall ist, kann vor der Ausführung des Schritts d), des Schritts e) oder des Schritts f) in der Sub-Datenbank DB“ mittels der Adresse AR_Link oder

Identität AR_ID des im Schritt b) bestimmten Diensterbringers DE geprüft werden, ob dieser Diensterbringer DE zur Bearbeitung der Anfrage REQ des

Dienstsuchenden DS berechtigt oder bereit ist. Beispielsweise kann dazu ein Statusbit in dem dem Diensterbringer DE = XYZ zugeordneten Datenbankeintrag DBE ausgelesen werden. In der Fig. 14 ist der Status durch die Angabe „Active / Disabled" illustriert. Beispielsweise kann der Status vom Diensterbringer DE im Falle eines Urlaubs auf Disabled gesetzt werden. Eine Berechtigung kann beispielsweise angeben, ob ein Berechtigungsnachweis oder Befähigungsnachweise für die Ausübung des vom Diensterbringer DE angegebenen

Berufs vorliegt Denkbar wäre auch, dass der Status ein aufrechtes Abo bei dem Vermittlungs-Anbieter „AR _ Service” angibt. Selbstverständlich kann ein Datensatz beziehungsweise Datenbankeintrag DBE auch mehrere unterschiedliche Stell aufweisen. Denkbar ist selbstverständlich auch, dass Diensterbringer DE, die nicht zur Bearbeitung der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS bereit und/oder berechtigt sind, dem Dienstsuchenden DS nicht zur Auswahl gestellt werden beziehungsweise in einer Ergebnisliste LST1..L.ST3 entsprechend markiert oder ausgenommen werden.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass „Internet-Seiten“ im Sinne dieser Offenbarung auch Profite von Diensterbringern DE in sozialen Netzwerken sein oder umfassen können. Das Schlagwort AR_Service kann zum Beispiel ein mit dem „#-Zeichen eingeleiteter Hashtag sein.

Denkbar ist zudem, dass durch Verwendung unterschiedlicher

Schlagwörter AR_Service auch unterschiedliche Teilmengen TM und somit unterschiedliche virtuelle Datenbanken DB' gebildet beziehungsweise durchsucht werden können. Durch kombinierte Verwendung unterschiedlicher

Schlagwörter AR _Service (und deren UND-Verknüpfung) können auch Schnittmengen unterschiedlicher Teilmengen TM durchsucht werden. Eine solche Schnittmenge kann auch als Sub-Teilmengen einer Teilmenge TM aufgefasst werden.

Weiterhin wird angemerkt, dass die im Zusammenhang mit einer

Ergebnisliste LST1..LST3 vorgeschlagenen Maßnahmen insbesondere in

Kombination mit den zu Anspruch 88 vorgeschlagenen Maßnahmen anwendbar sind.

Beispielsweise kann die zumindest eine in Anspruch 88 genannte Information über den Diensterbringer DE in der Ergebnisliste LST1 ..LST3 angezeigt werden, beispielsweise direkt in der Ergebnisliste LST1..LST3 oder auch mit Hilfe eines Pop- up-Fensters beim „Hovem“ (also beim Halten eines Cursors) über einem Eintrag in der genannten Ergebnisliste LST1..LST3. Weiterhin ist denkbar, dass die zumindest eine Information über den Diensterbringer DE (insbesondere zum zweiten Mal) bei Betätigung der Ruf-Funktion (siehe „Call"-Button oder „Call'-Taste in Fig. 14) angezeigt wird. Einer Internet-Seite 17 können auch mehrere Diensterbringer DE zugeordnet sein, beispielsweise wenn mehrere Mitarbeiter einer Firma für eine Fernunterstützung zur Verfügung stehen. Sind einer Internet-Seite 17 mehrere Diensterbringer DE zugeordnet, dann kann die Internet-Seite 17 auch mehrere Adressen AR_Link oder Identitäten AR_ID von Diensterbringern DE umfassen. Denkbar ist demzufolge, dass die Ergebnisliste LST3 der Suchfunktion SF mehrere oder alle dieser

Adressen AR_Link oder Identitäten AR_ID aufweist. Denkbar sst aber auch, dass in der bereits weiter oben angesprochene Tabelle betreffend eine Zuordnung zwischen einer Adresse AR_Link eines Diensterbringers DE und seiner Identität AR_ID mehrere Adressen AR_Link von Diensterbringem DE einer Identität AR_ID zugeordnet sind oder umgekehrt. Mit Hilfe dieser Tabelle kann wiederum einer der mehreren Diensterbringer DE gewählt werden, entweder vom Dienstsuchenden DS, gemeinschaftlich von den mehreren Diensterbringern DE oder von einer Instanz, welcher den mehreren Diensterbringern DE übergeordnet ist. Die beiden letzten Varianten kommen zum Beispiel dann in Betracht, wenn die mehreren Diensterbringer DE Angestellte einer Firma sind. Eine übergeordnete Instanz kann in diesem Fall eine Vermittlungs-Person oder ein Vermittlungs-Algorithmus sein.

In einer weiteren Ausführungsvariante wird die vom dienstsuchenden Benutzer 3 eingegebene Anfrage REQ vom Computer-Server-System CS oder von einer im Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 laufenden Software automatisch mit dem Schlagwort AR_Service ergänzt Dadurch wird der dienstsuchende Benutzer 3 entlastet, da er die Eingabe des Schlagworts nicht berücksichtigen muss. Vorteile ergeben sich auch bei einer Anfrage REQ. die sowohl an die Suchfunktion SF als auch an die Sub-Datenbank DB“ gesendet wird. Dabei kann die an die Suchfunktion SF gesendete Anfrage REQ mit dem Schlagwort AR_Service ergänzt werden, wohingegen die an die Sub-Datenbank DB“ gesendete Anfrage REQ unberührt bietet. In noch einer weiteren Ausführungsvariante wird di® vom dienstsuchenden Benutzer 3 eingegebene Anfrage RED vom Computer-Server-System CS oder von einer im Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 laufenden Software durch automatische Umformulierung an die Suchfunktion SF angepasst. Dies ist insbesondere dann von Vorteil, wenn die Suchfunktion SF als solche durch den Anbieter für die Vermittlung von Aygmented-Reality-Diensten nicht beeinflussbar ist, weil sie von einem Dritten stammt und damit außerhalb des Einflussbereichs des Anbieters für die Vermittlung von Augmented-Reality-Diensten liegt. Durch das automatische Umformulieren von Anfragen REQ, die für die Suchfunktion SF ungünstig sind, kann das von der Suchfunktion SF gelieferte Ergebnis dennoch beeinflusst und verbessert werden. Beispielsweise Können in einer Tabelle im Computer-Server-System CS oder im Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 Synonyme für Begriffe gespeichert sein, welche sich als ungünstig für die Suchfunktion SF herausgestellt haben. Beispielsweise kann der Begriff „Wärmetauscher“ automatisch in „Thermoblock“ umgewandelt werden, wenn die Anfrage REQ eine Kaffeemaschine betrifft, da der Begriff „Thermoblock“ in diesem Zusammenhang unter Umständen zu besseren Suchergebnissen führt.

Beispielsweise können mehrere Anfragen REQ mehrerer Dienstsuohender DS im Hinblick auf die Bestimmung von Diensterbringern DE untersucht werden, die das gestellte Problem zufriedenstellend gelöst haben. Stellt sich dabei beispielsweise heraus, dass der Begriff „Thermoblock“ zu signifikant besseren Ergebnissen als „Wärmetauscher" führt, dann kann ein solches Synonym in die genannte Tabelle aufgenommen werden. Insbesondere kann der Anteil an erfolgreich gelösten Problemen, welche auf den unterschiedlichen Suchbegriffen basiert, als prozentualer Anteil ausgedrückt werden und ein Synonym dann in die Tabelle aufgenommen werden, wenn der prozentuale Anteil einen vorgebbaren Schwellwert überschreitet Sinngemäß, zu der weiter eben erwähnten Variante betreffend die Ergänzung der Anfrage REQ mit dem Schlagwort AR_Service kann eine gleichzeitig an die Sub- Datenbank DB" gesendete Anfrage REQ unverändert bleiben oder auf andere Weise geändert werden.

Wird ein Diensterbringer DE neu angelegt und sind von ihm noch keine Daten im Internet WEB verfügbar, dann kann ein entsprechender Datensatz für ihn im Internet WEB angelegt werden. Insbesondere kann eine Internet-Seite 17 (z.B. http- Seite) für den Diensterbringer DE erzeugt werden. Die Daten des Diensterbringers DE können in den Header- oder Metadaten und/oder in den sichtbaren Daten der jeweiligen Internet-Seite 17 gespeichert sein, insbesondere können die Internet-Seite 17 oder Teile davon basierend auf den Eingaben des Diensterbringers DE automatisch vom Computer-Server-System CS oder von einer im Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 laufenden Software erzeugt werden. Im Speziellen betrifft dies einen Textbaustein für das

Schlagwort AR_ Service, eine Adresse AR_link oder eine Identität AR_ID.

Beispielsweise kann der automatisch erzeugte Textbaustein den Text: _"<head> «meta name"‘keywords“ content="AR_Service“ > «meta name=^"AR_Link / AR_ID“ content=XYZ> «/head»“ oder Teile davon umfassen. Die Erzeugung eines Datensatzes im Internet WEB kann auch als Eintrag in die virtuelle Datenbank DB' verstanden oder aufgefasst werden. Die vorgeschlagene Vorgangsweise eignet sich insbesondere für potenzielle Diensterbringer DEx, die sich in dem vom Vermittlungs- Anbieter betriebenen System oder Netz registrieren möchten.

In einer weiteren günstigen Ausführungsform sucht das Computer-Server-System CS oder die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl, KI' basierend auf der Anfrage REG Internet-Seiten 17, auf denen eine der Anfrage REG zugrunde liegende Problemstellung diskutiert oder beantwortet wird (Fall i). Betrifft die Anfrage REQ ein Produkt 16a, das als Objekt 5 in der Szene S.Z enthalten ist. dann sann das

Computer-Server-System CS oder die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl, KI' basierend auf der Anfrage REQ alternativ oder zusätzlich Internet-Seiten 17 suchen, auf denen dieses Produkt 16a oder ein Teil davon angeboten, rezensiert und/oder diskutiert wird oder auf denen eine Dokumentation DOK veröffentlicht ist, welche sich auf das Produkt 16a oder den Teil bezieht. In Folge wird ein Ergebnis der Suche an den Dienstsuchenden DS und/oder den Diensterbringer DE übermittelt. Auf diese Weise können der Dienstsuchende DS und/oder der Diensterbringer DE bei der Lösung des gestellten Problems unterstützt werden, Im Fall i) wird nach Fragestellungen gesucht, welche der Anfrage REG des Dienstsuchenden DS gleichen oder zumindest ähneln, und welche auf der betreffenden Internet-Seite 17 beantwortet oder wenigstens diskutiert wurden. Beispielsweise kann ein Benutzer in einem Diskussionsforum oder auch auf einer Händler- oder Herstellerseite, auf der die Möglichkeit besteht, Produkte 16a zu diskutieren, eine Frage stellen und von einem anderen Nutzer oder einer Künstlichen-Inteiligenz-Funktion (welche nicht notwendigerweise identisch mit der im Schritt b) ermittelten Künstliche-Intelligenz- Funktion ist) eine Antwort darauf enthalten. Bei der im Fall ii) erwähnten Dokumentation DOK kann es sich beispielsweise um ein Produktdatenblatt, eine Bedienungs- oder Betriebsanleitung, eine Reparaturanleitung, eine Montageanleitung, eine Ersatzteilliste, Produktabbildungen oder CAD-Daten für das Produkt 16a handeln. Denkbar ist auch, dass im Fall ii) Internet-Seiten ermittelt werden, auf denen Ersatzteile erworben werden können. An dieser Stelle wird angemerkt, dass die zu Fig . 11 offenbarte Lehre sinngemäß auch für diese Ausführungsform anwendbar ist.

Insbesondere kann die vom dienstsuchenden Benutzer 3 eingegebene Anfrage REQ vom Computer-Server-System CS oder von einer im Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 laufenden Software dazu automatisch mit zumindest einem Begriff ergänzt werden, welcher im Fall i) Internet-Seiten 17 charakterisiert, auf denen Problemstellungen diskutiert werden, oder im Fall ii) Internet-Seiten 17 charakterisiert, auf denen Produkte 16a oder Teile davon angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden, wobei die ergänzte Anfrage REQ an die Suchfunktion SF für das Internet WEB gesendet wird. Beispielsweise kann der zumindest eine Begriff im Fall i) „Diskussionsgruppe“, „Diskussion“, „Hilfeforum“ oder ähnlich lauten. Im Fall ii) kann der zumindest eine Begriff beispielsweise „Kaufen“,

„Produktrezensionen“ oder ähnlich lauten. Internet-Seiten 17, auf denen Produkte 16a oder Teile davon angeboten werden, können auch durch die Bezeichnung einer Währung, etwa „EUR" charakterisiert werden, da Angebote praktisch immer mit einem Preis versehen werden. Auch ein Name eines Händlers, der einschlägige Produkte 16a oder Teile anbietet, kann als charakterisierender

Begriff verwendet werden. Im Fall ii) können ebenfalls die für den Fall i) angegebenen Begriffe verwendet werden. Auch eine Kombination mehrerer Begriffe ist möglich.

In einem besonders vorteilhaften Verfahren werden durch eine Anfrage REQ eines Dienstsuchenden DS zwei Anfragen (oder auch mehr als zwei Anfragen) an eine oder mehrere Suchfunktionen SF für das internet WEB angestoßen. Eine erste Anfrage wird dabei mit dem Schlagwort AR_Service ergänzt, das die Teilmenge TN der im Internet WEB vorhandenen Diensterbringer DE charakterisiert, eine zweite Anfrage mit dem für die Fälle i) und/oder ii) vorgesehenen Begriff, Auf diese Weise kann mit einer Anfrage REQ eines Dienstsuchenden DS einerseits ein geeigneter Diensterbringer DE ermittelt werden, andererseits im Internet WEB veröffentlichte Information zur Unterstützung der Problemlösung.

Die vom dienstsuchenden Benutzer 3 eingegebene Anfrage REQ kann vom Computer-Server-System CS oder von einer im Endgerät 3 des dienstsuchenden Benutzers 4 laufenden Software in gleicher Weise auch automatisch mit dem Ort, an dem sich der dienstsuchende Benutzer 3 befindet, ergänzt werden, wenn eine (optionale) Diensterbringung vor Ort ermöglicht werden soll. Darüber hinaus kann die vom dienstsuchenden Benutzer 3 eingegebene Anfrage vom Computer- Server-System CS oder von einer im Endgerät 3 des dienstsuchenden Benutzers 4 laufenden Software mit anderen, weiteren Begriffen automatisch ergänzt werden, um das Ergebnis der Suchfunktion SF zu beeinflussen. Fig. 15 zeigt nun eine vorteilhafte Möglichkeit zur Speicherung von Trainingsdaten für eine oder mehrere Künstliche-Intelligenz-Funktionen KI, KI', KI1..KI5 in einer Trainingsdatenbank DBT. Ganz oben ist ein von links nach rechts führender Zeitstrahl dargestellt. Im Verlauf der Zeit t werden vom Dienstsuchenden DS in diesem Beispiel unter anderem Video- und Audiodaten erstellt. Die Videodaten, die beispielsweise von einer Kamera im Endgerät 4, 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 stammen, sind in der Fig. 15 mit einem Kamerasymbol gekennzeichnet. In dem konkreten Beispiel enthält die aufgenommene Szene SZ das durch einen Wasserhahn gebildete Objekt 5.

Die Audiodaten, die beispielsweise von einem Mikrofon im Endgerät 4, 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 stammen, sind in der Fig. 15 mit einem Lautsprechersymbol gekennzeichnet. Dazu wird angemerkt, dass die Audiodaten m der Fig. 15 in grafischer Form illustriert sind, und zwar durch Sprechbiasen des dienstsuchenden Benutzers 3 und des diensterbringenden Benutzers 1 , Selbstverständlich können in der Audiospur auch Geräusche und dergleichen enthalten sein. Vorteilhaft kann vorgesehen sein , dass in der ersten Video-Aufnahme VID und im Fall f3) in der zweiten Video-Aufnahme enthaltene und vom Dienstsuchenden DS und/oder vom Diensterbringer DE stammende gesprochene Information transkribiert wird . Dies ist in der Fig. 15 durch die kursiv geschriebenen Text „abc“ symbolisiert, Die einzelnen transkribierten Informationen _"abc“ bilden gemeinsam die Menge der transkribierten Informationen INF. Vorteilhaft kann gesprochene Information durch die Transkription anonymisiert werden. Denkbar ist auch, dass die gesprochene Information und/oder die transkribierte Information in eine vorgebbare Sprache, zum Beispiel in Englisch, übersetzt wird. Dadurch können entsprechende Trainingsdaten auch länderübergreifend erstellt werden. Nach einer Transkription können die betreffenden Passagen aus einer Audiospur gelöscht oder verfremdet werden. Der Beginn und das Ende einer solche Passage können durch dafür vorgesehene Tags gekennzeichnet werden.

Zudem können von einem Raumtiefen sensor (insbesondere LIDAR-Sensor) im Endgerät 4, 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 räumliche Daten RD (3D-Daten) der Szene SZ erfasst werden. Diese 3D-Daten oder räumliche Daten RD sind in der Fig. 15 durch einen Würfel symbolisiert. Beispielsweise können räumliche Daten RD eine zu einem bestimmten Zeitpunkt erstellte Aufnahme bilden oder ähnlich wie die 2D-Videodaten in Form eines "Films" vorliegen. Das betet, die räumlichen Daten RD können neben der Videospur und Audiospur eine 3D-Datenspur bilden. Beispielsweise kann dieses Bild oder dieser Film Bildpunkte autweisen, deren Pixelwert eine Raumtiefe angibt.

Während der ersten Video-Aufnahme VID und im Fall f3) während der zweiten Video-Aufnahme kann dar Dienstsuchende DS und/oder der Diensterbringer DE vom Computer-Server-System CS, von einer Software oder App auf dem Endgerät 4, 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 oder von einer Software oder App auf dem Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 aufgefordert werden, in der Szene SZ enthaltene Objekte, insbesondere das Objekt 5 oder Teile davon, zu identifizieren und/oder zu bezeichnen. Beispielsweise kann der dienstsuchende Benutzer 3 aufgefordert werden, das Objekt 3 in der Szene SZ zu bezeichnen, beispielsweise durch Sprechen oder Eintippen des Wortes „Wasserhahn“. Auch die Auswahl eines bestimmten Begriffs aus einem Menü wäre denkbar. Alternativ oder zusätzlich kann der dienstsuchende Benutzer 3 aufgefordert werden, ein bestimmtes Objekt 5, insbesondere den Wasserhahn, zu identifizieren. Beispielsweise erfolgt dies mit Hilfe einer entsprechenden Sprachausgabe oder Texfausgabe. Die Identifikation selbst kann dadurch erfolgen, dass der dienstsuchende Benutzer 3 mit dem Finger darauf zeigt, so wie das in der Fig. 15 dargestellt ist Alternativ könnte auch eine gezeichnete Markierung, etwa ein Pfeil, zur Identifikation dienen. Denkbar wäre auch, dass eine Identifikation durch Zoomen auf das betreffende Objekt 5 erfolgt. Ein Fingerzeig und das Zoomen stehen dem dienstsuchenden Benutzer 3 nativ zur Verfügung, aber auch für den diensterbringenden Benutzer 1 bestehen diese Möglichkeiten grundsätzlich, beispielsweise wenn seine Hände ebenfalls gefilmt werden, etwa von einer Kamera seines Endgeräts 2, oder wenn ihm die

Steuerung des Zooms einer Kamera im Endgerät 4, 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 übertragen wird.

Denkbar wäre insbesondere, dass die Bezeichnung for die Identifikation des

Objekts 5 aus der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS stammt oder von dieser abgeleitet wird. Das heißt, der Dienstsuchende DS und/oder der Diensterbringer DE kann dazu aufgefordert werden, ein Objekt 5 zu identifizieren, das in der

Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS genannt ist oder dessen Bezeichnung aus der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS abgeleitet wird, wobei die genannte Bezeichnung des Objekts 5 an den Dienstsuchenden DS und/oder den Diensterbringer DE ausgegeben wird Hat der Dienstsuchende DS in seiner

Anfrage REQ beispielsweise angegeben „Wasserhahn defekt“, dann kann der Dienstsuchende DS und/oder der Diensterbringer DE aufgefordert werden, den Wasserhahn in der aufgenommenen Szene SZ zu identifizieren. Hat der Dienstsuchende DS in seiner Anfrage beispielsweise angegeben „Wasserhahn tropft“, dann kann aus der Anfrage REQ abgeleitet werden, dass unter Umständen der Ventilsitz des Wasserhahns defekt ist. Demzufolge können der Dienstsuchende DS und/oder im Besonderen der Diensterbringer DE dazu aufgefordert werden, den Ventilsitz in der aufgenommenen Szene SZ zu identifizieren. Denkbar ist auch, dass die Identifikation anderer, nicht zwangsläufig als defekt angenommener Teile angefordert wird, beispielsweise eines

Betätigungselements des Wasserhahns. Insbesondere können im Computer-Server- System CS Bezeichnungen von Objekten 5 bekannt sein, die aus früheren Anfragen REQ stammen Beispielsweise können im Zusammenhang mit einem Wasserhahn stehenden Bezeichnungen von Objekten 5 in einer Tabelle gesammelt werden, und die Identifikation dieser Objekte 5 immer wieder angefordert werden. Auf diese Weise können Daten für das Training der Künstlichen-Intelligenz- Funktion Kl, KI', KI1..KI5 gesammelt werden, die in Folge die Bezeichnung von Objekten 5 erlernen kann.

Diese Identifikation oder Bezeichnung wird im Computer-Server-System CS zugeordnet zum identifizierten und/oder bezeichneten Objekt 5 gespeichert. Beispielsweise kann dies dadurch erfolgen, dass den betreffenden Video- und/oder Raumdaten RD der Begriff „Wasserhahn“ zugeordnet wird. In der Fig. 15 ist dieser Vorgang durch den Identifikations-Tag ID1 symbolisiert. Mit anderen Worten wird das Objekt 5 beziehungsweise der Wasserhahn „getaggt“. in ganz ähnlicher Weise kann der diensterbringende Benutzer 1 dazu aufgefordert werden, jene Stelle am Objekt 5 zu bezeichnen und/oder zu identifizieren, welche das Problem verursacht oder an welcher das Problem behoben werden kann. Beispielsweise kann dies dadurch erfolgen, dass der diensterbringende Benutzer 1 eine entsprechende Markierung erstellt (hier durch ein virtuelles Objekt, das durch einen Pfeil gebildet ist) und/oder durch Sprechen oder Eintippen des Wortes "Ventilsitz". Alternativ kann die Identifikation auch durch Fingerzeig erfolgen, sofern das Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 über eine entsprechende Eingabemöglichkeit verfügt.

Diese Identifikation oder Bezeichnung wird wiederum im Computer-Server- System CS zugeordnet zum identifizierten und/oder bezeichneten Objekt 5 gespeichert. Beispielsweise dadurch, dass den betreffenden Video- und/oder Raumdaten RD der Begriff „Ventilsitz“ zugeordnet wird. In der Fig. 15 ist dieser Vorgang durch den Identifikations-Tag ID2 symbolisiert.

In gleicher Weise kann der diensterbringende Benutzer 1 dazu aufgefordert werden, ein als virtuelles Objekt VO vorliegendes Werkzeug zu bezeichnen und/oder zu identifizieren. in der Fig. 16 ist dieser Vorgang durch den Identifikations-Tag ID3 symbolisiert. Die Identifikations-Tags ID1..ID3 bilden gemeinsam die Menge der Identifikationen ID. Ein virtuelles Objekt VO kann insbesondere durch Angabe, um welches Objekt es sich handelt (z.B. um einen Pfeil), ein Objekt 5 an dem es verankert Ist, und durch Angabe von Relativabstand und Relativorientierung zu diesem Objekt 5 in der Trainingsdatenbank DBT gespeichert werden. Generell kann vorgesehen sein, dass während der ersten Video-Aufnahme VID und/oder im Fall f3) während der zweiten Video-Aufnahme erfasste Daten zeitlich in eine Anfrage-Phase P1 , eine Präzisierungs-Phase P2 und eine Lösungs-Phase P3 eingeteilt werden, wobei in der Anfrage-Phase P1 vom Dienstsuchenden öS das der Anträge REQ zugrunde liegende Problem erläutert wird, in der Präzisierungs- Phase P2 das der Anfrage REQ des zugrunde liegende Problem aufgrund einer Frage des Diensterbringers DE vom Dienstsuchenden DS präzisiert wird und in der Lösungs-Phase P3 das der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS zugrunde liegende Problem vom Diensterbringer DE gelöst wird.

Vorteilhaft können der Dienstsuchende DS und/oder der Diensterbringer DE während der ersten Video-Aufnahme VID und im Fall f3) während der zweiten Video-

Aufnahme vom Computer -Server-System CS, von einer im Endgerät 4, 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 laufenden Software oder von einer im Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 laufenden Software aufgefordert werden, einen Übergang von der Anfrage-Phase P1 zur Präzisierungs-Phase P2 und/oder einen Übergang von der Präzisierungs-Phase P2 zur Lösungs-Phase P3 zu kennzeichnen.

In der Fig. 15 ist dies durch Vergabe der Phasen-Tags PT1 und PT2 symbolisiert, wobei der Phasen-Tag PT1 den Übergang von der Anfrage-Phase P1 zur Präzisierungs-Phase P2 und der Phasen-Tag PT2 den Übergang von der Präzisierungs-Phase P2 zur Lösungs-Phase P3 kennzeichnet. Die Phasen-Tags PT1 und PT2 bilden gemeinsam die Menge der Phasen-Information PT.

Eine Geste oder Sprachmelodie des Dienstsuchenden DS und/oder des Diensterbringers DE kann über eine Bedeutung eines bestimmten Abschnitts in der ersten Video-Aufnahme VID und im Fall f3) in der zweiten Video-Aufnahme Aufschluss geben. Beispielsweise kann ein erhobener Zeigefinger des Diensterbringers DE anzeigen, dass diese Abschnitt besonders wichtig ist. Zieht der Dienstsuchende DS seine Schultern hoch oder erhöht sich die Tonhöhe am Satzende, dann kann dies als Frage oder Unverständnis des Dienstsuchenden DS gedeutet werden und so weiter. Die entsprechende Bedeutung der Geste oder Sprachmelodie kann als „Tag“ in der Trainingsdatenbank DBT gespeichert werden. Auf diese Weise können Abschnitten der ersten Video-Aufnahme VID und im Fall f3) der zweiten Video-Aufnahme bestimmte Bedeutungen zugewiesen werden, also zum Beispiel „besonders bedeutsam“ oder „offene Frage“

Neben den in der Fig. 15 dargestellten Daten können noch weitere Informationen erfasst werden, zum Beispiel - auf dem Objekt 5 angebrachte, maschinenlesbare Information, beispielsweise ein Barcode, ein QR-Code oder alphanummerischer Text der durch OCR (optical character recognition) gewonnen wurde, - Sensordaten von einem im Objekt 5 verbauten Sensor, beispielsweise von einem Drucksensor, dessen Messwert auslesbar ist.

Handelt es sich bei dem Objekt 5 um eine Maschine (zum Beispiel eine Küchenmaschine beziehungsweise einen Food-Processor), können darüber hinaus noch weitere Daten erfasst werden, zum Beispiel - einen Programmfortschritt einer in der Maschine ablaufenden Software, etwa in einem Debug-Modus. - einer der Maschine zugrunde liegende Kinematik, wenn die Maschine bewegte Teile aufweist, - allgemein Maschinendaten, wie zum Beispiel ein aufgenommener Strom und dergleichen.

Eine oder mehrere der folgenden Daten oder Informations-Typen, welche jeweils während der ersten Video-Aufnahme VID und im Fall f3) während der zweiten Video- Aufnahme erfasst werden, können vorteilhaft voneinander getrennt im Computer- Server-System CS gespeichert werden: - eine Videospur, - eine Audiospur. - virtuelle Objekte VO, - 3D- oder räumliche Daten RD, insbesondere in Form einer gesonderten Spur in der ersten oder zweiten Video-Aufnahme, - transkribierte Informationen INF, - eine Bedeutung einer Geste oder Sprachmelodie des Dienstsuchenden DS und/oder des Diensterbringers DE, - Identifikations-Tags ID1.. ID3 oder die Menge der Identifikationen ID. - Phasen-Tags PT1 , PT2 oder die Menge der Phasen-Information PT, - maschinenlesbare Information. - Sensordaten, - ein Programmfortschritt, - eine einer Maschine zugrunde liegende Kinematik, - Maschinendaten,

„Getrennt gespeichert“ bedeutet in obigem Zusammenhang nicht, dass die einzelnen Daten oder Informationstypen als voneinander getrennte Dateien gespeichert werden müssen. Vielmehr ist insbesondere auch möglich, die einzelnen Daten oder Infonnationstypen in einer Datei, insbesondere in einer einzigen Datei, zu speichern, solange die Daten oder Informationstypen zumindest zum Teil getrennt voneinander auslesbar oder extrahierbar sind. Vorteilhaft wird im Computer-Server-System CS eine zeitliche oder logische Zuordnung der oben genannten Informationen gespeichert. Beispielsweise ergibt sich eine zeitliche Zuordnung automatisch, wenn Daten in Form einer eigenen „Spur“ m der ersten oder zweiten Video-Aufnahme VID gespeichert werden. Denkbar ist auch die Vergabe eines Zeitstempels. Beispielsweise kann dem Phasen-Tag PT1 oder einer transkribierten Information „abc“ ein entsprechender Zeitstempel zugeordnet werden, um die (zeitliche) Zuordnung der einzelnen Informationen zueinander zu erhalten beziehungsweise zu gewährleisten. Denkbar wäre auch die Vergabe einer logischen Zuordnung, insbesondere wenn die Zuordnung zeitlich unabhängig ist. Beispielsweise kann dies die Identifikation ID1..ID3 oder Bezeichnung eines Objekts 5 betreffen. Dabei werden Daten logisch verknüpft beziehungsweise „verlinkt“.

Denkbar ist weiterhin, dass die Anfrage-Phase P1 , die Präzisierungs-Phase P2 und die Lösungs-Phase P3 voneinander getrennt im Computer-Server-System CS gespeichert werden, insbesondere basierend auf den Kennzeichnungen PT1 , PT2, PT des Dienstsuchenden DS und/oder des Diensterbringers DE. Die obigen Ausführungen zur Angabe „getrennt gespeichert“ sind dabei sinngemäß anwendbar. Durch Sammeln ausreichend vieler Trainingsdaten und entsprechende Kombination von Informations-Typen können eine oder mehrere Künstlichen-intelligenz- Funktionen Kl, Kl' KI1..KI5 für jeweils eine spezielle Aufgabe trainiert werden. Rein beispielhaft ist in der Fig. 15 dazu eine erste Künstliche-lntelligenz-Funktion Kl1 dargestellt, welche mit einem virtuellen Objekt VO' trainiert wird. Auf diese Weise kann die erste Künstliche-Intelligenz-Funktion KM die Nutzung des virtuellen Objekts VO für die Beantwortung der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS erlernen. Weiterhin ist eine zweite Künstliche-Intelligenz-Funktion KI2 dargestellt, welche mit den räumlichen Daten RD und dem Identifikations-Tag ID1 trainiert wird. Auf diese Weise kann die zweite Künstliche-Intelligenz-Funktion KI2 die Bezeichnung sowie räumliche Konturen des in der Szene SZ enthaltenen Objekts 5, hier eines Wasserhahns , erlernen. Zudem ist eine dritte Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl3 dargestellt. welche mit den Videodaten und dem Identifikations-Tag ID1 trainiert wird. Auf diese Weise kann die dritte Künstliche-Inteliigenz-Funktion KI3 die Bezeichnung sowie die zweidimensionale Erscheinung des in der Szene SZ enthaltenen Objekts 5, hier eines Wasserhahns, erlernen. Darüber hinaus ist eine vierte Künstliche-lntelligenz-Funktion Kl4 dargestellt, welche mit den in der Lösungs- Phase P3 erfassten, transkribierten Informationen INF trainiert wird Auf diese Weise kann die vierte Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl4 die Beantwortung der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS erlernen. Schließlich ist eine fünfte Künstliche- Intelligenz-Funktion KI5 dargestellt, welche mit dem virtuellen Objekt VO' und dem Identifikations-Tag ID3 trainiert wird. Auf diese Weise kann die fünfte Künstliche-Intelligenz-Funktion KI5 beispielsweise die Bezeichnung eines Werkzeugs erlernen. Wie erwähnt sind die Künstlichen-lntelligenz-Funktionen KM..KI5 rein beispielhaft aufgeführt. Generell sind unter anderem folgende Trainingsmethoden vorstellbar, wobei in der folgenden Aufstellung das Trainingsziei jeweils mit einem Pfeil eingeleitet wird, und vor dem Pfeil die Eingangsdaten angeführt werden. Der Vollständigkeit halber werden die Trainingsmethoden für die Künsfiichen-lntelligenz- Funktionen Kl1 .. KI5 ebenfalls noch einmal in Kurzform angegeben: - Videodaten und Identifikationen ID→ Bezeichnung und zweidimensionale Erscheinung von Objekten 5, - Audiodaten und Identifikationen ID→ Bezeichnung von Objekten 5 und von Objekten 5 emittierte Geräusche. - Raumdaten RD und Identifikationen ID → Bezeichnung und räumliche Konturen von Objekten 5. - virtuelles Objekt VO' und Identifikationen ID → Bezeichnung des virtuellen Objekts VO (insbesondere Werkzeugs), - virtuelles Objekt VO' → Nutzung des virtuellen Objekts VO für die Beantwortung der Anfrage REQ.

Selbstverständlich können auch mehr als zwei Informationstypen kombiniert werden, beispielsweise: - Videodaten. Raumdaten RD und Identifikationen ID → Bezeichnung und zwei- und dreidimensionale Erscheinung von Objekten 5, - Videodaten, Audiodaten und Identifikationen ID → Bezeichnung und zweidimensionale Erscheinung von Objekten 5 sowie von Objekten 5 emittierte Geräusche, etc. Generell kann auch vorgesehen sein, dass - die in der Anfrage-Phase P1 vom Dienstsuchenden DS stammende Information für ein Training der Künstlichen-lntelligenz-Funktion Kl, KI', KI1..KI5 in die Künstliche-lntelligenz-Funktion Kl, KI', KI1..KI5 gespeist wird und die Künstliche- Intelligenz-Funktion KI, Kl’, KI1..KI5 auf diese Weise das der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS zugrunde liegende Problem erlernt, - die in der Präzisierungs-Phase P2 vom Dienstsuchenden DS stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl, KI, KI1..KI5 in die Künstliche-Intelligenz-Funktlon KI, Kl’, KI1..KI5 gespeist wird und die Künstliche- Intelligenz-Funktion KI, Kl’, KI1..KI5 auf diese Weise die Erkennung von in der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS fehlender Informationen erlernt, - die in der Präzisierungs-Phase P2 vom Diensterbringer DE stammende Information für ein Training der Künstlichen-lntelligenz-Funktion Kl, KI', KI1..KI5 in die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl, KI', KI1..KI5 gespeist wird und die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl, KI', KI1..KI5 auf diese Weise Fragen zur Erlangung von in der Anfrage REG des Dienstsuchenden DS fehlender Informationen erlernt. - die in der Lösungs-Phase P3 vom Diensterbringer DE stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl, KI', KI1..KI5 in die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl, KI', KI1..KI5 gespeist wird und die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl, KI', KI1..KI5 auf diese Weise die Beantwortung der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS erlernt.

Die oben genannten vom Dienstsuchenden DS und vorn Diensterbringer DE stammenden Informationen können dabei jeweils die bereits weiter oben angeführten Informations-Typen umfassen, d.h. die Videospur, die Audiospur, etc.

Mit Hilfe von „Tags" betreffend eine Bedeutung einer Geste oder Sprachmelodie kann bei einem Training einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl, Kl’, KI1..KI5 besonderes Gewicht auf einen Abschnitt gelegt werden. Beispielsweise kann eine Künstliche-Intelligenz-Funktion KI, Kl’, KI1..KI5 für die die Beantwortung der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS vorwiegend mit Trainingsdaten der Lösungs- Phase P3 trainiert werden, welche als besonders bedeutsam gekennzeichnet sind.

Als gelöscht oder verfremdet gekennzeichnete Passagen einer Audiospur können für das Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl, KI', KI1..KI5 ausgenommen werden.

Wie erwähnt können auf die vorgeschlagene Weise eine oder mehrere Künstlichen- Intelligenz-Funktionen Kl, KI', KI1..KI5 für jeweils eine spezielle Aufgabe trainiert werden. Demgemäß können unterschiedliche Künstliche-Intelligenz-

Funktionen Kl, KI', KI1..KI5 für unterschiedliche Teilaufgaben trainiert werden. Denkbar ist aber auch, dass eine Künstliche-Intelligenz-Funkticnen Kl, KI', KI1..KI5 nach und nach mit mehreren oder allen Teilaufgaben trainiert wird.

Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen ergaben sich neben einer flexiblen Möglichkeit zum Training von Künstlichen-Intelligenz-Funktionen Kl, KI', KI1..KI5 Vorteile bei der Datenübertragung von der Trainingsdatenbank DBT zu einer Künstlichen-Intelligenz-Funktionen Kl, KI', KI1..KI5, da nur der benötigte Teil der Daten übertragen werden muss. Vorteile ergeben sich auch beim Speicherbedarf an sich, da nicht benötigte Teile der erfassten Daten auf einfache Weise vom Speichern ausgenommen oder später gelöscht werden können.

In diesem Zusammenhang ist es auch von Vorteil, Abschnite der Augmented- Reality-Sitzung oder Session, in denen keine Änderung der Daten erfolgt oder erkennbar ist, aus der Speicherung auszunehmen. Beispielsweise erfolgt in der Videospur In der Regel keine Änderung, wenn der Dienstsuchende die Szene SZ veriässt, um beispielsweise ein Werkzeug zu holen. Diese Abschnitte können von der Speicherung ausgenommen werden, um Speicherplatz zu sparen.

Fig. 16 zeigt nun ein Beispiel bei dem ein dienstsuchender Benutzer 3, von dem in der Fig. 16 nur die Augen 19 zu sehen sind, auf einem Statt Papier 20 (alternativ beispielsweise auf einem Tablet-Computer) mit einem Stift 21 eine Rechenaufgabe löst. Mit seiner Anfrage an das Computer-Server-System CS (in der Fig. 16 nicht explizit dargestellt) erbittet der Dienstsuchende DS eine Hilfestellung bei der Lösung der Rechenaufgabe. Dazu hat der dienstsuchender Benutzer 3 eine Datenbrille auf, die in diesem Fall das Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 bildet. Es wird angenommen, dass in der Datenbrilie 4 auch eine Kamera integriert ist, welche die erste Video-Aufnahme bereitstellt. Denkbar ist gleichwertig auch die Verwendung einer externen Kamera. In der Fig. 16 ist zusätzlich das Blickfeld BF des dienstsuchenden Benutzers 3 eingetragen, welches in diesem Beispiel annäherungsweise auch dem Erfassungsbereich der genannten Kamera entspricht

Im vorliegenden Beispiel lautet die gestellte Rechenaufgabe "(2÷2)×3+2=?" Diese kann aus einem Lehrbuch stammen, vom Dienstsuchenden DS frei erfunden oder vom Computer-Server-System CS vorgegeben sein. Ist die Rechenaufgabe vom Computer-Server-System CS vorgegeben, so kann sie insbesondere in die Datenbrille 4 eingebiendet werden (und braucht daher nicht physisch auf das Blatt 20 geschrieben zu sein), in diesem Ausführungsbeispiel ist nun vorgesehen, dass die Künstliche-Intelligenz- Funktion (in der Fig. 16 nicht explizit dargesteift) die erste Video-Aufnahme im Hinblick auf einen Fortschritt einer Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung analysiert und bei Passagen des Lösungswegs, welche als schwierig vordefiniert sind, ein virtuelles Objekt VO1 einblendet, welches als allgemeiner Hinweis auf die schwierige Passage oder als konkreter Hinweis zur Überwindung der schwierigen Passage ausgebildet ist. In der Fig. 16 wird dazu über dem Multiplikationszeichen "x" ein Rufzeichen eingeblendet, um den Dienstsuchenden DS auf die Rechenregel "Multiplikation vor Addition“ aufmerksam zu machen. In dem gezeigten Beispiel ist das Rufzeichen als allgemeiner Hinweis zu verstehen. Denkbar wäre aber auch, dass zusätzlich oder alternativ dazu ein konkreter Hinweis eingeblendet wird, also zum Beispiel der Text „Multiplikation vor Addition“. insbesondere können konkrete Hinweise zur Überwindung der schwierigen Passage auch abhängig von der vom Computer-Server-System CS geschätzten Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS sein. Dienstsuchende DS mit geringerer Problem-Lösungs-Kompetenz bekommen demnach hilfreichere Hinweise (z.B. einen konkreten Texthinweis) als Dienstsuchende DS mit höherer Problem-Lösungs-Kcmpetenz (z.B. nur einen allgemeinen Hinweis).

Der Dienstsuchende DS führt den ersten Rechenschrit aus und schreibt mit dem Stift 21 die Zeile " 1×5=5" auf das Blatt. In diesem Ausführungsbeispiel ist weiterhin vorgesehen, dass die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl die erste Video-Aufnahme im Hinblick auf einen Fortschritt einer Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung analysiert und bei einer festgestellten Abweichung von einem vorgegebenen Lösungsweg ein als örtliche Markierung ausgebildetes virtuelles Objekt VO2 an der Stelle der festgesteilten Abweichung einblendet, wobei - die Einblendung nach Ablauf einer ersten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet, - die Einblendung direkt nach dem Poststellen der genannten Abweichung startet und sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert oder - die Einblendung nach Ablauf einer ersten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet und sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert.

In dem konkreten Beispiel wird von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl festgestellt, dass der Rechenschirtt „1 ×5“ nicht zielführend ist. da offenbar die Rechenregeln missachtet wurden, und blendet dabei an der Steile des Fehlers die Markierung VO2 ein, welche mit einem als Fehlersymbol ausgebildeten virtuellen Objekt VO3 ergänzt ist

Durch die Einblendung der Markierung VO2 nach Ablauf einer ersten Verzögerungszeit und/oder durch Einblendung einer sich im zeitlichen Verlauf verkleinernden Markierung wird dem Dienstsuchenden DS Zeit gelassen, selbst den Fehler zu finden. Durch die sich verkleinernde Markierung VO2 wird er sukzessive näher an die Stelle des Fehlers geleitet. In dem vorliegenden Beispiel verkleinert sich die Markierung V02 zum Zentrum hin also zur „5“. Damit für den

Dienstsuchenden DS nicht von Vornherein klar ist, wo der Fehler zu suchen ist, kann sich die Markierung VO2 auch um variierende Punkte innerhalb der Markierung verkleinern (also nicht bloß zum Zentrum hin).

Nach Ablauf einer vordefinierten Zeit für die Behebung des Fehlers kann die

Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl mit Hilfe eines virtuellen Objekts die Lösung für den Fehler ausgeben, also zum Beispiel "(1× 3)+2=?" . Denkbar wäre auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl Eselsbrücken anbietet, damit der' Fehler durch den Dienstsuchenden DS in Zukunft besser vermieden werden kann. Denkbar wäre auch, dass bis zu Ablauf der vordefinierten Zeit für die Behebung des Fehlers virtuelle Objekte zur Motivation des Dienstsuchenden DS eingeblendet werden, etwa schriftliche oder gesprochene Information zum Anspornen des Dienstsuchenden DS oder entsprechende Emojis. In einer weiteren Ausführungsvariante des vorgestellten Verfahrens wird von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl bei einer festgestellten Abweichung von einem vorgegebenen Lösungsweg eine Information darüber an eine vorgebbare Person geschickt wobei die Information nach Ablauf einer zweiten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung gesendet wird oder die Information direkt nach dem Feststellen der genannten Abweichung gesendet wird.

Bei der vorgebbaren Person kann es sich beispielsweise um eine

Aufsichtsperson (Eitern, Lehrer) des Dienstsuchenden DS handeln. Auf diese Weise kann diese Person automatisch zu Hilfe gerufen werden, wenn der

Dienstsuchende DS Hilfe benötigt. Diese Person kann entweder physisch zum

Dienstsuchenden DS kommen oder als (zusätzlicher)

Diensterbringer DE, DE', DE1..DE3 fungieren. Insbesondere ist vorstellbar, dass ein

Lehrer mehrere Schüler betreut und seine Aufmerksamkeit durch die- vorgeschlagenen Maßnahmen automatisiert auf einen hilfebedürftigen Schüler gelenkt wird. Durch die zweite Verzögerungszeit wird dem Dienstsuchenden DS wiederum Zeit gelassen, selbst den Fehler zu finden. Von Vorteil ist es insbesondere, wenn der vorgegebene Lösungsweg als erster Textstring vorliegt und die vom Dienstsuchenden DS angegebene Lösung in Form eines zweiten Textstrings eingegeben oder durch Optical Character Recognition (OCR) gewonnen wird und die Abweichung vom vorgegebenen Lösungsweg durch Vergleichen des ersten und zweiten Textstrings erfolgt. Dadurch kann die genannten Abweichung auf besonders einfache Waise und auch besonders sicher festgestellt werden. Bei der ersten Variante gibt der dienstsuchende Benutzer 3 die Lösung direkt ein, zum Beispiel auf seinem Endgerät 4', bei der zweiten Variante schreibt er sie zum Beispiel auf ein Blatt Papier und wird von einer Kamera in seinem Endgerät 4 aufgenommen und von einer OCR-Software auf seinem Endgerät 4, 4' oder im Computer-Server-System CS in den zweiten Textstring umgewandelt

Denkbar ist auch, dass die erste und/oder zweite Verzögerungszeit und/oder eine Zeitspanne, über welche sich die Markierung VO2 im zeitlichen Verlauf verkleinert, umgekehrt abhängig von der vom Computer-Server-System CS geschätzten

Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS ist Demnach wird für Dienstsuchende DS mit hoher Problem-Lösungs-Kompetenz weniger Zeit für die Fehlersuche durch den Dienstsuchenden DS veranschlagt als für Dienstsuchende DS mit geringer Problem-Lösungs-Kompetenz. In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsvariante des vorgestellten Verfahrens analysiert die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl die erste Video-Aufnahme im Hinblick auf eine Aufmerksamkeit des Dienstsuchenden DS hin und blendet bei geringer und/oder sinkender Aufmerksamkeit als virtuelles Objekt eine Information an den Dienstsuchenden DS ein. im konkreten Beispiel stellt öle Künstliche-Intelligenz- Funktion Kl fest, dass der Dienstsuchende DS ein weiteres Endgerät 4' nutzt (das nicht notwendigerweise für das vorgestellte Verfahren genutzt wird), auf dem ein Musikvideo läuft, das offensichtlich nicht im Zusammenhang mit der zu lösenden Aufgabe steht Zudem stellt die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl fest dass die Augen 19 des Dienstsuchenden DS nicht auf die Aufgabe, sondern auf das Endgerät 4‘ gerichtet sind . Beispielsweise kann dies durch Verfolgung einer Bewegung der Augen 19 des Dienstsuchenden DS („Eye-Tracking“) erfolgen. Denkbar wäre auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl feststellt, dass die Aufgabe aus dem Blickfeld BF des Dienstsuchenden DS rückt. Daraus schließt die Kunstliche-Intelligenz-Funktion Kl, dass die Aufmerksamkeit des

Dienstsuchenden DS für die Lösung der Aufgabe gering ist und blendet in diesem Beispiel als virtuelles Objekt VO4 einen Apfel als Hinweis auf eine Pause und als Aufforderung, Obst zu essen ein, sowie als virtuelles Objekt VO5 einen Läufer als Aufforderung für eine sportliche Betätigung. Generell kann als Information vorgesehen sein: - eine Empfehlungen für eine Pause, - eine Empfehlung die Nutzung eines Mobiltelefons und/oder eine Nutzung sozialer Medien einzuschränken, - ein Witz oder - ein Emoji.

Denkbar ist auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl die erste Video-

Aufnahme oder mehrere erste Video-Aufnahmen desselben Dienstsuchenden DS im

Hinblick auf eine zyklische Änderung der Aufmerksamkeit des Dienstsuchenden DS hin analysiert und eine Empfehlung ausgibt, Zeiten hoher Aufmerksamkeit für die

Lösung von Problemstellungen zu nutzen. Beispielsweise könnte die Künstliche-

Intelligenz-Funktion Kl erkennen, dass der Dienstsuchende DS vormittags leistungsfähiger ist als nachmittags und demzufolge die Empfehlung ausgeben, nach Möglichkeit den Vormittag für die Lösung von Problemstellungen zu nutzen. Die Empfehlung kann insbesondere auch an Personen ausgegeben werden, welche verantwortlich für den Dienstsuchenden DS sind (z.B. an Vorgesetzte, Lehrer, Eltern, etc). Denkbar wäre auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl erkennt, dass ein Dienstsuchender DS schnell das Interesse an einer Problemstellung verliert und bei sich schnell ändernden Problemstellungen motivierter ist, wohingegen ein anderer Dienstsuchender DS länger aufmerksam an einer (einzigen) Problemstellung arbeiten kann. Dementsprechend kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl Empfehlungen für ein verändertes Verhalten ausgeben oder Aufgaben entsprechend planen (insbesondere, wenn diese in die Datenbrille 4 eingeblendet werden)

In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsvariante des vorgestellten Verfahrens wird eine in der ersten Video-Aufnahme enthaltene Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung durch die Künstliche-lntelligenz-Funktion Kl im Hinblick auf - eine Geschwindigkeit des Dienstsuchenden DS bei der Lösung der genannten Problemstellung, - eine Art eines vom Dienstwehenden DS eingeschlagenen Lösungswegs, - eine Anzahl und/oder Qualität von Hinweisen, die der Dienstsuchende DS zur

Lösung der genannten Problemstellung benötigt, - eine Verständlichkeit und/oder Lesbarkeit der vom Dienstsuchenden DS erarbeiteten Lösung und/oder - eine Qualität eines Arbeitsergebnisses analysiert und darauf basierend die Problem-Lösungs-Kompetenz des

Dienstsuchenden DS für die Lösung der in der Anfrage enthaltenen Problemstellung eingeschätzt

In dem konkreten Beispiel kann die Zeit für die Lösung der Rechenaufgabe gemessen werden, analysiert werden, ob Rechenregeln eingehalten wurden, wie viele Hinweise in Form von eingeblendeten virtuellen Objekten VO2, VO3 zur Unterstützung des Dienstsuchenden DS für die Lösung der Aufgabe nötig waren, die Lesbarkeit einer Handschrift auf dem Blatt 20, die Strukturierung der

Lösung (beispielsweise, ob Ergebnisse unterstrichen sind und die Rechenschritte sauber untereinander geschrieben sind). Insbesondere kann auch eine der geschätzten Problem-Lösungs-Kompetenz zugeordnete Information als virtuelles Objekt an den Dienstsuchenden DS eingeblendet werden. Die Information kann sein: - eine Bewertung der Problem- Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS - ein Emoji (Motivations-Emojis als Belohnung oder als Anspom , es besser zu machen).

In dem gegebenen Beispiel ist die Bewertung auf die Lösung einer Rechenaufgabe bezogen. Das vorgestellte Verfahren ist jedoch nicht darauf beschränkt. Beispielsweise kann das System auch für den Sprachunterricht, den Musik- unterricht, sowie für die die Mitarbeiter-Schulung, etc. eingesetzt werden. Im Sprachunterricht kann zum Beispiel die Flüssigkeit und/oder Wortwahl bei einem mündlichen Vortrag des Dienstsuchenden DS bewertet werden. Werden Service- Mitarbeiter in einem Restaurant geschult, kann bewertet werden, ob der Tisch vom Dienstsuchenden DS korrekt und akkurat eingedeckt wird. Werden Dreher eingeschult, so kann der sichere Umgang mit der Drehmaschine bewertet werden. Insbesondere kann auch die Qualität eines Arbeitsergebnisses, also zum Beispiel die Qualität eines vom Dienstsuchenden DS hergestellten, handwerklichen Erzeugnisses bewertet werden. Weiterhin kann ein Rhythmus, eine Melodie und eine Intonation eines vom Dienstsuchenden DS vorgetragenen Musikstücks bewertet werden.

Auch die Art der eingeblendeten virtuellen Objekte VO1..VO5 hängt zumindest zum

Teil von der Art der Problemstellung ab. Im Musik-Unterricht kann das eingeblendete virtuelle Objekt VO1 ..VO5 beispielsweise ein virtuelles Notenblatt eines in der

Anfrage enthaltenen Musikstücks sein. Für die Servicekraft wird dagegen eine Einblendung von virtuellem Besteck und Geschirr sinnvoll sein. Ein virtuelles

Objekt VO1 ..VO5 kann auch ein ablaufender Timer sein, wenn die in der Anfrage enthaltenen Problemstellung in einer vordefinierten Zeit gelöst werden soll oder muss.

Insbesondere kann die Künstliche-lntelligenz-Funktion Kl auch bewerten, ob der Dienstsuchende DS voraussichtlich in der Lage ist, eine geplante Prüfung seiner Kenntnisse erfolgreich abzulegen. Hat die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl Kenntnis über den Termin der geplanten Prüfung, so kann sie auch Vorschläge zur Planung der Prüfungsvorbereitung geben oder die Prüfungsvorbereitung auch automatisch durchführen. Insbesondere ist denkbar, dass die Künstliche-Intelligenz-

Funktion Kl auch Vorschläge von Problemstellungen (Beispielen) macht, insbesondere wenn die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl Kenntnisse über den Inhalt der Prüfung hat. Dabei kann auf vordefinierte Problemstellungen (Beispiele) zurückgegriffen werden, aber auch die Variation von vordefinierten Problemstellungen durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl ist möglich.

Denkbar ist auch, dass die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl die Einschätzung der Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden DS in Relation zur Problem- lösungs-Kompetenz anderer Dienstsuchender DS einer vordefinierten Gruppe (z.B. einer Schulklasse) setzt Insbesondere kann die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl empfehlen, die Hilfestellung eines anderen Dienstsuchenden DS mit höherer Problem-Lösungs-Kompetenz in Anspruch zu nehmen oder anderen Dienstsuchenden DS mit niedrigerer Problem-Lösungs-Kompetenz Hilfe anzubieten.

Angemerkt wird an dieser Stelle auch, dass sich dte vorgestellte Ausführungsvariante insbesondere auch für die Schulung potenzieller Diensterbringer DE eignet. Demnach kann ein zu schulender Dienstsuchender DS in einer späteren Anfrage als Diensterbringer DE auftreten.

Fig 17 zeigt nun ein Beispiel, bei dem die erste Video-Aufnahme im Schritt c) mit einem ersten Endgerät 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 erstellt wird und das virtuelle Objekt VO im Schritt f) auf einem zweiten Endgerät 4b des dienstsuchenden Benutzers 3 bereitgestellt und dort angezeigt wird, insbesondere kann das erste Endgerät 4a ab Mobiltelefon mit einer Kamera 22 a, 22b ausgebildet sein und das zweite Endgerät 4b als (insbesondere) kameralose Datenbrille, so wie das in der Fig. 17 dargestellt ist. Dadurch können die Position und die Orientierung der Kamera 22a , 22b von der Position und der Orientierung des Ausgabegeräts 4b, das heißt von der Position und Orientierung eines Bildschirms, entkoppelt werden. Beispielsweise können auf diese Weise auch schwer zugängliche Bereiche der Szene SZ erfasst werden. Das Mobiltelefon 4a weist in dem gezeigten Beispiel zwei Kameras 22a, 22b unterschiedlicher Brennweite auf, es könnte aber auch bloß eine Kamera 22a, 22b oder noch mehr Kameras 22a, 22b aufweisen. Zudem weist das Mobiltelefon 4a einen optionalen Raumtiefensensor 23a auf sowie eine optionale Lichtquelle 24, mit welcher die aufgenommene Szene SZ beleuchtet werden kann.

Alternativ oder zusätzlich kann die Szene SZ mit einem gesonderten Endgerät 4d des dienstsuchenden Benutzern 3 erfasst werden, das im Wesentlichen nur zur Aufnahme eines Videos und zusätzlich zum Tragen am Körper des dienstsuchenden Benutzers 3 ausgebildet ist. Das Endgerät 4d weist dazu eine Halterung auf, mit deren Hilfe es am Körper des dienstsuchenden Benutzers 3 befestigt werden kann, insbesondere an oder auf dessen Schulter, Stirn oder Brust (in der Fig, 17 trägt der dienstsuchende Benutzer 3 das Endgerät 4d an der Brust), Diese Geräte sind auch unter dem Begriff „Bodycam“ bekannt und können, da sie in der Regel leichter und kleiner als ein Mobiltelefon sind, komfortabler getragen werden. Durch die Befestigung am Körper des dienstsuchenden Benutzers 3 bleiben die Hände des dienstsuchenden Benutzers 3 frei, und er kann diese uneingeschränkt zum Beispiel für die Bedienung oder Reparatur eines Geräts einsetzen. Das in der Fig. 17 dargestellte Endgerät 4d weist zusätzlich zu einer Kamera 22a ebenfalls einen optionalen Raumtiefensensor 23b auf. Denkbar wäre auch, dass das Endgerät 4d auch eine optionale Lichtquelle aufweist. Die obigen Vorteile sind nicht an eine Bodycam gebunden, sondern grundsätzlich kann auch ein Mobiltelefon 4a mit einer Halterung am Körper des dienstsuchenden Benutzers 3 getragen werden, insbesondere an oder auf dessen Schulter, Stirn oder Brust.

Wird das Mobiltelefon 4a am Kopf getragen, so wie das In der Fig. 18 dargestellt ist, können gleichzeitig die Kamera 22a. 22b des Mobiltefefons 4a für die Aufnahme der Szene SZ und der Bildschirm 12 des Mobiltelefons 4a für die Anzeige des virtuellen Objekts VO genutzt werden. Dabei kann das virtuelle Objekt VO der Realität überlagert werden, wofür die Halterung für das Mobiltelefon 4a besondere Spiegel aufweisen kann, mit welcher der Bildschirminhalt auf eine in der Halterung angeordnete Scheibe projiziert werden kann. Solche Techniken sind insbesondere bei Head-up-Displays bekannt und können auch im Rahmen dieser Ausführungsform eingesetzt werden. Alternativ kann auch vorgesehen sein, dass der dienstsuchende Benutzer 3 nur ein von einer Kamera 22a, 22b aufgenommene Kamerabild sieht, ähnlich wie das bei Virtual-Reality-Brillen der Fall ist. Gemäß des vorliegenden Ausführungsbeispiels wird vorteilhaft konkret die Kamera 22a, 22b des Mobiltelefons 4a für die Aufnahme der Szene SZ genutzt. Das Mobiltelefon 4a kann in Kombination mit einer speziellen Halterung und mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen daher auch als Datenbrille fungieren.

Wenn die Kamera 22a..22c und der Bildschirm 12 nicht Teil ein und desselben Endgeräts 4a des dienstsuchenden Benutzers 3 sind, kann es vorkommen, dass der von der Kamera 22a...22c erfasste Bildausschnitt der Szene SZ nicht mit der durch den dienstsuchenden Benutzer 3 real wahrgenommenen Szene SZ übereinstimmt. Virtuelle Objekte VO werden vom dienstsuchenden Benutzer 3 dann unter Umständen nicht an der eigentlich dafür vorgesehenen Position wahrgenommen. Daher wird bei diese Ausführungsvariante vorgeschlagen, eine Kalibrierung zwischen der Kamera 22a..22c und der Datenbrille 4b vorzunehmen. Dabei versucht der dienstsuchende Benutzer 3. den von der Kamera 22a..22c erfassten Bildausschnitt der Szene SZ in Übereinstimmung mit der durch den dienstsuchenden Benutzer 3 real wahrgenommenen Szene SZ zu bringen. Dazu kann er einerseits seine eigene Position und Blickrichtung ändern, andererseits kann er die von der Kamera 22a. 22c erfasste erste Video-Aufnahme manipulieren beziehungsweise transformieren, indem er sie dreht, vergrößert/verkieinert und/oder verzerrt Vorteilhaft kann vorgesehen sein, dass - die erste Video-Aufnahme für einen Kalibriervorgang transluzent in einen halbdurchlässigen Bildschirm der Datenbrille 4b eingeblendet wird, - die in den Bildschirm der Datenbrille 4b eingeblendete erste Video-Aufnahme vom dienstsuchenden Benutzer 3 durch Ändern der eigenen Position und Blickrichtung und/oder durch Anwenden einer oder mehrerer der Funktionen: Drehen der ersten Video-Aufnahme, Skalieren (Vergrößern oder Verkleinern) der ersten Video-Aufnahme und/oder durch Verzerren der ersten Video-Aufnahme mit der realen vom dienstsuchenden Benutzer 3 wahrgenommenen Szene SZ in Übereinstimmung gebracht wird, - die Übereinstimmung vom dienstsuchenden Benutzer 3 bestätigt wird und - die vom dienstsuchenden Benutzer 3 vorgenommenen Bildkorrekturen für die Einblendung eines virtuellen Objekts VO herangezogen werden.

Fig. 19 zeigt dazu ein Beispiel, bei dem ein real wahrgenommenes Objekt 5 (mit durchgehenden Linien dargestellt) von dem in der ersten Video-Aufnahme enthaltenen Objekt 5' (strichliert dargestellt) transluzent überblendet ist in der Fig. 19 kann die Übereinstimmung mit dem realen Objekt 5 durch Skalierung SK,

Rotation RT und Verzerrung PV des in der erstes Video-Aufnahme enthaltenen Objekts 5' erreicht werden. Ist für die Erreichung der Übereinstimmung eine Transformation der ersten Video-Aufnahme nötig, dann wird diese Transformation auch für die Einblendung des virtuellen Objekts VO verwendet Das heißt, auf das virtuelle Objekt VO wird die gleiche Skalierung SK, die gleiche Rotation RT und die die gleiche Verzerrung PV angewendet, bevor es beim dienstsuchenden Benutzer 3 angezeigt wird. Das virtuelle Objekt VO wird vom dienstsuchenden Benutzer 3 in Folge an der dafür vorgesehenen Position wahrgenommen. Eine weitere transluzente Einblendung der ersten Video-Aufnahme VID kann nach dem Kalibriervorgang gestoppt werden, da diese für den dienstsuchenden Benutzer 3 störend sein kann. Mit Hilfe eines in der Datenbrille 4b eingebauten Orientierungssensors oder Beschleunigungssensors kann eine weitere vom dienstsuchenden Benutzer 3 eingenommene Position und Blickrichtung ermittelt und daraufhin die Anzeige des virtuellen Objekts VO entsprechend angepasst werden.

Eine ähnliche Problemstellung ergibt sich bei der Ausführungsvariante f3), bei der a priori nicht davon ausgegangen werden kann, dass der dienstsuchende Benutzer 3 die zweite Video-Aufnahme aus derselben Perspektive aufnimmt wie die erste Video- Aufnahme. Auch hier kann der oben angeführte Kalibriervorgang helfen, das virtuelle Objekt VO an der richtigen Stelle einzublenden.

In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsvariante umfasst die erste Video- Aufnahme im Schritt c) mehrere Sub-Video-Aufnahmen der Szene SZ aus unterschiedlichen Blickwinkeln, aus welchen der Diensterbringer DE für die Erzeugung des virtuellen Objekts VO im Schritt e) auswählen kann Alternativ kann die erste Video-Aufnahme im Schritt c) als eine dreidimensionale Video-Aufnahme ausgebildet sein, die aus mehreren Sub-Video-Aufnahmen der Szene SZ, welche die Szene SZ jeweils aus unterschiedlichen Blickwinkeln zeigen, berechnet wird. In dieser dreidimensionalen Video-Aufnahme kann der Diensterbringer DE für die Erzeugung des virtuellen Objekts VO im Schritt e) einen bestimmten Blickwinkel auswählen. In beiden Fällen kann dem Diensterbringer DE ein besserer Eindruck der Szene SZ vermittelt werden, da er diese aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten kann. Dementsprechend kann er dem Dienstsuchenden DS dadurch auch auf bessere Weise Hilfestellung geben. Beispielsweise können für die Erstellung der Sub-Video-Aufnahmen die Endgeräte 4a und 4d eingesetzt werden. Denkbar wäre aber auch, dass die Sub- Video-Aufnahmen mit mehreren als Mobiltelefon ausgebildeten Endgeräten 4a erstellt werden. Vorteilhaft ist es auch, wenn mit dem Raumtiefensensor 23a, 23b des Endgeräts 4a, 4d zusätzlich zu der ersten Video-Aufnahme eine Raumtiefeninformation der Szene SZ erfasst wird und aus der durch die Kamera 22a..22c gewonnenen, zweidimensionalen Video-Aufnahme VID und der Raumtiefeninformation eine dreidimensionale Video-Aufnahme VID der Szene SZ berechnet und beim Dienstsuchenden DS und/oder beim Diensterbringer DE angezeigt wird.

Auf diese Weise werden von einem Raumtiefensensor 23a, 23b stammende Informationen mit der Video-Aufnahme verknüpft, um dem dienstsuchenden Benutzer 3 und/oder dem Diensterbringer DE einen natürlichen, räumlichen Eindruck der Szene SZ zu vermitteln. Dabei werden aus der berechneten dreidimensionalen

Video-Aufnahme zwei zweidimensionale Video-Aufnahmen aus leicht unterschiedlichen Blickrichtungen berechnet, eine für das linke Auge des Betrachters, eine für das rechte. Entsprechend können auf diese Weise sowohl der dienstsuchende Benutzer 3 als auch der Diensterbringer DE mit stereometrischen Video-Aufnahmen versorgt werden, ohne dass dazu eine stereometrische Kamera mit zwei identen voneinander beabstandeten Objektiven nötig wäre. Denkbar wäre beispielsweise, dass mit dem Raumtiefensensor 23a. 23b ein Oberflächenrelief der aufgenommenen Szene SZ erstellt wird, über welches die zweidimensionale. Video- Aufnahme VID gespannt wird. Diese Vorgangsweise ist auch unter dem Begriff „Rendern“ bekannt und wird beispielsweise bei der Erstellung dreidimensionaler Landkarten oder Landschaftsaufnahmen angewendet. Denkbar ist auch, die aufgenommene Szene SZ mit Hilfe der Raumtiefeninformation in verschiedene Bildebenen zu unterteilen und eine stereometrische Video-Aufnahme nur für die vorderen Bildebenen oder die vorderste Bildebene zu berechnen und den Hintergrund oder hintere Bildebenen unverändert zu belassen, um den Rechenaufwand für die Berechnung der stereometrischen Video-Aufnahme zu verringern.

Denkbar wäre auch, dass geometrische Formen nicht über die Raumtiefeninformation, sondern über die zweidimensionale Video-Aufnahme ermittelt werden. Beispielsweise kann ein schräggestellter Würfel in einem zweidimensionalen Bild durch seine charakteristische Form als solcher erkannt werden, ohne dass dazu eine Raumtiefeninformation nötig wäre. Durch entsprechende Verzerrung des Würfels können wieder unterschiedliche Video- Aufnahmen für das linke und rechte Auge errechnet werden. Nähere Objekte werden dabei stärker verzerrt als weiter entfernte Objekte, um einen natürlichen räumlichen Eindruck zu vermitteln. Der Abstand zu einem Objekt wird dabei wiederum über den Raumtiefensensor 23a, 23b ermittelt. Als Raumtiefensensoren 23a, 23b kommen insbesondere LIDAR-Sensoren („Light detection and ranging" Sensoren) in Betracht.

An dieser Stelle wird angemerkt, dass natürlich auch die Datenbrille 4b über eine Kamera 22a..22c und einen Raumtiefensensor 23a, 23b verfügen kann, welche zu den genannten Zwecken eingesetzt werden können. In einer weiteren Ausführungsform umfasst die erste Video-Aufnahme nur einen im Erfassungsbereich EB einer Kamera 22a..22c des Endgeräts 4a, 4d liegenden Bildausschnitt, wobei der Bildausschnitt jenen Teil der mit der Kamera 22a..22c erfassten Szene SZ zeigt. der in einer von einem Sensor erfassten Blickrichtung des dienstsuchenden Benutzers 3 liegt, insbesondere entspricht der Bildausschnitt dem Blickfeld BF des dienstsuchenden Benutzers 3 (und umfasst keine weitab des Blickfelds BF des dienstsuchenden Benutzers 3 liegenden Teile der Szene SZ). Dadurch ist es möglich, den dienstsuchenden Benutzer 3 im Blick befindlichen Teil der Szene BZ auch bei feststehender Kamera 22a..22c an den Diensterbringer DE zu übermitteln beziehungsweise in der Datanbrille 4b beim dienstsuchenden Benutzer 3 darzustellen. Die Fig. 20 zeigt dazu ein Beispiel: in dem der vom Objektiv der Kamera 22a..22c erfasste Erfassungsbereich EB größer ist als das Blickfeld BF des dienstsuchenden Benutzers 3 und größer ist als der der ersten Video-Aufnahme zugrundeliegende Bildausschnitt. Beispielsweise wird der Erfassungsbereich EB dazu von einem Weitwinkelobjektiv aufgenommen. Aus diesem Erfassungsbereich EB wird ein auf Normalbrennweite bezogener Bildausschnitt ausgeschnitten und bildet die erste Video-Aufnahme. Ais Normalbrennweite wird üblicherweise eine Brennweite von 50 mm bezogen auf das Kleinbildformat verstanden, wohingegen Weitwinkelobjektive eine kleinere Brennweite aufweisen. Mit Hilfe eines in der Datenbrille 4b eingebauten Orientierungssensors oder Beschleunigungssensors kann das aktuell vom dienstsuchenden Benutzer 3 wahrgenommene Blickfeld BF errechnet werden und die Basis für die erste Video- Aufnahme bilden. Das heißt, dass durch die erste Video-Aufnahme eine am

Körper (insbesondere am Kopf) dos dienstsuchenden Benutzers 3 montierte Kamera gemimt wird, obwohl die tatsächlich für die Aufnahme der Szene SZ eingesetzte Kamera 22a..22c fix ist.

Vorteilhaft ist es zudem, wenn ein Zoom-Bereich und/oder eine Belichtung und/oder ein Fokuspunkt FP einer im Endgerät 4a, 4d des dienstsuchenden Benutzers 3 vorhandenen Kamera 22a..22c zum Erstellen der ersten Video-Aufnahme im Schritt c) vom Diensterbringer DE wählbar ist (siehe Fig. 20), Bei dieser Ausführungsvariante wird die Steuerung der beim dienstsuchenden Benutzer 3 befindlichen Kamera 4a. 4d zumindest zum Teil an den Diensterbringer DE übertragen. Das heißt, die Kamera 4a, 4d beim dienstsuchenden Benutzer 3 wird durch den Diensterbringer DE zumindest zum Teil ferngesteuert. Auf diese Weise kann der Diensterbringer DE die Kamera 4a. 4d so einstellen, dass sie wichtige Teile der aufgenommenen Szene SZ optimal erfasst. Denkbar ist auch, dass der von der Kamera 4a, 4d erfasste Bildausschnitt gewählt werden kann, etwas durch eine Brennweitenverstellung des Kameraobjektivs, mit Hilfe eines Digitalzooms oder durch eine Umschaltung zwischen Kameraobjektiven 4a, 4b unterschiedlicher Brennweite. Die vorgeschlagenen Maßnahmen sind insbesondere dann vorteilhaft, wenn der dienstsuchende Benutzer 3 nicht weiß, welches Detail einer Szene SZ für die Lösung des sich ihm stellenden Problems relevant ist.

Fig. 21 und 22 zeigen nun eine spezielle Form der Speicherung von Eigenschafts- Profilen und/oder Wissens-Profilen von Diensterbringern DE in der Datenbank DB, sowie eine spezielle Form für die Bestimmung eines Diensterbringers DE im Schritt b). Konkret erfolgt dies auf Basis vektorieller Datenbanken. Dabei werden beim Diensterbringer DE vorhandene Eigenschaften und vorhandenes Wissen sowie vom Dienstsuchenden DS gesuchte Eigenschaften und gesuchtes Wissen in Form von Vektoren ausgedrückt.

Konkret zeigt Fig. 21 in allgemeiner Form das Prinzip vektorieller Datenbanken, Eigenschaften und/oder Wissen werden in Form eines Vektors V mit dem

Endpunkt P in einem n-dimensionalen Raum ausgedrückt, wobei eine

Dimension E1 , W1, W2 in dem n-dimensionalen Raum einer Eigenschaft oder einem Wissen zugeordnet ist In der Fig. 21 ist ein dreidimensionales System mit einer Eigenschafts-Dimension E1 und zwei Wissens-Dimensionen W1, W2 dargestellt. Beispielsweise kann der Eigenschafts-Dimension E1 die Eigenschaft „Installateur" zugeordnet sein, der Wissens-Dimension W1 das Wissen „Wasser“ und der Wissens-Dimension W2 das Wissen „Heizung“. Selbstverständlich ist das System nicht auf drei Dimensionen beschränkt, sondern kann n Dimensionen aufweisen.

Demzufolge könnte eine weitere Wissens-Dimension das Wissen „Gas“ ausdrücken und eine weitere Eigenschafts-Dimension die Eigenschaft „geduldig“, und so weiter.

Eine Länge einer Vektorkomponente V_E1, V_W1 ,V_W2 des Vektors V in einer Dimension E1 , W1, W2 (gleichbedeutend mit der Koordinate des Endpunkts P in dieser Dimension) gibt an, wie stark die Eigenschaft oder das Wissen ausgeprägt beziehungsweise gesucht (das heißt, für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden DS relevant) ist. Die Koordinate „0“ gibt an, dass die betreffende Eigenschaft oder das betreffende Wissen nicht vorhanden oder gesucht ist. In einem normierten System gibt die Koordinate "1" an, dass die betreffende Eigenschaft oder das betreffende Wissen vorhanden oder gesucht ist. In einem allgemeinen System kann eine Vektorkomponente V_E1, V_W1 ,V_W2 oder eine Koordinate eine beliebige Größe (eventuell innerhalb eines vorgegebenen Rahmens) annehmen und darüber Auskunft geben, wie stark die betreffende Eigenschaft oder das betreffende Wissen vorhanden oder gesucht ist. Der in der Fig, 21 dargestellte Vektor V gibt in dem Beispiel demnach an, dass die Eigenschaft „Installateur“ sowie das Wissen „Wasser“ und „Heizung“ vorhanden ist oder gesucht wird, wobei das Wissen „Wässer" besonders stark ausgeprägt oder in besonderer Weise für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden DS gebraucht wird. Demnach ist die Vektorkomponente V_W1 besonders lang. Fig. 22 soll nun illustrieren, wie vektorielle Datenbanken für das vorgeschlagene System konkret eingesetzt werden können. Dabei wird ein Eigenschafts-Profil und/oder ein Wissens-Profil eines Diensterbnngers DE In der Datenbank DB in Form eines Profil-Vektors V_DE1, V_DE2 in einem n-dimensionalen Raum gespeichert, wobei eine Dimension E1, W1 , W2 in dem n-dimensionalen Raum einer beim Diensterbringer DE vorhandenen Eigenschaft oder einem beim Diensterbringer DE vorhandenen Wissen zugeordnet ist und wobei eine länge einer Vektorkomponente V_E1, V_W1 ,V_W2 eines Profil-

Vektors V_DE1, V_DE2 in dieser Dimension E1 , W1, W2 (d.h. eine Koordinate des Endpunkts P_DE1, P_DE2 in dieser Dimension) angibt wie stark die Eigenschaft oder das Wissen beim Diensterbringer DE ausgeprägt ist/sind.

In der Fig. 22 sind beispielhaft die Profile zweier Diensterbringer DE1, DE2 als Profil- Vektoren V_DE1, V_DE2 mit den Endpunkten P_DE1, P_DE2 dargestellt

Weiterhin wird eine Anfrage eines Dienstsuchenden DS als Anfrage-Vektor V_A in dem n-dimensionalen Raum ausgedrückt wird, wobei - eine Dimension E1 , W1, W2 in dem n-dimensionalen Raum einer gesuchten

Eigenschaft oder einem gesuchten Wissen zugeordnet ist und wobei - eine Länge einer Vektorkomponente V_E1, V_W1, V_w2, eines Anfrage-Vektors V_A in dieser Dimension (entsprechend einer Koordinate des Endpunkts P_A in dieser Dimension) angibt, wie stark die Eigenschaft oder das Wissen für die Bearbeitung der Anfrage des Dienstsuchenden DS gebraucht werden.

In der Fig. 22 ist dazu beispielhaft ein Anfrage-Vektor V_A mit dem Endpunkt P_A dargestellt. Für die Bestimmung eines Diensterbringers DE, DE1 , DE2 im Schritt b) kann nun eine Epsilon-Umgebung mit einem Radius ε ausgehend vom Endpunkt P_A des Anfrage-Vektors V_A aufgespannt werden und geprüft werden, ob

Endpunkte P_DE1, P_DE2 der Profil-Vektoren V_DE1,V _DE2 mehrerer Diensterbringer DE, DE1 , DE2 innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen. Für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden DS geeignete

Diensterbringer DE, DE1 DE2 haben Endpunkte P_DE1, P_DE2 der Profil-

Vektoren V_DE1, V_DE2 innerhalb der Epsilon-Umgebung. Gegebenenfalls kann die Abfrage mit vergrößertem Radius ε wiederholt werden, wenn keine oder eine zu geringe Anzahl an Endpunkten P_DE1, P_DE2 der Profil-Vektoren V_DE1, V_DE2 innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen.

Für die Bestimmung eines Diensterbringers DE, DE1 , DE2 im Schritt b) können auch Abstände d₁, d₂ zwischen einem Endpunkt P_A des Anfrage-Vektors V_A und Endpunkten P_DE1, P_DE2 der Profil-Vektoren V_DE1, V_DE2 mehrerer Diensterbringer DE, DE1 , DE2 berechnet werden, so wie das in der Fig. 22 dargestellt ist (siehe die strichpunktierten Linien in der Fig. 22).

Diensterbnnger DE, DE1 , DE2, bei welchen die Abstände d₁, d₂ kleinere Werte aufweisen, weisen dabei eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden auf. Demnach ist der Diensterbringer DE2 mit dem Abstand d₂ besser für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden DS geeignet als der Diensterbnnger DE1 mit dem Abstand di. Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass der Diensterbringer DE2 in einer Auswahlliste für den Dienstsuchenden DS vor dem Diensterbringer DE1 aufscheint. Denkbar ist auch, dass direkt der Diensterbringer DE2 für die Beantwortung der Anfrage ausgewählt wird. Für die Bestimmung eines Diensterbringers DE, DE1 , DE2 im Schritt b) können auch orthogonale Projektionen N_P1, N_P2 der Profil-Vektoren V_DE1, V_DE2 mehrerer Diensterbringer DE, DE1. DE2 auf den Anfrage-Vektor V_A berechnet werden, so wie das in der Fig. 22 dargestellt ist (siehe strichlierte Linien in der Fig. 22).

Diensterbringer DE, DE1 , DE2. bei welchen die orthogonalen Projektionen N_P1, N_P2 höhere Werte aufweisen, weisen dabei eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden DS auf Demnach ist der Diensterbnnger DE2 mit der orthogonalen Projektion N_P2 besser für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden DS geeignet als der Diensterbnnger DE1 mit der orthogonalen Projektion N_P1. Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass der Diensterbringer DE2 in einer Auswahlliste für den Dienstsuchenden DS vor dem Diensterbringer DE1 aufscheint. Denkbar ist auch, dass direkt der Diensterbringer DE2 für die Beantwortung der Anfrage REQ ausgewählt wird.

Die Berechnung orthogonaler Projektionen N_P1,N_P2 der Profil-Vektoren V_DE1, V_DE2 mehrerer Dienslerbringer DE, DE1 , DE2 auf den Anfrage-Vektor V_A ist nicht die einzige Möglichkeit zur Bestimmung oder Klassifizierung von

Diensterbringern DE, DE1 , DE2 auf Basis orthogonaler Projektionen Denkbar ist beispielsweise auch, dass für die Bestimmung eines

Diensterbringers DE, DE1 , DE2 im Schritt b) orthogonale Projektionen N_p1,N_P2 des Anfrage-Vektors V_A auf die Profil-Vektoren V_DE1, V_DE2 mehrerer

Diensterbringer DE, DE1 , DE2 berechnet werden, wobei

Diensterbringer DE, DE1 , DE2, bei welchen die orthogonalen Projektionen N_P1,N_P2 höhere Warte aufweisen, eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage des Dienstsuchenden DS aufweisen.

Weiterhin wäre denkbar, dass für die Bestimmung eines

Diensterbringers DE, DE1 , DE2 im Schritt b) Skalarprodukte des Anfrage-Vektors V_A mit Profil-Vektoren V_DE1, V_DE2 mehrerer Diensterbringer DE, DE1, DE2 berechnet werden, wobei Diensterbringer DE, DE1, DE2. bei welchen die Skalarprodukte höhere Werte aufweisen, eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS aufweisen.

Vorteilhaft wird die Suche eines passenden Diensterbringers DE, DE1, DE2 durch die vorgeschlagene Vorgangsweise einerseits auf ein einfaches mathematisches Problem reduziert, andererseits besteht ein besonderer Vorteil der vorgeschlagenen Vorgangsweise darin, dass Eigenschafts-Profile und/oder Wissens-Profile nicht im Klartext in der Datenbank DB gespeichert sein müssen und auch Anfragen nicht im Klartext übermittelt werden müssen. Stattdessen werden Eigenschafts-Profile, Wissens-Profile und Anfragen in Form einer Signatur beziehungsweise in Form eines «Fingerabdrucks" gespeichert und übermittelt. Demnach bietet die vorgeschlagene Vorgangsweise auch eine einfache Form der Verschlüsselung von Daten und trägt damit zum Datenschutz bei. insbesondere kann zur Verstärkung der Verschlüsselung auch vorgesehen sein, dass die Zuordnung einer Eigenschaft oder von Wissen zu einer Dimension E1 , W1 , W2 von Nutzer zu Nutzer unterschiedlich ist, zeitgesteuert geändert wird und/oder dass ein Vektor V, V_DE1, V_DE2 , V_A zusätzlich verschlüsselt wird

Fig. 23 zeigt nun ein Beispiel, bei das virtuelle Objekt eine Anleitung für einen Bewegungsablauf umfasst, konkret eine Tanzanleitung, wobei der Bewegungsablauf In einzelne (Tanz) Schritte gegliedert ist. Vom dienstsuchenden Benutzer 3 sind in der Fig. 23 wiederum nur die Augen 19 zu sehen. Der dienstsuchender Benutzer 3 hat wiederum eine Datenbrille auf, die in diesem Fall das Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 bildet. Es wird angenommen, dass in der Datenbrille 4 auch eine Kamera integriert ist, welche die erste Video-Aufnahme bereitstellt. Denkbar ist gleichwertig auch die Verwendung einer externen Kamera (vergleiche auch Fig. 17). In der Fig 23 ist wiederum zusätzlich das Blickfeld BF des dienstsuchenden Benutzers 3 eingetragen, welcher in diesem Beispiel wieder annäherungsweise dem Erfassungsbereich der genannten Kamera entspricht. Konkret enthält die beim Dienstsuchenden DS aufgenommene Szene SZ einen (leeren) Raum inklusive Fußboden 25. Für ein erstes Ausführungsbeispiel wird angenommen, dass die erste an die Datenbank DB übertragene Video-Aufnahme in einer Audiospur ein Musikstück MS umfasst, das auf einem Ausgabegerät 26, das symbolisch als Lautsprecher dargestellt ist, beim Dienstsuchenden DS abgespielt wird. Zudem sendet der Dienstsuchende DS eine geschriebene oder gesprochene Anfrage an die Datenbank DB, beispielsweise die Frage „Wie tanzt man Tango?“.

Die Anfrage wird In diesem Beispiel durch die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl bearbeitet Diese erzeugt In Feige das virtuelle Objekt VO6, welches Tanzschritte umlässt die vom dienstsuchender Benutzer 3 auszuführen sind, und übermittelt sie an den Dienstsuchenden DS, wo sie mit Hilfe des Endgeräts 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 dem Fußboden 25 optisch überlagert werden, In dem dargestellten Beispiel umfasst das virtuelle Objekt VO6 mehrere Tanzschritte, von denen einer, nämlich der nächste vom Dienstsuchenden DS zu setzende Schritt, hervorgehoben ist. Beispielsweise kann dies durch entsprechende Form, Farbe und/oder Größe des virtuellen Objekts VO6 erfolgen. Das virtuelle Objekt VO6 umfasst in diesem Beispiel bereits erfolgte Schutte, den nächsten zu setzenden Schritt und weitere zukünftige Schritte. Denkbar ist auch, dass die Stärke oder die Schnelligkeit einer Bewegung durch eine Farbe, Form und/oder Größe des virtuellen Objekts VO6 angezeigt wird. Beispielsweise kann ein schnell zu setzender Schritt oder ein mit besonderer Ausdrucksweise oder kraftvoll zu setzender Schritt mit einer anderen Farbe angezeigt werden als normal auszuführende Schritte. Demnach können kraftvoll zu setzende Schritte etwa in der Farbe Rot angezeigt werden, wohingegen nicht besonders betonte Schritte in grün angezeigt werden.

In diesem Ausführungsbeispiel ist weiterhin vorgesehen, dass zusätzlich ein virtuelles Objekt VO7 erzeugt und in die Szene SZ eingeblendet wird, das einen virtuellen Tanzpartner umfasst, welcher Bewegungen ausführt, die auch ein realer Tanzpartner vollföhren würde, sodass der Dienstsuchende DS auch eine Körperhaltung eintrainieren kann. Alternativ oder zusätzlich könnte auch ein virtueller Tanzlehrer in Form eines virtuellen Objekte VO7 eingeblendet werden. Der virtuelle Tanzlehrer zeigt dabei die Bewegungen vor, die der Dienstsuchende DS ausföhren sollte und steht vorzugsweise mit dem Rücken zum Dienstsuchenden DS. Die Anzeige eines virtuellen Tanzpartners und/oder virtuellen Tanzlehrers kann auch alternativ zur Anzeige von Tanzschritten erfolgen.

Die auszuführenden Bewegungen werden in diesem Beispiel von der Künstlichen- Intelligenz-Funktion Kl erzeugt. Diese kann sich dabei beispielsweise auf eine gespeicherte und/oder erlernte Abfolge von Bewegungen stützen. Denkbar ist auch, dass eine abgespeicherte Abfolge von Bewegungen automatisch abgespielt wird, die von der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl lediglich an die Szene SZ angepasst werden.

In diesem Beispiel ist auch ein menschlicher Diensterbringer DE in Form eines Tanzlehrers zugeschaltet, der beispielsweise gesprochene Anweisungen aus der Feme erteilen kann. Denkbar ist auch, dass die virtuellen Objekt VO6, VO7 ganz oder in Teilen vom Tanzlehrer erzeugt werden.

In dem angegebenen Beispiel wurde angenommen, dass das Musikstück MS in einer Audiospur der ersten Video-Aufnahme enthalten ist. Dies Ist aber nicht die einzig vorstellbare Möglichkeit. Denkbar wäre auch, dass ein Musikstück MS' vom Computer-Server-System CS oder auch von einem Streaming-Server 27 an den Dienstsuchenden DS übermittelt wird, und zwar basierend auf der Anfrage des Dienstsuchenden DS. Beispielsweise kann aus der Frage „Wie tanzt man Tango?“ ein passendes Musikstück MS' ermittelt und an den Dienstsuchenden DS übertragen werden. Insbesondere kann dabei auf einen Musik-Streaming-Dienst zurückgegriffen werden und das Musikstück MS' von einem entsprechenden Streaming-Server 27 an den Dienstsuchenden DS übermittelt und dort über das als Lautsprecher symbolisch dargestellte Ausgabegerät 26 abgespielt werden (siehe die strichlierten Pfeile in der Fig. 23).

In einem weiteren Beispiel wird angenommen, dass der Dienstsuchende DS über den Streaming-Server 27 Musik hört, und dann im Verlauf des Zuhörens den

Wunsch verspürt, dazu zu tanzen. Seine Anfrage kann daher in eine laufende Musikwiedergabe vom Streaming-Server 27 fallen, in diesem Szenario wird das Musikstück MS' dann auch an die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl und/oder den Diensterbringer DE übertragen (siehe strichpunktierten Pfeil in der Fig. 23), sodass die virtuellen Objekte VO6, VO7 wiederum im Takt des Musikstücks MS' angezeigt und/oder hervorgehoben werden können.

Generell ist auch möglich, dass das Musikstück MS, MS' auf MlDI-Daten (Musical Instrument Digital Interface) basiert. Bei MIDI ist ein Musikstück MS, MS’ nicht als Audiospur gespeichert, sondern als eine Abfolge von Tönen, insbesondere im Hinblick auf Tonhöhe, Lautstärke und Länge. Für die Ausgabe werden diese digitalen Daten in hörbare Musik umgewandelt. Denkbar wäre analog auch, dass das Musikstück MS. MS' auf einer Notation eines Musikstücks MS, MS' in Notenschrift basiert. Ähnlich wie bei MIDI werden auch hier Töne insbesondere durch Angabe der Tonhöhe und Tondauer angegeben, jedoch in graphischer Form, Für die Ausgabe werden diese Daten wiederum in hörbare Musik umgewandelt. Aufgrund der Ähnlichkeit der Speicherung eines Musikstücks MS, MS' sind MIDI Daten gut in Daten wandelbar, die auf Notenschrift basieren, und umgekehrt.

In einem weiteren Beispiel wird davon ausgegangen, dass der Dienstsuchende DS keine Kenntnis darüber hat, welcher Tanz zu einem aktuell gehörten Musikstück MS, MS' passt. In diesem Fall kann die Anleitung für den Bewegungsablauf aus einer Zusatzinformation ausgelesen oder aus dieser abgeleitet werden, die dem Musikstück MS, MS' zugeordnet ist. Häufig werden Musikstücke MS, MS' mit Zusatzinformationen (Tags oder Metadaten) versehen, beispielsweise einem Interpreten, einem Namen des Musikstücks MS, MS' oder einer Musikrichtung, welcher das Musikstück MS, MS' angehört. Entsprechend dieser Ausführungsvariante kann vorgesehen sein, dass diese Zusatzinformation auch eine Anleitung für den Bewegungsablauf oder lediglich die Bezeichnung eines Tanzes angibt, welche oder welcher zum Musikstück MS, MS' passt. Das heißt, die Anleitung für den Bewegungsablauf kann dem Musikstück MS, MS' direkt zugeordnet gespeichert sein. Die Zusatzinformation kann aber beispielsweise auch einfach „Tango" lauten. Aus dieser Information kann dann in weiterer Folge eine passende Anleitung für den Bewegungsablauf abgeleitet werden, also zum Beispiel eine Tanzanleitung für Tango, Denkbar 1st auch, dass mehrere Anleitungen für Bewegungsabläufe oder Bezeichnungen von Tänzen zu einem Musikstück MS, MS' gespeichert sind, aus denen der Dienstsuchende DS auswählen kann. Denkbar ist weiterhin, dass eine Anleitung für einen Bewegungsablauf oder eine Bezeichnung eines Tanzes aus einer (anderen) Zusatzinformation abgeleitet wird. Beispielsweise kann einem Titel oder einer Musikrichtung ein passender Bewegungsablauf beziehungsweise Tanz zugeordnet werden. Die Bewegungen In der Anleitung- können also mit einem Musikstück MS, MS' korrespondieren, das Inhalt der Anfrage des Dienstsuchenden DS ist, und können aus einer dem Musikstück MS, MS' zugeordneten Zusatzinformation ausgelesen oder aus dieser abgeleitet werden, wenn das Musikstück MS, MS’ an den Dienstsuchenden DS übermittelt oder dort gespeichert und abgespielt wird.

Als Zusatzinformation beziehungsweise Metadaten können insbesondere eine oder mehrere der folgenden Daten vorgesehen sein: Name des Musikstücks MS, MS', eine Musikrichtung, welcher das Musikstück MS, MS' angehört, ein Tempo des Musikstücks MS, MS’, ein Takt des Musikstücks MS, MS' ein Rhythmus des Musikstücks MS, MS', ein Tanzname beziehungsweise Name eines zum Musikstück MS, MS' passenden Tanzes, MIDI-Daten des Musikstücks MS, MS' oder ein Link darauf, eine Notation des Musikstücks MS, MS' in Notenschrift oder ein Link darauf, sowie eine Anleitung für einen Bewegungsablauf oder einen Link darauf.

Mit einer Tempo-Information kann festgesteilt werden, wie schnell die Anleitung für den Bewegungsablauf wiedergegeben werden soll. Aus einer MIDI-Version eines Musikstücks MS, MS' oder einer Notation des Musikstücks MS, MS' in Notenschrift kann auch eine Anleitung für den Bewegungsablauf erzeugt werden, da die Im MIDI- Format gespeicherten Töne oder die in Notation des Musikstücks MS, MS' in Notenschrift angegebenen Töne direkt einer Betätigung eines Musikinstruments und damit einem virtuellen Objekt VO zugeordnet werden können. Generell kann vorgesehen sein. dass das Musikstück MS, MS' in Form von Daten in einem Format nach dem Musical Instrument Digital Interface Standard oder in Notenschrift gespeichert ist und insbesondere Daten betreffend Tonhöhe, Lautstärke, Tondauer, Tempo, Takt und/oder Taktschlag umfasst und diese Daten für die Anzeige oder das Hervorheben des virtuellen Objekts VO6 herangezogen werden, Die dem Musikstück MS, MS' zugeordnete Zusatzinformation beziehungsweise die Metadaten MD (insbesondere der Titel des Musikstücks MS, MS') kann/können auch In einer Datenbank zugordnet zu einem „akustischen Fingerabdruck" des Musikstücks MS, MS’ gespeichert sein, wobei der akustische Fingerabdruck durch eine Musikerkennungs-Software ermittelt und an die Datenbank gesendet wird, in Folge kann in einer weiteren Datenbank oder Tabelle eine Bezeichnung eines Tanzes gesucht werden, welche dem ermittelten Titel des Musikstücks MS. MS’ zugeordnet ist. In einem weiteren Schritt kann in noch einer weiteren Datenbank oder Tabelle nach der Anleitung für einen Bewegungsablauf gesucht werden, welche der Bezeichnung des Tanzes zugeordnet ist. Grundsätzlich wäre es aber auch möglich, die Anleitung für einen Bewegungsablauf oder einen Link darauf dem Titel des Musikstücks MS, MS’ oder dem akustischen Fingerabdruck des

Musikstücks MS, MS' oder wie bereits angegeben direkt dem Musikstück MS, MS' zuzuordnen.

Ganz ähnlich verhält es sich bei Anleitungen zum Spielen eines Musikstücks MS, MS'. Auch hier kann ein Titel eines beim Dienstsuchenden DS abgespielten Musikstücks MS. MS' mit Hilfe eines durch eine Musikerkennungs- Software ermittelten „akustischen Fingerabdrucks" in einer Datenbank ermittelt werden. In Folge kann in einer weiteren Datenbank oder Tabelle nach einer MIDI- Version des Musikstücks MS, MS’ oder einer Notation des Musikstücks MS, MS’ In Notenschrift gesucht werden, welche dem Titel des Musikstücks MS, MS' zugeordnet ist oder sind. In Folge kann daraus eine Anleitung für den Bewegungsablauf ermittelt oder erzeugt werden. Grundsätzlich wäre es auch möglich, die Anleitung für einen Bewegungsablauf oder einen Link darauf direkt dem akustischen Fingerabdruck des Musikstücks MS, MS' oder wie bereits angegeben direkt dem Musikstück MS, MS' zuzuordnen.

Zusammenfassend kann eine Anleitung für den Bewegungsablauf insbesondere dadurch ermittelt werden, dass - dem Musikstück MS, MS' in den Metadaten MD direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist oder - aus dem Musikstück MS, MS' ein akustischer Fingerabdruck ermittelt wird und diesem akustischen Fingerabdruck direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist oder - aus dem Musikstück MS, MS' ein akustischer Fingerabdruck ermittelt wird, diesem akustischen Fingerabdruck ein Titel des Musikstücks MS, MS' zugeordnet ist und der besagte Titel mit Hilfe des akustischen Fingerabdrucks ermittelt wird und dem besagten Titel direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist oder - aus dem Musikstück MS, MS' ein akustischer Fingerabdruck ermittelt wird, diesem akustischen Fingerabdruck ein Titel des Musikstücks MS, MS' zugeordnet ist und der besagte Titel mit Hilfe des akustischen Fingerabdrucks ermittelt wird, diesem Titel des Musikstücks MS, MS' ein Name eines Tanzes zugeordnet ist und der besagte Name mit Hilfe des besagten Titels ermittelt wird und diesem besagten Namen direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist.

Die obige Vorgangsweise ist unabhängig davon, ob das Musikstück MS' an den Dienstsuchenden DS übermittelt wird oder ob ein lokal beim Dienstsuchenden DS gespeichertes Musikstück MS' abgespielt wird. In letzterem Fall kann die besagte Zusatzinformation mit Hilfe eines beim Dienstsuchenden DS vorhandenen Ausgabegeräts ausgelesen werden. Ist das Ausgabegerät durch das Endgerät 4 gebildet, dann können die Zusatzinformationen direkt vom Endgerät 4 an die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl oder den Diensterbringer DE übermittelt werden. Wird ein anderes Ausgabegerät benützt, dann können die Zusatzinformation zuerst vom Ausgabegerät an das Endgerät 4 und von dort an die Künstliche-Intelligenz- Funktion Kl oder den Diensterbringer DE übermittelt werden Eine Datenübertragung vom Ausgabegerät an das Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 kann beispielsweise kontaktlos über WLAN (Wireless local area network) oder Bluetooth erfolgen. Insbesondere kann diese Zusatzinformation die Anfrage oder zumindest einen Teil davon bilden. Das heißt, die Anfrage kann zumindest aus Teilen mit Hilfe dieser Zusatzinformationen formuliert werden, insbesondere automatisch. Enthält die Zusatzinformation beispielsweise den Begriff „Tango" dann kann dieser Begriff die Anfrage bilden oder in die Anfrage integriert werden, beispielsweise durch eine auf dem Endgerät 4 ausgeführte Funktion.

Denkbar ist weiterhin, dass eine zum Musikstück MS, MS' passende Anleitung für einen Bewegungsablauf oder ein zum Musikstück MS, MS' passender Tanz von der der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl ermittelt wird. Beispielsweise kann die Künstliche-Inteliigenz-Funktion Kl Rhythmus und/oder Melodie aus dem

Musikstück MS, MS' extrahieren, sodass diese Daten in einem passenden Format für die Anzeige des Bewegungsablaufs vorliegen. Denkbar ist auch, dass die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl aus dem Rhythmus des Musikstücks MS, MS' auf einen passenden Tanz schließt. Die Anwendung einer Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl für die Analyse von Rhythmus, Melodie und/oder Tanz ist insbesondere dann von

Vorteil, wenn keine verwertbare, dem Musikstück MS, MS' zugeordnete Zusatzinformation zur Verfügung steht. Das Musikstück MS, MS' als solches kann dabei in der schon beschriebenen Weise zur Verfügung gestellt werden und beispielsweise in der Audiospur der ersten Video-Aufnahme enthalten sein oder vom Streaming-Server 27 zur Verfügung gestellt werden.

Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn das Musikstück MS, MS' im Hinblick auf sich wiederholende Muster analysiert wird und daraus ein Tempo, ein Takt und/oder ein Taktschlag des Musikstücks MS, MS' ermittelt oder rekonstruiert wird. Ein Musikstück MS, MS' weist in der Regel wiederkehrende rhythmische Muster auf. beispielsweise rhythmisch wiederkehrende Lautstärkeschwankungen und/oder Klangänderungen. Besonders charakteristisch sind auf ein Schlagzeug oder einen Bass rückzuführende Muster. Diese Muster, welche beispielsweise in einem Wave- Editor auch graphisch sichtbar gemacht werden können, werden herangezogen beziehungsweise analysiert, um ein Tempo, einen Takt und/oder einen Taktschlag des Musikstücks MS, MS' zu ermitteln oder zu rekonstruieren. Häufig wird der erste Taktschlag besonders betont, sodass dieser relativ leicht im Musikstück MS, MS' identifiziert werden kann. Durch den zeitlichen Abstand zwischen zwei ersten Taktschlägen ergibt sich das Tempo das Musikstücks MS, MS’, durch Teilung dieser Zeitspanne weitere Taktschläge. Mit dem ermittelten Tempo, dem ermittelten Takt und/oder dem ermittelten Taktschlag des Musikstücks MS, MS' können in Folge die virtuellen Objekte VO6 im Takt des Musikstücks MS, MS' angezeigt oder hervorgehoben werden. Im Speziellen erfolgt die Anleitung für den Bewegungsablauf im Takt des in der ersten Video-Aufnahme enthaltenen Musikstücks MS, MS'. Denkbar ist aber auch eine davon abweichende zeitliche Abfolge. Beispielsweise kann die Anleitung in verlangsamten Tempo wiedergegeben werden (gegebenenfalls ohne Wiedergabe eines Musikstücks MS, MS'). Denkbar wäre auch die wiederholte Wiedergabe einer bestimmten Bewegungssequenz, Beispielsweise können einige Sekunden oder Takte des Musikstücks MS, MS' in einer Schleife wiederholt werden, um den Lernerfolg des Dienstsuchenden DS zu verbessern. Dabei kann auch eine dazu passende Musiksequenz in einer Schleife wiedergegeben werden, um den Ausdruck beim Tanzen zu verbessern. Die zu wiederholende Bewegungssequenz kann beispielsweise vom Dienstsuchenden DS bestimmt werden. Denkbar ist aber auch eine Vorgabe durch die Künstliche-intelligenz-Funktion Kl oder den Diensterbringer DE. wenn zum Beispiel von diesen festgesteilt wird, dass der Dienstsuchende DS Probleme mit dem vorgegebenen Bewegungsablauf hat

Denkbar ist insbesondere auch, dass die Tanzschritte an die Größe des Fußbodens 25 angepasst werden. Auf dieser Weise wird auf die Platzverhältnisse beim Dienstsuchenden DS Rücksicht genommen. Beispielsweise können Tanzschritte je nach verfügbarem Platz enger oder weiter gesetzt werden. Denkbar ist auch, dass die Tanzschritte so gesetzt werden, dass um störende Objekte herum getanzt wird. Generell ist die Anpassung eines Bewegungsablaufs auf einen verfügbaren Platz nicht auf das Tanzen beschränkt, sondern kann auch auf anderen Gebieten eingesetzt werden, bei denen (großräumige) Bewegungen ausgeführt werden, beispielsweise im Sport.

Die Anleitung für den Bewegungsablauf betrifft, in dem oben vorgestellten Beispiel einen Tanz. In analoger Weise kann die Anleitung für den Bewegungsablauf eine Anleitung für das Spielen eines Musikinstruments betreffen. Beispielsweise kann es sich um eine Anleitung zum Spielen eines Klaviers, einer Flöte, eines Schlagzeugs oder einer Gitarre handeln. Im Fall einer Gitarre kann durch das virtuelle Objekt VO6, VO7 an der realen Gitarre angezeigt werden, welche Saiten an welchen Bünden gegriffen werden müssen und welche Saiten angeschlagen oder gezupft werden müssen, um ein Musikstück MS, MS' zu spielen, Im Fall einer Flöte kann durch das virtuelle Objekt VO6, VO7 an der realen Flöte angezeigt werden., welcher Öffnungen durch die Finger verschlossen werden müssen, um ein Musikstück MS, MS' zu spielen. Im Fall eines Klaviers, kann durch das virtuelle Objekt VO6, VO7 am realen Klavier angezeigt werden, welche Tasten wie stark angeschlagen werden müssen, um ein Musikstück MS, MS' zu spielen. Die Stärke eines Anschlags oder eine besonders ausdrucksvoll zu spielende Note können generell durch eine bestimmte Farbe, Form und/oder Größe des virtuellen

Objekts VO6, VO7 angezeigt werden. Beispielsweise kann die anzuschlagende Saite oder Taste mit einem virtuellen Kreis markiert werden, dessen Farbe und/oder Größe je nach Stärke des Anschlags und/oder je nach Ausdruck variiert. Stärker anzuschlagenden Saiten oder Tasten können beispielsweise mit einem größeren Kreis markiert werden als leichter anzuschlagende Saiten oder Tasten.

Dabei kann vorgesehen sein, dass jeweils nur der nächste zu spielende Ton angezeigt wird, dass der nächste zu spielende Ton und alte bereits gespielten Töne angezeigt werden, oder dass auch alle zukünftigen Töne angezeigt werden, wobei der nächste der nächste zu spielende Ton optisch hervorgehoben werden kann, etwa entsprechende durch Form, Farbe und/oder Größe des virtuellen Objekts VO6, VO7. Ofe zu spielenden Töne können automatisch angezeigt werden, beispielsweise indem die Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl oder der Diensterbringer DE eine abgespeicherte Abfolge automatisch abspielen oder daraus ableiten, Mischformen der Diensterbringung durch die Künstliche-Intelligenz»Funktion Kl oder den Diensterbringer DE, der in diesem Fall insbesondere ein Musiklehrer sein kann, sowie gesprochene Anweisungen des Musiklehrers aus der Feme sind wiederum möglich.

Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen erhält der Dienstsuchende DS eine intuitive Anleitung für einen Bewegungsablauf, beispielsweise beim Tanzen oder beim Spielen eines Musikinstruments.

Generell ist anzumerken, dass die Anwendung einer Künstlichen-Intelligenz»

Funktion Kl für das obige Verfahren nicht zwingend ist, sondern Merkmale und Eigenschaften eines Musikstück MS, MS' auch auf andere Weise ermittelt werden können, beispielsweise aus den Zusatzinformationen oder anderen verfügbaren Informationen. welche das Musikstück MS, MS' beschreiben.

Fig. 24 zeigt nun schematisch, in welcher Form die virtuellen Objekte VO6, VO7 gespeichert sein können und wie sie im Takt eines Musikstücks MS, MS' abgespielt werden können (Anmerkung: in der Fig. 24 ist nur das Musikstück MS' referenziert, die Fig. 24 und die dazugehörige technische Lehre ist aber gleichermaßen auch auf das Musikstück MS anwendbar). Konkret zeigt die Fig. 24 eine Tabelle,, welche in der erste Spalte eine Taktnummer TN aufWeist, in der zweiten Spalte einen Taktschlag TS und in der dritten Spalte das virtuelle Objekt VO6. Konkret handelt es sich bei dem dargestellten Takt um einen Dreivierteltakt, da jeder Taktnummer TN drei Taktschläge TS zugeordnet sind. In der in Fig. 24 dargestellten Tabelle sind zwei ganze Takte und ein dritter Takt zum Teil dargestellt.

Die Anleitung für den Bewegungsablauf umfasst in diesem Ausführungsbeispiel eine Liste oder einen Container mit mehreren virtuellen Sub-Objekten VO6', VO6" des virtuellen Objekts VO6, welchen jeweils ein Schritt des Bewegungsablaufs und jeweils ein Taktschlag TS zugeordnet ist. Das virtuelle Objekt VO6' kann also als Liste oder Container mit mehreren Sub-Objekten VO6', VO6" aufgefasst werden. In der Fig. 24 zeigen die virtuellen Sub-Objekte VO6', VO6" die Stellung der Füße zu verschiedenen Zeitpunkten an. Das erste virtuelle Sub-Objekt VO6' ist einem ersten Taktschlag TS=1 zugeordnet und zeigt die Stellung der Füße zu einem ersten Taktschlag TS=1 . Das zweite virtuelle Sub-Objekt VO6" Ist einem zweiten

Taktschlag TS-2 zugeordnet, und so weiter. Dabei ist zu beachten, dass die Stellung der Füße auch von der Taktnummer TN abhängen kann. Beispielsweise ist beim ersten Taktschlag TS=1 der Taktnummer TN=1 eine andere Bewegung auszuführen als beim ersten Taktschlag TS=1 der Taktnummer TN=2, und so weiter.

In der Fig. 24 ist ein Bewegungsablauf dargestellt, der sich alte zwei Takte wiederholt. Das virtuelle Objekt VO6 umfasst daher insgesamt sechs unterschiedliche Sub-Objekte VO6', VO6" Inhaltlich sind die Sub- Objekte VO6', VO6" nicht auf die Stellung der Füße beschränkt, sondern können auch die Stellung anderer Körperteile zeigen, beispielsweise der Hande. Denkbar ist auch, dass zwei virtuelle Objekte VO6 unterschiedlichen Inhalts parallel abgespielt werden. Dabei Kann ein virtuelles Objekte VO6 beispielsweise die Stellung der Füße, ein anderes die Stellung der Hände zeigen. in der Fig. 24 wird das von einem Streaming-Server 27 empfangene Musikstück MS' oder auch das beim Dienstsuchenden DS auf andere Weise abgespielte Musikstück MS in ein Steuermodul 28 eingespeist, welches zum Beispiel ein auf dem Endgerät 4 das dienstsuchenden Benutzers 3 laufendendes Software-Modul sein kann und welches aus dem Musikstück MS, MS' den Taktschlag TS ermittelt und in Folge die Anzeige oder das Hervorheben der virtuellen Sub-Objekte VO6', VO6" steuert. Die virtuellen Sub-Objekte VO6', VO6" der Liste werden demzufolge nacheinander im Takt des Musikstücks MS. MS' oder in der vom

Dienstsuchenden DS bestimmten zeitlichen Abfolge entsprechend dem jeweils zugeordneten Taktschlag TS angezeigt oder hervorgehoben. Denkbar ist eine Unterteilung in Viertelnoten oder aber auch eine andere Unterteilung, beispielsweise in Achtelnoten, Sechzehntelnoten oder auch Triolen. Die Ermittlung des Taktschlags TS kann in der schon beschriebenen Weise erfolgen. Insbesondere können diese in Metadaten MD des Musikstücks MS. MS' enthalten sein.

Dementsprechend kann das Anzeigen oder Hervorheben der virtuellen Sub- Objekte VO6', VO6" der Liste anhand der Metadaten MD gesteuert werden Weiterhin wird angemerkt, dass die Anzeige von virtuellen Sub-Objekten VO6', VO6" zu Taktschlägen TS die Anzeige weiterer virtueller Objekte VOS oder virtueller Sub-

Objekte VO6', VO6" zu einem Zeitpunkt, welcher zwei zeitlich aufeinanderfolgende Taktschläge TS ganzzahlig teilt, nicht ausgeschlossen ist. Beispielsweise können auf diese Weise auch Wechselschritte angezeigt werden.

Vorteilhaft wird das virtuelle Objekt VO6 unabhängig vom Musikstück MS, MS' oder der bestimmten zeitlichen Abfolge gespeichert und wird erst für das Anzeigen oder

Hervorheben an den Takt des Musikstücks MS. MS' oder an die vom

Dienstsuchenden DS bestimmte zeitliche Abfolge angepasst. Dadurch ist es insbesondere möglich. die Anleitung für den Bewegungsablauf unabhängig vom Musikstück MS, MS' zu wählen. Beispielsweise kann ein und dieselbe Tanzanleitung für Tango zu einem vom Dienstsuchenden DS frei wählbaren Musikstück MS, MS' angezeigt werden. Dabei ist es natürlich von Vorteil, wenn das Musikstück MS, MS' einen Tango-Rhythmus aufweist, grundsätzlich könnte eine Tanzanleitung für Tango auch zu einem Musikstück MS, MS' angezeigt werden, das zwar keinen Tango- Rhythmus aufweist, jedoch wenigstens im 4/4-Takt. geschrieben ist Denkbar ist auch, dass die Auswahl einer Liste mit virtuellen Sub-Objekte VO6', VO6" anhand der Metadaten MD gesteuert wird. Beispielsweise können die Metadaten MD angeben, dass eine Tanzanleitung für Tango abzuspielen ist, wenn das Musikstück MS, MS' einen Tango-Rhythmus aufweist, und keine andere Tanzanleitung im Viervierteltakt.

Besonders vorteilhaft ist es weiterhin, wenn die Liste mit den virtuellen Sub- Objekten VO6', VO6" vollständig auf das Endgerät 4. 4a,.4d des dienstsuchenden Benutzers 3 geladen wird, bevor die virtuellen Sub-Objekte VO6', VO6" der Liste angezeigt oder hervorgehoben werden. Auf diese Weise wird siohergestellt, dass die die virtuellen Sub-Objekte VO6', VO6" synchron mit dem Musikstück MS, MS' oder in der vom Dienstsuchenden DS oder vom Diensterbringer DE bestimmten zeitlichen Abfolge angezeigt oder hervorgehoben werden. Eine Desynchronisation, welche aus einem verzögerten oder zu langsamen Nachladen von virtuellen Suh- Objekten VO6', VO6" aus einem Datennetz resultiert. kann so vermieden werden.

Bisher wurde davon ausgegangen, dass ein virtuelles Objekt VO6 beziehungsweise ein virtuelles Sub-Objekt VO6', VO6" genau einem Taktschlag TS zugeordnet ist und zeitsynchron mit diesem angezeigt oder hervorgehoben wird. Dies ist aber nicht die einzig vorstellbare Möglichkeit. Denkbar ist auch dass - die Anleitung für den Bewegungsablauf eine Liste mit mehreren virtuellen Sub- Objekten VO7', VO7" des virtuellen Objekts VO7 umfasst, wobei der Liste ein Quell- Tempo zugeordnet ist und - dass die virtuellen Sub-Objekte VO7', VO7" der Liste nacheinander entsprechend einem Tempo des Musikstücks MS, MS’ angezeigt oder hervorgehoben werden, wobei ein zeitlicher Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten VO7', VO7" entsprechend einem Verhältnis zwischen dem Quell-Tempo und dem Tempo des Musikstücks MS, MS' gedehnt oder verkürzt wird.

Auch bei dieser Ausführungsvariante kann das virtuelle Objekt VO7 als Liste oder Container mit mehreren virtuellen Sub-Objekten VO7', VO7" aufgefasst werden. Bei dieser Ausführungsvariante sind die virtuellen Sub-Objekte VO7', VO7" beim

Anzeigen zwar hinsichtlich des Tempos mit dem Musikstück MS, MS' synchronisiert, nicht notwendigerweise im Hinblick auf die Taktschläge TS. Dies ist insbesondere d ann von Vorteil, wenn das virtuelle Objekt VO7 einen filmisch festgehaltenen Bewegungsablauf umfasst und die virtuellen Sub-Objekte VO7', VO7" die einzelnen Bilder oder „Frames" des genannten Films bilden, so wie das in der Fig. 24 symbolisch dargestellt ist. Mit anderen Worten können der Film als virtuelles Objekt VO7 und die Einzelbilder einer Films als virtuelle Sub-Objekte VO7', VO7" aufgefasst werden. Beispielsweise kann ein Film 24 Frames pro Sekunde und damit 1440 Frames pro Minute aufweisen. Wird das zugeordnete Musikstück MS, MS' mit einem Tempo von beispielsweise 102 Beats pro Minute abgespielt, dann ergibt sich kein ganzzahliges Teilungsverhältnis zwischen der Anzahl der Frames und der Taktschläge TS, sondern ein Teilungsverhältnis von 14,12 Frames pro Beat. Die einzelnen Frames werden daher in der Regel nicht synchron mit den Taktschlägen TS des Musikstücks MS, MS' angezeigt Dennoch kann ein und dieselbe Filmvorlage für Musikstücke MS, MS' unterschiedlichen Tempos herangezogen werden. Wird zum Beispiel ein Bewegungsablauf bei einem Quell- Tempo von 94 bpm aufgenommen, soll aber zu einem Musikstück MS, MS' mit einem Tempo von 102 bpm wiedergegeben werden, so ist der Bewegungsablauf um 8.5% schneller wiederzugeben. Der zeitliche Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten VO7', VO7" wird also entsprechend dem Verhältnis zwischen dem Quell-Tempo und dem Tempo des Musikstücks MS, MS' gedehnt. Bei einer Wiedergabe bei zum Beispiel 90 bpm ist der Bewegungsablauf um 4,3% langsamer wiederzugeben. Der zeitliche Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten VO7', VO7" wird also entsprechend dem Verhältnis zwischen dem Quell-Tempo und dem Tempo des Musikstücks MS, MS' verkürzt.

Das Musikstück MS, MS' kann auch Steuerdaten betreffend ein Ist-Tempo, einen Takt und/oder einen Taktschlag TS umfassen, welche während des Abspielens des Musikstück MS, MS' im Takt desselben oder in der bestimmten zeitlichen Abfolge aktiviert werden, wodurch das Anzeigen oder Hervorheben der virtuellen Sub- Objekte VO6'..VO7" gesteuert werden kann. In diesem Fall ist ein Ist-Tempo, ein Takt und/oder ein Taktschlag nicht bloß implizites Merkmal eines

Musikstücks MS, MS', sondern es sind Steuerdaten vorgesehen, welche ein Ist- Tempo, einen Takt und/oder einen Taktschlag explizit angeben oder markieren.

Beispielsweise können diese Steuerdaten parallel zur Audiospur gespeichert sein und parallel zur Audiospur wiedergegeben werden. Zum Beispiel können die Steuerdaten Taktschläge TS, Tempowechsel und Taktwechsel markieren.

Beispielsweise kann die information „Taktschlag 1" im Takt des abgespielten Musikstücks MS, MS’ aktiviert werden und för die synchrone Ausgabe des zugeordneten virtuellen Objekts VO6, VO7 oder virtuellen Sub-Objekts VO6‘..VO7“ herangezogen werden. Die Information „3/4“ kann den Takt des

Musikstücks MS, MS' beziehungsweise auch einen Taktwechsel angeben, Die Information " 102 bpm” kann das Tempo des Musikstücks MS, MS’ oder auch einen Tempowechsel angeben. Beispielsweise kann der zuvor genannte Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten VO7', VO7" einer filmisch vorliegenden Anleitung für einen Bewegungsablauf entsprechend einem Verhältnis zwischen dem

Quell-Tempo und dem durch die Steuerdaten des Musikstücks MS, MS’ definierten Tempo gedehnt oder verkürzt werden. Liegt das Musikstück MS, MS’ im MIDI-Format vor, dann können die im MIDl-Standard vorgesehenen Steuerdaten direkt für die Ausgabe eines virtuellen Objekts VO6, VO7 oder virtuellen Sub-Objekts VO6'. .VO7" herangezogen werden. Steuerdatei betreffend Tonhöhe, Lautstärke, Tondauer,

Tempo, Takt und/oder Taktschlag TS, sind im MIDl-Standard bereits vorgesehen und können für die Steuerung der Ausgabe eines virtuellen Objekts VO6, VO7 oder virtuellen Sub-Objekts VO6'. .VO7" herangezogen werden. Insbesondere ist es auch möglich , dass die Quelle för die Audio- Wiedergabe des Musikstücks MS, MS’ eine Audio-Datei mit Audiodaten ist (also z.B. eine WAV-Datel oder MP3-Datei), wohingegen die Steuerdaten aus einer parallel und zeitsynchron abgespielten Steuerdatei (z.B. MIDI-Datei) stammen. Mit anderen Worten stammt die vom Dienstsuchenden DS akustisch wahrgenommene Musik von der Audio-Datei, wohingegen die virtuellen Objekte VO6, VO7 aus der Steuerdatei stammen oder zumindest von dieser angesteuert werden. Die Audio-Datei braucht dann keine Steuerdaten zu beinhalten.

Fig. 25 zeigt nun ein Beispiel, bei dem eine Diensterbringung vom diensterbringenden Benutzer 1 und/oder der Künstlichen-inteliigenz-Funktion Kl gemeinsam mit einem Hilfsprogramm för Simulation und/oder Konstruktion SIMK erbracht wird. Konkret enthält die Szene SZ in dem in Fig. 25 dargestellten Beispiel vorerst nur einen (teeren) Raum in einem Gebäude, Mit Hilfe des Hilfsprogramms für Simulation und/oder Konstruktion SIMK soil nun visualisiert werden, wie sich der Einbau oder Austausch eines Klimagerätes auswirken würde und wie es installiert werden kann. Dazu soll vom Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion SIMK einerseits eine vom Klimagerät verursachte oder beeinflusste Temperatur- und Luftverteilung in der Szene SZ berechnet und simuliert werden, andererseits soll auch ein Konstruktionsvorschlag für die Verlegung einer Leitung zum Klimagerät berechnet werden.

Zu diesem Zweck fordert der Dienstsuchende DS Hilfestellung von einem diensterbangenden Benutzer 1 an, welcher eine entsprechende Expertise für die Planung von Klimageräten aufweist Dieser kann nach einem der schon beschriebenen Verfahren mit Hilfe der Datenbank DB bestimmt werden. Die Fragestellung des Dienstsuchenden DS richtet sich wie erwähnt auf die Neuinstallation oder einen Ersatz eines bestehenden Klimageräts. Der diensterbringende Benutzer 1 gibt mit Hilfe seines Endgeräts 2 dazu entsprechende Eingangsdaten INP in das Hilfeprogramm für Simulation und/oder Konstruktion SIMK ein, zum Beispiel eine Kühl-/Heizleistung des Klimageräts, einen Standort des Klimageräts, einen Standort einer Außeneinheit, und so weiter. Nach der Übermittlung der Eingangsdaten IMP an das Hilfeprogramm SIMK wird im Hilfsprogramm SIMK daraufhin eine Berechnung auf Basis der genannten Eingangsdaten INP durchgeführt, wobei als Ergebnis unter anderem virtuelle Objekte VO erzeugt und beim Dienstsuchenden DS angezeigt werden. Die virtuellen Objekt VO können direkt an den Dienstsuchenden DS gesendet und dort angezeigt werden, so wie das in der Fig. 25 mit einer durchgezogenen Linie dargestellt ist, oder können an das Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 gesendet werden, von diesem transparent an den Dienstsuchenden DS weitergereicht werden und beim Dienstsuchenden DS angezeigt werden, so wie das in der Fig. 25 für die virtuellen Objekte VO' und strichlierten Linien illustriert ist. Das Endgerät 2 des dienSterbringenden Benutzers 1 ist aber auch im zweiten Fall nicht auf eine transparente Weiterleitung des virtuellen Objekts VO' beschränkt, sondern dieses kann auch direkt im Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 angezeigt oder auf andere Weise weiterverarbeitet werden. Konkret wird in die Szene SZ ein virtuelles Objekt VO8 eingeblendet, welches das Klimagerät darstellt, ein virtuelles Objekt VO9, das eine Anschiussleitung für das Klimagerät zeigt, ein virtuelles Objekt V10. das eine vom Klimagerät verursachte Luftströmung visualisiert, und ein virtuelles Objekt VO11 , das Daten über das Klimagerät zeigt. Die virtuellen Objekts VO8..VO11 können wie erwähnt auch auf dem Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 angezeigt werden, so wie das in der Fig. 26 dargestellt ist. insbesondere dadurch, dass die mit den virtuellen

Objekten VO8..VO11 ergänzte erste Video-Aufnahme VID oder zweite Video- Aufnahme an das Endgerät 2 zurückgeschickt wird.

Eingangsdaten INP für das Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion SIMK können auch vom Dienstsuchenden DS stemmen. Beispielsweise können die erste Video-Aufnahme VID, die zweite Video-Aufnahme und/oder räumliche Daten RD der Szene SZ. welche vom Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 erfasst werden. Eingangsdaten INP für das Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion SIMK bilden. In diesem Beispiel werden symbolhaft räumliche Daten RD der Szene SZ (also zum Beispiel die Konturen des Raums, in dem das Klimagerät installiert werden soll) vom Dienstsuchenden DS direkt an das Hilfsprogramm SIMK gesendet und dort verarbeitet. Denkbar wäre aber auch, dass die räumlichen Daten RD vom Dienstsuchenden DS an das Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 gesendet werden, von diesem transparent an das Hilfsprogramm SIMK weitergereicht werden und in Folge im Hilfsprogramm SIMK verarbeitet werden. Das Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 ist dabei nicht auf eine transparente Weiterleitung der vom Dienstsuohenden DS stammenden Eingangsdaten INP beschränkt, sondern diese können im Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 auch angezeigt oder auf andere Weise weiterverarbeitet werden. Mit Hilfe der vom Dienstsuohenden DS stammenden Eingangsdaten INP kann die Berechnung im Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion SIMK generell noch besser durchgeführt werden, beziehungsweise wird der diensterbringende Benutzer 1 von einer Eingabe dieser Daten entlastet.

Insbesondere ist es möglich, dass die oben genannten Daten auch schon vor der eigentlichen Augmented-Reality-Sitzung oder in einer gesonderten Augmented- Reality-Sitzung an das Hilfsprogramm SIMK gesendet werden. also bevor der diensterbringenden Benutzer 1 teilnimmt. Zum Beispiel kann damit das unter Umständen zeitaufwändige Erfassen von 3D-Daten beziehungsweise räumlichen Daten RD von Räumen eines Gebäudes in einem gesonderten Schritt durchgeführt werden. Mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen wird also einerseits der diensterbringende Benutzer 1 unterstützt da das Hilfsprogramm SIMK virtuelle Objekte VO, VO', VO8..VO11 erzeugt, andererseits wird auch der Dienstsuchende DS unterstützt da er Eingangsdaten INP für das Hilfsprogramm SIMK nicht ausschließlich selbst bereitstellen muss, sondern dabei vom diensterbringenden Benutzer 1 unterstützt wird. Diese Ausführungsvariante eignet sich daher besonders für Hilfsprogramme SIMK. die zwar für den Dienstsuchenden DS relevant beziehungsweise interessant sind, die er aber selbst nicht oder nur mit erheblichem Aufwand bedienen kann

Das Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion SIMK kann auf einem Server (insbesondere im Internet) laufen, so wie das io der Fig, 25 der Fall ist. Alternativ können das Hilfsprogramm SIMK oder Teile davon auch auf dem Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 ausgeführt werden.

Wie erwähnt, kann die Berechnung des Hilfeprogramms SIMK eine Simulation und/oder ein Konstruktionsvorschlag sein oder umfassen. In dem in Fig 25 dargestellten Beispiel wird zum Beispiel eine Luftströmung mit den virtuellen Objekten VO10 simuliert. Eine Farbe der Pfeile VO10 könnte zum Beispiel eine Temperatur visualisieren. Das virtuelle Objekt VO9 stellt dagegen einen Konstruktionsvorschlag dar. Zusätzlich können auch noch andere Daten berechnet werden, beispielsweise eine Raumtemperatur, eine Luftgeschwindigkeit oder eine Leitungslänge, und nummerisch angezeigt werden. Beispielsweise kann dies in dar Fig. 25 mit dem virtuellen Objekt VO11 erfolgen. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen kann der Dienstsuchende DS auf sehr einfache Weise einen Eindruck darüber gewinnen, wie sich der Einbau eines Klimageräts in der Szene SZ auswirken würde. Der diensterbringende Benutzer 1 kann das Ergebnis des Hilfsprogramms SIMK zum Beispiel noch durch von ihm hinzugefügte virtuelle Objekte VO, VO', VO8..VO11 oder durch gesprochene Audio-Information AU ergänzen oder erläutern.

Selbstverständlich ist der Einsatz eines Hilfsprogramms für Simulation und/oder Konstruktion SIMK nicht auf ein Klimagerät beschränkt, sondern bezieht sich auf viele andere technische Gebiete. Das Hilfsprogramm SIMK könnte etwa ausgehend von Positionen von Steckdosen und einem Verteilerkasten in einem Gebäude zum Beispiel einen Vorschlag für die Verlegung von Elektroleitungen berechnen und mit Hilfe von virtuellen Objekten VO, VO', VO8..VO11 im Gebäude sichtbar machen.

Ähnliches gilt für Wasserleitungen und sc weiter. Weitere mögliche Anwendungsfelder sind Strömungen von Gasen (z.B. für die Brand- und Rauchsimulation in einem Gebäude oder zur Visualisierung der Wirksamkeit einer Gebäudelüftung), Strömungen von Flüssigkeiten (insbesondere von Wasser). Schallemission. Emission elektromagnetischer Strahlung, und so weiter. Das Hilfsprogramm SIMK kann auch nur eine Simulation oder nur einen Konstruktionsvorschlag berechnen. Das Hilfsprogramm SIMK kann zudem wie ein Diensterbnnger DE in der Datenbank DB auffindbar sein beziehungsweise Im Schritt b) wie ein Diensterbringer DE bestimmt werden. Das heißt, der diensterbringende Benutzer 1 kann das Hilfsprogramm SIMK selbst mit Hilfe der Datenbank DB auffinden. Das Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion SIMK kann somit selbst als Diensterbringer DE fungieren. In der Fig. 25 ist ergänzend auch eine optionale Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl dargestellt, welche für die gemeinschaftliche Diensterbringung durch den diensterbringenden Benutzer 1 , das Hilfsprcgramm SIMK und die Künstliche- Intelligenz-Funktion Kl vorgesehen ist, oder in der Fig. 25 auch an die Stelle des Diensterbringers DE treten kann (siehe die strichpunktierten Pfeile). In der Fig. 25 ist zudem ein optionaler Konverter CONV dargestellt, welcher ein virtuelles Objekt VO, VO' VO8..VO11 von einem ersten Format in ein zweites Format umgewandelt. Insbesondere kann ein virtuelles Objekt VO, VO', VO8..VO11 vor dem Schritt f) an den Konverter COHV gesendet werden, dort von einem ersten Format in ein zweites Format umgewandelt werden und dann beim Dienstsuchenden DS bereitgestellt werden. Von der Umwandlung können eine oder mehrere der folgenden Daten betroffen sein: - Absolutposition des virtuellen Objekts VO, VO', VO8..VO11 in der Szene SZ, - Absolutorientierung des virtuellen Objekts VO, VO', VO8..VO11 in der

Szene SZ, - (Anker-)Objekt 5 in dar Szene SZ, an dem das virtuelle

Objekt VO, VO', VO8..VO11 verankert ist,

Relativposition des virtuellen Objekts VO, VO', VO8..VO11 zu dem (Anker-)Objekt 5 in der Szene SZ, - Relativorientierung des virtuellen Objekts VO. VO', VO8..VO11 zu dem (Anker-)Objekt 5 In der Szene SZ, - Art des virtuellen Objekts VO, VO', VO8..VO11 , - Information darüber, ob eine oder mehrere der oben genannten Daten fix oder veränderlich sind.

In dem in Fig. 25 dargestellten Beispiel werden die vom Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion SIMK erzeugten virtuellen Objekt VO, VO' , VO8..VO11 konvertiert. Selbstverständlich können aber auch von dienstertmngenden

Benutzern 1 oder Künstlichen-Intelligenz-Funktionen Kl erzeugte virtuelle Objekte VO, VO', VO8..VO11 konvertiert werden. Mit Hilfe der vorgeschlagenen Maßnahmen ist es daher möglich, dass virtuelle Objekte VO, VO', VO8.. VO11 von diensterbringenden Benutzern 1 , Künstlichen-Intelligenz-Funktionenn Kl und Hilfsprogrammen für Simulation und Konstruktion SIMK in einem einheitlichen ersten Format erzeugt werden. Die Anpassung der virtuellen Objekte VO, VO', VO8..V011 an eine Augmented-Reality-Software, welche auf dem Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 läuft, beziehungsweise in das jeweils von dieser AR- Software benötigte zweite Format erfolgt im Konverter CONV. insbesondere kann ein virtuelles Objekt VO, VO', VO8..VO11 durch eine oder mehrere der eben beschriebenen Daten bestimmt sein. Beispielsweise kann seine Position und Orientierung durch absolute Angaben in der Szene SZ definiert sein. Denkbar ist auch, dass Position und Orientierung des virtuellen Objekts VO, VO', VO8..VO11 durch Angaben relativ zu einem (Anker-)Objekt 5 (das real oder virtuell sein kann) in der Szene SZ angegeben werden. Eine Art des virtuellen

Objekts VO, VO', VO8..VO11 kann zum Beispiel angeben, ob es sich um einen Text oder eine geometrische Figur (z.B. Rechteck, Kugel, Pfeil, etc ) handelt. Die Daten können auch Information darüber enthalten. ob eine oder mehrere der oben genannten Daten fix oder veränderlich sind. Beispielsweise sollte ein Pfeil der eine Richtung in einem Vektorfeld veranschaulicht, so wie das in der Fig. 25 für das virtuelle Objekt VO10 der Fall ist, seine Pose in der Szene SZ unabhängig vom Betrachtungswinkel des Dienstsuchenden DS beibehalten. Für einen solchen Pfeil VO10 kann also angegeben werden, dass seine Pose fix ist. Dagegen sollte eine Markierung, welche ein Objekt in der Szene SZ identifiziert oder Daten darüber anzeigt, für den Dienstsuchenden DS auch bei Änderung der Blickrichtung möglichst gut sichtbar bleiben. Für eine solche Markierung kann also angegeben werden, dass seine Pose in der Szene SZ verändert und insbesondere en eine Blickrichtung des Dienstsuchenden DS angepasst werden kann, in der Fig. 25 trifft dies beispielsweise auf das virtuelle Objekt VO11 zu. Der Konverter CONV befindet sich in dem in Fig 25 dargestellten Beispiel in einem Datennetz, er kann sich aber auch ganz oder in Teilen auf dem Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 und/oder auf dem Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 befinden.

In einer weiteren Ausführungsvariante kann vorgesehen sein, dass der Schrift e) oder f) oder die Ausführung der Schritte e) und f) eine Erzeugung oder Schöpfung eines vordefinierten Geldbetrags in einer digitalen Währung auslöst. Die Schöpfung von Geldbeträgen in digitalen Währungssystem im Allgemeinen und im Speziellen bei Kryptowährungen ist je hach Auslegung mit sehr hohem Energieaufwand beim sogenannten "Schürfen“ verbunden. Durch komplizierte Rechenoperationen soll unter anderem eine unkontrollierte Schöpfung und damit eine unkontrollierte Ausdehnung der Geldmenge verhindert werden. Durch den immensen

Energieaufwand ist dieser Vorgang aber häufig ökologisch nicht vertretbar. Durch die vorgeschlagenen Maßnahmen wird dieses Problem jedoch umgangen, da die Schöpfung eines Geldbetrags mit dem Schritt e) oder f) oder mit der Ausführung der Schritte e) und f) verknüpft wird und eine unkontrollierte Ausdehnung der Geldmenge dadurch verhindert wird, dass die genannten Schritte weder in beliebig kurzer Zeit noch mit einer beliebig hoher zeitlichen Rate durchgeführt werden können.

Insbesondere kann vorgesehen sein, dass die Schöpfung eines Geldbetrags nur dann ausgelöst wird, wenn der Schritt e) oder f) oder die die Schritte e) und f) von einem (menschlichen) diensterbringenden Benutzer 1 ausgeführt wird/werden oder nur dann, wenn der Schritt e) oder f) oder die die Schritte e) und f) von einem ehrenamtlichen (menschlichen) diensterbringenden Benutzer 1 gratis ausgeführt wird/werden. Dadurch können die Grundlagen für eine ökologisch und ethisch vertretbare Digitalwährung beziehungsweise Kryptowährung geschaffen werden, insbesondere kann vorgesehen werden, dass der geschöpfte Geldbetrag ganz oder in Teilen dem Diensterbringer DE, DE' oder einer Gruppe von

Diensterbringern DE, DE' zufließt. Weiterhin kann vorgesehen sein, dass die Ausführung des Schritts e) oder f) oder der Schritte e) und f) in einer Blockchain eingetragen werden. Der geschöpfte Geldbetrag kann zum Beispiel fix vorgegeben sein, von einem geographischen Standort oder einer Länderzugehörigkeit des Diensterbringers DE, DE' abhängig sein oder auch zeitlich variiert werden. Durch Berücksichtigung des geographischen Standorts oder der Länderzugehörigkeit des Diensterbringers DE, DE' kann insbesondere vermieden werden,, dass Diensterbringer DE, DE' aus schwachen Wirtschaftsräumen übermäßig viele Dienstleistungen erbringen und somit die Geldmenge in unerwünschtem Tempo ausdehnen. Denkbar ist auch, dass Geldbeträge nach einer Zeit verfallen oder in wiederkehrenden Abständen vernichtet werden.

An dieser Stelle wird zudem angemerkt, dass die Gegenstände der Patentansprüche 2, 44, 62, 63, 66, 69, 70, 86, 86 sowie 87, wie bereits erwähnt, auch ohne die Merkmale des Patentanspruchs 1 angewandt werden und die Basis für Teilanmeldungen bilden können. Demgemäß sind in diesem Zusammenhang auch die Fig. 5, 6, 7, 8, 9, 16, 23, 24 und 25 unabhängig von der Fig. 1 anwendbar.

Fig. 26 zeigt weiterhin ein Beispiel für eine Software-Architektur zur Umsetzung des vorgestellten Verfahrens. Dte beispielhafte Software-Architektur umfasst eine

Vermittiungssoftware beziehungsweise Datenbank SW1 , eine User-App SW2, eine Augmented-Reality-Software SW3, sowie ein optionales Übersetzungs- / Transkriptionsmodul SW4, eine optionale Ticketing-Software SWS, ein optionales Video-Messmodul SW6 sowie mehrere optionale Kl-Module SW7..SW14 mit unterschiedlichem Funktionsumfang.

Die Vermittlungssoftware beziehungsweise Datenbank SW1 stellt im Wesentlichen die Dienstvermittlung zur Verfügung und wird vorzugsweise im Computer-Server- System CS ausgeführt. Die Vermittlungssoftware beziehungsweise Datenbank SW1 betefft insbesondere die Schritte a), b), d) und f) des vorgestellten Verfahrens. Die User-App SW2 stellt die auf den Endgeräten 2 der diensterbringenden Benutzer 1 und den Endgeräten 4, 4a..4d der dienstsuchenden Benutzer 3 laufende Anwendung dar. Diese ermöglicht den Zugang zur Vermittlungssoftware beziehungsweise Datenbank SW1 und betrifft insbesondere die Schritte c), e) sowie f) des vorgestellten Verfahrens. Die Augmented-Reality-Software SW3 (AR-Software) ermöglicht insbesondere die Diensterbringung und wird vorzugsweise im Computer-Server-System CS ausgeführt. Die Augmented-Reality-Software SW3 betrifft die Schritte c), e) und f) des vorgestellten Verfahrens, sowie auch insbesondere die Schritte f1) bis f3) und die Merkmale der Patentansprüche 3-5 und 7.

Das optionale Übersetzungs- / Transkriptionsmodul SW4 betrifft insbesondere die Merkmale des Patentanspruchs 6 (vergleiche auch Fig. 3) und wird vorzugsweise im

Computer-Server-System CS ausgeführt.

Die optionale Tfcketing- Software SW5 betrifft insbesondere die Vorgänge rund um das Bearbeitungs-Ticket TI und damit die Merkmale des Patentanspruchs 20 und die übrigen optionalen Verwendungen eines Bearbeitungs-Tickets TI (vergleiche auch Fig. 10). Die optionale Ticketing-Software SW5 wird vorzugsweise im Computer- Server-System CS ausgeführt.

Das optionale Video-Messmodul SW6 betrifft die Ermittlung von geometrischen Parametern und/oder Bewegungsparametern und damit die Merkmale des Patentanspruchs 69 (vergleiche auch Fig. 9). Das optionale Video-Messmodul SW6 kann Teil der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl sein.

Eine Künstliche-Intelligenz-Funktion Kl kann in mehrere Subfunktionen oder Kl- Module aufgeteilt werden, die jeweils eine bestimmte Aufgabe übernehmen Beispielsweise kann die Künstliche-Intelligenz-Funktion KI die

Kl-Module SW7..SW14 aufweisen oder daraus gebildet werden. welche die untenstehenden Subfunktionen übernehmen beziehungsweise ausführen. Die Subfunktionen oder Kl-Module SW7..SW14 können aber auch mehreren Künstlichen-lntelligenz-Funktion Kl zugeordnet werden insbesondere kann je eine Subfunktionen beziehungsweise je ein Kl-Modul SW7.. SW14 je einer Künstlichen- Intelligenz-Funktion Kl zugeordnet sein. Demnach kann eine Künstliche-lnteiligenz- Funktion Kl eine Subfunktion oder ein Kl-Modul SW7 ..S W14 oder mehrere Subfunktionen oder Kl-Module SW7..SW14 aufweisen. Künstliche-Intelligenz- Funktion Kl und deren Sübfunktionen und Kl-Module SW7..SW14 können auch interagieren.

Das erste optionale KI-Modul SW7 betrifft die Formulierung der Anfrage beziehungsweise des Problems sowie üte Plausibilitätsprüfung der Anfrage und damit die Merkmale des Patentanspruchs 8. Des Weiteren betrifft das erste optionale Kl-Modul SW7 die Priorisierung des Inhalts der ersten Video-Aufnahme und damit die Merkmale des Patentanspruchs 18. Das erste optionale Kl-Modul SW7 kann auch die Einschätzung einer Komplexität einer der Anfrage zugrunde liegenden Problemstellung sowie die daraus folgenden Konsequenzen und somit die Merkmale der Patentansprüche 12 bis 14 betreffen. Das erste optionale Kl-Modul SW7 ist vorzugsweise Teil der Künstlichen-lntelligenz-Funktion Kl. Insbesondere können Trainingsdaten für das Kl-Modul SW7 aus der Anfrage-Phase P1 beziehungsweise aus der Präzisierungs-Phase P2 stammen (siehe auch die Patentansprüche 38, 39 und 43).

Das zweite optionale Kl-Modul SW8 betrifft die Abschätzung des Zeitbedarfs für die Bearbeitung der Anfrage sowie die Terminplanung und damit die Merkmale der Patentansprüche 15 und 17. Das zweite optionale Kl-Modul SW8 ist ebenfalls vorzugsweise Teil der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl.

Das dritte optionale Kl-Modul SW9 betrifft die Lösung des der Anfrage zugrunde liegenden Problems. Dieses kann eine Anfrage autonom bearbeiten oder einen menschlichen Diensterbringer DE, DE', DE1..DE3 bei seiner Arbeit unterstützen. Das dritte optionale Kl-Modul SW9 ist ebenfalls vorzugsweise Teil der Künstlichen- Intelligenz-Funktion Kl. Insbesondere können Trainingsdaten für das Kl-Modul SW9 aus der Lösungs-Phase P3 stammen (siehe auch die Patentansprüche 38, 39 und 43).

Das vierte optionale Kl-Modul SW10 betrifft das prädiktive Training der Diensterbringer DE, DE', DE1..DE3. also das Identifizieren und vorausschauende Erwerben einer fehlenden Problem-Lösungs-Kompetenz für ein zweites Produkt 16b, und damit die Merkmale der Patentansprüche 21 und 22. Das vierte optionale Kl- Modul SW10 ist ebenfalls vorzugsweise Teil der Künstlichen-Inteltigenz-Funktion Kl.

Das fünfte optionale Kl-Modul SW11 betrifft die Erkennung eines Persöniichkeitstyps und/oder eine Problem-Lösungs-Kompetenz eines Dienstsuchenden DS und damit die Merkmale der Patentansprüche 10 und 11 Das fünfte optionale Kl-Modul SW11 ist ebenfalls vorzugsweise Teil der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl.

Das sechste optionale Kl-Modul SW12 betrifft die Unterstützung beim Lernen und

Ausbilden eines Dienstsuchenden DS, also die Unterstützung bei der Lösung einer in der Anfrage enthaltenen Problemstellung, und damit die Merkmale der Patentansprüche 44 bis 50. Das sechste optionale Kl-Modul SW12 ist ebenfalls vorzugsweise Teil der Künstlichsn-lntelllgenz-Funktion Kl.

Das siebente optionale Kl-Modul SW13 betrifft die Unterstützung bei der Ausführung einer Bewegung, insbesondere beim Tanzen oder Spielen eines Musikinstruments, und damit die Merkmale der Patentansprüche 70 bis 84. Das siebente optionale Kl- Modul SW13 ist ebenfalls vorzugsweise Teil der Künstlichen-lntelligenz-Funktion Kl.

Das achte optionale Kl-Modul SW14, das Teil des Steuermoduls 28 sein oder dieses beinhalten oder bilden kann, betrifft die Erkennung eines Rhythmus, eines Tanzes und/oder einer Melodie in einem Musikstück MS, MS' und damit die Merkmale der

Patentansprüche 75 und 82. Das achte optionale Kl-Modul SW14 ist ebenfeite vorzugsweise Teil der Künstlichen-Intelligenz-Funktion Kl. Insbesondere kann das achte optionale Kl-Modul SW14 auch dafür eingesetzt werden, eine Anleitung für einen Bewegungsablauf mit einem beim Dienstsuchenden DS wiedergegebenen Musikstück MS, MS' zu synchronisieren.

Die Merkmale der Patentansprüche 61 bis 64 betreffen vorwiegend die Augmented- Reality-Software SW3, die Patentansprüche 65 bis 68 vorwiegend die User- App SW2

Generell wird angemerkt, dass die oben angeführte Zuordnung dar Software- Funktionen SW1..SW14 zu den einzelnen physischen Modulen rein beispielhaft ist und auch anders ausgebildet sein kann. Insbesondere kann eine Software- Funkton SW1 ..SW14 auch auf mehrere physische Module aufgelegt sein, im Speziellem wenn die physischen Module zur Ausführung der betreffenden Software- Funktion SW1..SW14 miteinander interagieren. Beispielsweise sind am Schritt f) des vorgestellten Verfahrens in aller Regel sowohl die Augmented-Reality-Software SW3 als auch die User-App SW2 beteiligt und so weiter.

Fig 27 zeigt schließlich eine schematische Darstellung eines beispielhaften

Datenflusses im vorgestellten System. Konkret zeigt die Fig. 27 im unteren Bereich einen Dienstsuchenden DS, wobei das Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 als optionale Elemente eine Kamera CAM (siehe auch die Kameras 22a..22c in den

Fig. 17 und 18), ein Mikrofon MIC, ein Ortungsmodul LOC, einen Beschleunigungs- und/oder Onentierungssensor ACC. einen Lautsprecher SPK, einen Touchscreen TSC sowie eine Schnittstelle INT aufweist . In einem Prozessor des Endgeräts 4 wird die Software-Funktion SW2 (User-App) ausgeführt, welche in diesem Beispiel mit der Kamera CAM, dem Mikrofon MIC, dem Ortungsmodul LOC. dem Beschleunigungs- und/oder Orientierungssensor ACC, dem Lautsprecher SPK, dem Touchscreen TSC sowie der Schnittstelle INT in Verbindung steht. In der Software- Funktion SW2 ist in diesem Beispiel zudem die Software- Funktion SW3 (Augmented-Reality-Software) eingebettet

Zudem umfasst die in Fig. 27 dargestellte Anordnung im oberen Bereich einen Diensterbringer DE, wobei das Endgerät 2 des diensterbringenden Benutzers 1 in diesem Beispiel gleich aufgebaut ist wie das Endgerät 4 des dienstsuchenden Benutzers 3 und als optionale Elemente eine Kamera CAM', ein Mikrofon MIC, ein Ortungsmodul LOC', einen Beschleunigungs- und/oder Orientierungssensor ACC', einen Lautsprecher SPK'. einen Touchscreen TSC sowie eine Schnittstelle INT' aufweist. In einem Prozessor des Endgeräts 2 wird eine weitere Instanz der Software-Funktion SW2' (User-App) -ausgeführt, welche in diesem Beispiel mit der Kamera CAM', dem Mikrofon MIC', dem Ortungsmodul LOC', dem Beschleunigung®- und/oder Orientierungssensor ACC', dem Lautsprecher SPK', dem

Touchscreen TSC' sowie der Schnittstelle INT' in Verbindung steht. In der Software- Funktion SW2' ist in diesem Beispiel zudem eine weitere Instanz dar Software-

Funktion SW3' (Augmented-Reality-So^are) eingebettet.

Das Objekt 5 im Bereich des Dienstsuchenden DS weist als optionale Elemente eine Schnittstelle INT" sowie einen damit verbundenen Datenspeicher DAT auf. Zudem sind in der Fig. 27 die Datenbank DB (mit der Software-Funktion SW1) sowie die optionalen Software- Funktionen SW4..SW14 dargestellt.

Die Schnittstellen INT..INT" können nach einem oder mehreren der folgenden Datenübertragungsverfahren arbeiten: LAN (Local Area Network), WLAN (Wireless LAN), Bluetooth, NFC (Near Field Communication), RFID (Radio Frequency Identification), GSM (Global System for Mobile Communication), LTE (Long Term Evolution), und viele mehr. Die Kamera CAM, CAM' kann für den sichtbaren Wellenlängenbereich und/oder für den Infrarotbereich ausgelegt sein. Zudem kann die Kamera CAM, CAM' auch einen Raumtiefensensor umfassen, beispielsweise einen LIDAR-Sensor (Light imaging detection and ranging). Das Mikrofon MIC', MIC" kann dazu ausgelegt sein, Schall im hörbaren Bereich und/oder im unhörbaren Bereich zu erfassen, das heißt neben hörbarem Schall Infraschall und/oder Ultraschall.

Das Ortungsmodul LOC, LOC' kann zum Beispiel nach dem Standard für

GPS (Global Positioning System), Beidou, Galileo oder GLONASS (Global Navigation Satellite System) arbeiten.

Der Beschleunigungs» und/oder Orientierungssensor ACC, ACC' kann dazu eingerichtet sein, eine Beschleunigung und/oder Orientierung des Endgeräts 2, 4 zu messen. Durch Integration der Beschleunigung können die Orientierung des Endgeräts 2, 4 ausgehend von einer Ausgangsorientierung und die Position des Endgeräts 2, 4 ausgehend von einer Ausgangsposition ermittelt werden. Diese

Vorgangsweise ist insbesondere, aber nicht nur, im Zusammenhang mit der zu den Fig, 17 und 18 offenbarten Ausführungsvarianten von Vorteil

Der Touchscreen TSC, TSC^: kann insbesondere Text und Video-Daten .anzeigen. sowie Eingaben erfassen. Denkbar wäre natürlich auch, dass das Endgerät 2, 4 eine gesonderte Tastatur autweist

In einer einfachen Konfiguration, wird vom dienstsuchenden Benutzer 3 mit Hilfe des Touchscreens TSC und/oder des Mikrofons MIC sowie der Software-Funktion SW2 eine Anfrage REQ formuliert und über die Schnittstelle INT abgesetzt. Die

Anfrage REQ wird in der schon bereits offenbarten Weise in der Datenbank DB durch die Software-Funktion SW1 zur Suche eines geeigneten Diensterbringers DE verarbeitet. Der positive Ausgang der Suche wird in der Fig. 27 durch die strichpunktierte Linie zwischen der Datenbank DB und dem Diensterbringer DE symbolisiert. In Folge wird die Anfrage REQ über die Schnitstelle INT' an die Software-Funktion SW2' geleitet und über den Touchscreen TSC' und/oder den Lautsprecher SPK' beim Diensterbringer DE ausgegeben. Des Weiteren filmt der dienstsuchende Benutzer 3 mit der Kamera CAM sowie der Software-Funktion SW2 das Objekt 5, wodurch eine erste Video-Aufnahme VID erzeugt wird, die ebenfalls über die Schnittstelle INT versendet und über die Schnitstelle INT' empfangen wird, in Folge wird die erste Video-Aufnahme VI D mit Hilfe der Software-Funktion SW2' und dem Touchscreen TSC' beim diensterbringenden Benutzer 1 angezeigt Dieser erzeugt in Folge mit Hilfe der Software-Funktion SW3’ das virtuelle Objekt VO, das der am Touchscreen TSC' angezeigten ersten Video-Aufnahme VID überlagert wird. Des Weiteren wird das virtuelle Objekt VO über die Schnitstellen INT' versandt und über die Schnitstelle INT empfangen. Mit Hilfe der Software-Funktion SW2 und des Touchscreens TSC wird das virtuelle Objekt VO auch der beim Dienstsuchenden DS angezeigten ersten Video-Aufnahme VID überlagert. Zusätzlich kann vom diensterbringenden Benutzer 1 über das Mikrofon MIC eine Audio-Information AU erfasst und über die Schnittstellen INT' und INT übertragen werden. Beim dienstsuchenden Benutzer 3 kann diese Audio-Information AU beispielsweise über den Lautsprecher SPK ausgegeben werden.

In einer weiteren optionalen Ausführungsform kann der Aufenthaltsort des Dienstauchenden DS mit Hilfe des Ortungsmoduls LOC festgestellt werden, um etwa den Diensterbringer DE im Schritt b) zusätzlich basierend auf einem Aufenthaltsort des Dienstsuchenden DS zu bestimmen oder um die Möglichkeit für eine Diensterbringung am Ort des Dienstsuchenden DS zu prüfen.

In einer weiteren optionalen Ausführungsform können Daten aus dem Objekt 5 ausgelesen werden , sofern das Objekt 5 über eine entsprechende Schnitstelle INT" und einen damit verbundenen Datenspeicher DAT verfügt, so wie das in der Fig. 27 dargestellt ist. Daten können beispielsweise, aber nicht nur, Daten zur Identifikation des Objekts 5 sein, Messdaten eines Sensors des Objekts 5, Metadaten eines auf dem Objekt 5 gespeicherten Musikstücks MS, MS' und sc weiter. An dieser Stelle wird auch angemerkt, dass Daten auch über die Kamera CAM erfasst werden können, wenn diese auf dem Objekt 5 lesbar angebracht sind. Dabei kann es sich beispielsweise um alphanummerische Zeichen, einen Barcode oder einen QR-Code handeln. Grundsätzlich wäre es auch denkbar, Daten über das Mikrofon MIC zu erfassen, sofern das Objekt 5 Daten akustisch ausgeben kann, beispielsweise über entsprechende Modem-Standards. Die angesprochenen Daten können vorteilhaft in die Anfrage REQ eingebetet werden, um diese zu ergänzen oder such ganz zu bilden. Denkbar wäre aber auch, dass die Daten gesondert übertragen werden.

In einer weiteren optionalen Ausführungsform können der Datenbank DB beziehungsweise der ersten Software-Funktion SW1 eine oder mehrere der Software-Funktionen SW7 (Formulierung Problem, Inhaltspriorisierung, Plausibilitätsprüfung), SW8 (Zeitschätzung), SW11 (Erkennung eines Persöniichkeitstyps und/oder einer Problem-Lösungs-Kompetenz) und/oder SW14 (Erkennung Rhythmus, Tanz und/oder Melodie) vorgeschaltet sein. Diese Software-Funktionen SW7, SW8, SW11 , SW14 können die erste Video- Aufnahme VID verarbeiten sowie gegebenenfalls auch die Anfrage RED und/oder vom Objekt 5 erfasste Daten. Auf dieser Basis können die Software- Funktionen SW7, SW8, SW11, SW14 die schon beschriebenen Funktionen ausführen und die Anfrage REG ergänzen, bilden oder auf Plausibilität prüfen. Wird die Anfrage REQ auf Plausibilität geprüft, so kann ein entsprechendes Ergebnis auch an das Endgerät 4 zurückgeschickt werden, um den dienstsuchenden Benutzer 3 zu informieren und gegebenenfalls weitere Informationen von ihm zu verlangen.

In einer weiteren optionalen Ausführungsform können mehrere Instanzen der Software-Funktion SW4'..SW4' " (Übersetzungs- / Transkriptionsmodul) vorgesehen sein. Dadurch kann die Anfrage REQ in der schon beschriebenen Waise übersetzt und/oder transkribiert werden, bevor sie in der Datenbank DB beziehungsweise von der ersten Software-Funktion SWl empfangen wird (erste Instanz der Software- Funktion SW4'). Zudem können von der Datenbank DB oder der ersten Software» Funktion SW1 an den Diensterbringer DE übermittelte Informationen ebenfalls übersetzt und/oder transkribiert werden (zweite Instanz der Software- Funktion SW4" ). Schließlich ist durch die dritte Instanz der Software-Funktion SW4"' möglich, eine vom Diensterbringer DE an den Dienstsuchenden DS übermittelte Information zu übersetzen und/oder transkribieren. Beispielsweise wäre denkbar, dass der Dienstsuchende DS eine erste Sprache verwendet, die Software- Funktionen SW7, SW8, SW11 , SW14 und die Datenbank DB beziehungsweise die Software-Funktion SW1 eine zweite Sprache und der Diensterbringer DE eine dritte Spreche. Generell kann sich die Software-Funktion SW4..SW4" in elfen Fällen auf die Übersetzung von gesprochenem und/oder geschriebenen Text beziehen. Weiterhin ist denkbar, dass eine oder mehrere der Software-Funktionen SW9 (Lösung des der Anfrage zugrunde «egenden Problems), SW6 (Ermitlung von geometrischen Parametern und/oder Bewegungsparametern), SW12 (Unterstützung beim Lernen und Ausbilden), SW13 (Unterstützung rhythmische Bewegung) in der schon beschriebenen Weise als Diensterbringer DE vorgesehen sind oder den menschlichen diensterbringenden Benutzer 1 bei der Diensterbringung unterstützen.

Weiterhin können die Software-Funktionen SW5 (Ticketing), SW8" (Terminplanung), SW10 (Prädiktives Training) in der schon beschriebenen Weise optional vorgesehen sein. An dieser Steile wird angemerkt, dass die Software-Funktion SWS aus der Fig, 26 in der Fig. 27 in die beiden Subfunktionen SW8' (Zeitschätzung) und

SW8" (Terminplanung) unterteilt sind, da sie vorteilhaft an verschiedenen Punkten des Datenflusses ansetzen.

Weiterhin wird angemerkt, dass die in der Fig, 27 dargestellten Software-

Funktionen SW4. .SW14 sowie die Datenbank DB beziehungsweise die Software- Funktion SW1 zwar vorteilhaft im Internet beziehungsweise als Cloud-Service zur

Verfügung gestellt werden, um diese auf einfache Weise aktuell haten zu können, jedoch auch ganz oder teilweise auf den Endgeräten 2, 4 gespeichert sein können, um die Datenübermittlung zu reduzieren oder deren Ausführung zu beschleunigen. Beispielsweise können die Software-Funktion SW13 und/oder die Software- Funktion SW14 lokal auf dem Endgerät 4 gespeichert sein, um Probleme mit Latenz und Laufzeit zu vermeiden. Beispielsweise kann in diesem Zusammenhang ein Satz von Bewegungen einer Anleitung für einen Bewegungsablauf auf das Endgerät 4 geladen und dort synchron zur Musik abgespielt werden. Umgekehrt ist auch vorstellbar, dass die Software-Funktion SW3 nicht in der Software-Funktion SW2 eingebetet ist, sondern als eigenständige App in den Endgeräten 2, 4 gespeichert ist oder als Cloud-Service zur Verfügung gestellt wird.

Ein Gomputerprogramm, das in/auf das Endgerät 4 des dienstsuchenden

Benutzers 3 ladbar ist und das die Software-Funktionen SW2, SW3 umfasst, kann bei Ausführung die folgenden Schritte ausführen-. -) Erfassen der Anfrage REQ für die Erzeugung eines virtuellen Objekts VO in einer Video-Aufnahme VID,

-) Senden der Anfrage REQ an eine Suchfunktion für die Datenbank DB im Computer-Server-System CS,

-) Erfassen einer ersten Video-Aufnahme VID einer Szene SZ,

-) Senden der ersten Video-Aufnahme VID an die Datenbank DB oder an einen von der Datenbank DB bestimmten Diensterbringer DE und g) Empfangen des virtuellen Objekts VO vom Diensterbringer DE und Anzeigen des virtueiien Objekts VO an der durch den Diensterbringer DE bestimmten örtlichen Position in der Szene SZ in der ersten Video-Aufnahme VID.

Alternativ ware in einem Fall h) auch denkbar» dass die vom Diensterbringer DE mit dem virtuellen Objekt VO ergänzte erste Video-Aufnahme VID empfangen und auf dem Endgerät 4 angezeigt wird.

Das Computerprogramm auf dem Endgerät 4 kann auch noch folgende optionale Schritte ausführen: - Senden der Anfrage REQ an eine Suchfunktion SF für das Internet WEB. wobei die Anfrage REQ das Schlagwort AR_Service enthält oder die Anfrage REQ vorn Computerprogramm mit dem Schlagwort AR _Service ergänzt wird, - Empfangen einer von der Suchfunktion SF erstellten Ergebnisliste LST3 mit Diensterbringern DE, DE' , DE1..DE4, - Empfangen einer Auswahl eines Diensterbringers DE, DE’, DE1 ,.DE4 vom dienstsuchenden Benutzer 3, - Senden der ersten Video-Aufnahme VID an die Adresse ARJJnk oder Identität AR_ID des gewählten Diensterbringers DE, DE', DE1..DE4 und - Empfangen des vom gewählten Diensterbringer DE, DE', DE1..DE4 erzeugten virtuellen Objekts VO, VO1 ..VO7 (Fall g) oder Empfangen der vom gewählten Diensterbringer DE, DE', DE1..DE4 ergänzten ersten Video-Aufnahme VID (Fall h). Das Computerprogramm auf dem Endgerät 4 kann zudem folgende optionale Schritte ausführen: - vor dem Senden der ersten Video- Aufnahme VID Senden der

Adresse AR_Link oder Identität AR_ID des gewählten

Diensterbringers DE, DE', DE1..DE4 an einen außerhalb des Internets WEB liegenden Teil dar Datenbank DB, - Empfangen einer »Rückmeldung von diesem Teil der Datenbank DB und - Senden der ersten Video- Aufnahme VID nur dann an die Adresse AR „Link oder Identität AR_ID des gewählten Diensterbringers DE, DE', DE1..DE4, wenn die genannte Rückmeldung anzeigt, dass der Diensterbringer DE, DE', DE1..DE4 zur Bearbeitung der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS bereit und/oder berechtigt ist. Schließlich kann das genannte Computerprogramm einen potenziellen Diensterbringer DEx. zu dem Daten außerhalb der Teilmenge TM im Internet WEB veröffentlicht sind, der jedoch im Schritt b) von der Suchfunktion SF bestimmt oder ermittelt wird, insbesondere automatisch verständigen, wenn der Dienstsuchende DS einen dem potenziellen Diensterbringer DEx zugeordneten Datensatz aufruft In einer weiteren Variante können eine oder mehrere der Daten: erste Video- Aufnahme VID, virtuelles Objekt VO, Audio-Information AU über die Datenbank DB beziehungsweise die Software-Funktion SW1 geführt werden. In der Fig . 27 ist dazu ein Beispiel dargestellt, bei dem sämtliche Kommunikation zwischen dem Dienstsuchenden DS und dem Diensterbringer DE über die Datenbank DB beziehungsweise die Software-Funktion SW1 geführt wird (strichliert dargestellt).

Ein Computerprogramm, das in/auf die Datenbank DB ladbar ist und die Software- Funktion SW aufweist, kann bei Ausführung die folgenden Schritte ausführen: -) Empfangen einer Anfrage REQ für die Erzeugung eines virtuellen Objekts VO in einer Video-Aufnahme VID von einem Dienstsuchenden DS, -) Bestimmen eines Diensterbringers DE aus einer Vielzahl von Diensterbringern DE^: basierend auf der Anfrage REQ des Dienstsuchenden DS und Eigenschafts-Profiten und/oder Wissens-Profilen der Diensterbringer DE, -) Empfangen einer ersten Video-Aufnahme VID einer Szene SZ vom Dienstsuchenden DS, -) Senden der ersten Video-Aufnahme VID an den Diensterbringer DE und g) Empfangen eines virtuellen Objekts VO vom Diensterbringer DE und Senden des virtuellen Objekts VO an den Dienstsuchenden DS oder h) Empfangen der mit einem virtuellen Objekt VO ergänzten ersten Video- Aufnahme VID vom Diensterbringer DE und Senden der ergänzten ersten Video- Aufnahme VID an den Dienstsuchenden DS, Das Computerprogramm auf dem Endgerät 4 erhalt das virtuelle Objekt VO oder die mit dem virtuellen Objekt VO ergänzte erste Video-Aufnahme ViD in diesem Fall nicht direkt vom Diensterbringer DE, sondern von der oder über die Datenbank DB.

Zusammenfassend kann ein dienstsuchender Benutzer 3 durch die vorgeschlagenen Maßnahmen rasch und auf för ihn unkomplizierte Weise eine Lösung für seine Anfrage REQ und insbesondere eine Hilfestellung för ein sieh ihm stellendes Problem erhalten. Das vorgestellte Verfahren ist dabei nicht auf bestimmte Themengebiete begrenzt, sondern kann breit eingesetzt werden. Insbesondere, jedoch nicht nur, eignet es sich für Probleme des täglichen Lebens, technische Belange, Schulung und Ausbildung, Medizin, Land- und Forstwirtschaft sowie für den Tourismus.

Abschließend wird festgehalten, dass die in den Figuren enthaltenen Merkmale beliebig ausgetauscht und miteinander kombiniert werden können, insbesondere wird auch festgehalten, dass die dargestellten Vorrichtungen in der Realität auch mehr oder auch weniger Bestandteile als dargestellt umfassen können. Teilweise können die dargestellten Vorrichtungen beziehungsweise deren Bestandteile auch unmaßstäblich und/oder vergrößert und/oder verkleinert dargestellt sein.

BEZUGSZEICHENLISTE

1 diensterbringender Benutzer

2 Endgerät diensterbringender Benutzer 3 dienstsuchender Benutzer

4, 4a ,4d 4' Endgerät dienstsuchender Benutzer

5,5' Objekt

6 optisches Steuerelement

7 graphischer Text 8, 8' Kalender

9 virtuelle Bekleidung

10a,.10c Teilnehmer

11 Alarm

12 Bildschirm 13 Teil bereich

14 Restbereich

15 Akkustand

16a, 16b Produkt

17 Internet-Seite 18 Browser-Fenster

19 Augen

20 Blatt

21 Stift

22a..22c Kamera 23a, 23b Raumtiefensensor

24 Lichtquelle

25 Fußbboen

26 Ausgabegerät (Lautsprecher)

27 Streaming-Server 28 Steuermodul a Abstand Steuerelement abc transkribierte Information b Größe Steuerelement d1, d2 Abstand t Zeit ε Radius Epsilon-Umgebung

ACC, ACC' Beschleunigungs- und/oder Orientierungssensor

AD Administrator

ADR Internet-Adresse AR_ID Identität

AR _Link AR -Rufadresse

AR_Service Schlagwort

AU Audio-Information

BF Blickfeld

CAM, CAM' Kamera

CONV Konverter

CS Computer-Server-System

DAT Datenspeicher

DB Datenbank

DB' virtuelle Datenbank

DB" Sub-Datenbank

DBT Trainingsdatenbank

DBE Datensatz / Datenbankeintrag

DE, DE', DE1..DE4 Diensterbringer

DEx potenzieller, unregistrierter Diensterbringer

DOK1, DOK2 Dokumentation

DS Dienstsuchender

EB Erfassungsbereich E1 Eigenschafts-Dimension

FP Fokuspunkt

LOC Ortungsmodul

LST1..LST3 Ergebnisliste

ID1..ID3 Idenitifikations-Tags

ID Menge an Identifikations-Tags

IND index

INF Menge an transkribierter Information

INP Eingangsdaten INT..INT" (Daten)Schnittstelle

Kl, Kl', KI1..KI5 Künstliche-Intelligenz-Funktion

MD Zusatzdaten / Metadaten

MIC, MIC' Mikrofon MS, MS' Musikstück

N_P1, N_P2 Normalprojektion

P Endpunkt Vektor

P1..P3 Phasen

P_A Endpunkt Anfrage* Vektor P_DE1, P_DE2 Endpunkt Profil-Vektor

PT Menge an Phasen-Tags

PT1. PT2 Phasen-Tags

PV (perspektivische) Verzerrung

RD räumliche Daten / 3D-Daten RES Resultat

REQ Anfrage

RT Rotation

S1..S3 Schritt

SD Suchdienst SF Suchfunktion

SIMK Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion

SK Skalierung

T Zeitaufwand

TM Teilmenge TN Taktnummer

TS Taktschlag

TSC, TSC' Touchscreen

SPK. SPK' Lautsprecher

SW1..SW14 Software-Modul TI Bearbeitungs-Ticket

SZ, SZ' Szene

V Vektor

V_A Anfrage-Vektor

V_DE1 ,V_DE2 Profil-Vektor V_E1 Vektorkomponente Eigenschaft

V_W1, V_W2 Vektorkomponente Wissen

VID (erste) Video-Aufnahme

VO, VO1..VO11 virtuelles Objekt VO6'..VO7" virtuelles Sub-Objekt

VO' in Trainingsdatenbank gespeichertes virtuelles Objekt

VZ Verzeichnis

W1, W2 Wissens-Dimension

WEB Internet

Claims

PATENTANSPRÜCHE

1. Verfahren zur Erzeugung eines virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11) in einer Video-Aufnahme (VID) durch zumindest einen Diensterbringer (DE, DE’, DE1. .DE4). welcher zumindest einem diensterbringenden Benutzer (1) mit seinem Endgerät (2) und/oder zumindest einer Künstlichen -Intelligenz-Funktion (KI KI', KI1 , KI5) in einem Computer-Server-System (CS) entspricht, umfassend die Schritte a) Empfangen einer Anfrage (REQ) für die genannte Erzeugung von einem Dienstsuchenden (DS), welcher einem dienstsuchenden Benutzer (3) mit seinem Endgerät (4, 4a..4d) entspricht, im Computer-Server-System (CS). b) Bestimmen eines Diensterbringers (DE) aus einer Vielzahl von Diensterbringem (DE') in einer Datenbank (DB) im Computer-Server-System (CS) basierend auf der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) und Eigenschafts- Profiten und/oder Wissens-Profilen der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4), c) Starten einer ersten Video-Aufnahme (VID) einer Szene (SZ) beim

Dienstsuchenden (DS), d) Übertragen der ersten Video-Aufnahme (VID) an den zumindest einen im Schritt b) bestimmten Diensterbringer (DE), e) Erzeugen des virtuellen Objekts (VO, VO1 ..VO11) an einer örtlichen Position in der Szene (SZ) in der ersten Video-Aufnahme (VID) durch den zumindest einen im Schritt b) bestimmten Diensterbringer (DE) basierend auf der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) und f) Bereitstellen des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11 ) beim

Dienstsuchenden (DS).

2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt f) durch f1) Einbienden des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11) in die aktive, erste Video-

Aufnahme (VID) an der im Schritt e) angegebenen örtlichen Position beim Dienstsuchenden (DS) oder f2) Übermitteln der mit dem virtuellen Objekt (VO, VO1..VO11) ergänzten und gestoppten, ersten Video-Aufnahme (VID) an den Dienstsuchenden (DS) oder f3) Einbienden des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11) in eine aktive, zweite

Video-Aufnahme derselben Szene (SZ), die nach der ersten Video-Aufnahme (VID) gestartet wird, an der im Schritt e) angegebenen örtlichen Position beim Dienstsuchenden (DS) erfolgt. 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das im Schritt e) eingeblendete virtuelle Objekt (VO, VO1..VO11 ) eine bewegte Animation eines in der Szene (SZ) enthaltenen Objekts (5) und/oder eine bewegte Animation eines Werkzeugs aufweist, wobei die Animation insbesondere einen Lösungsweg für eine in der Anfrage (REQ) enthaltene Fragestellung aufzeigt 4. Verfahren nach Anspruch 3. dadurch gekennzeichnet, dass - eine Bewegung des realen in der Szene (SZ) enthaltenen Objekts (5), für das eine Animation angezeigt wird, erfasst wird und eine Warnung ausgegeben wird, wenn die Bewegung des realen Objekt (5) von der Bewegung des animierten Objekts (5) abweicht und/oder - eine Bewegung und/oder Art des realen in der Szene (SZ) enthaltenen Werkzeugs, für das eine Animation angezeigt wird, erfasst wird und eine Warnung ausgegeben wird, wenn die Bewegung des realen Werkzeugs von der Bewegung des animierten Werkzeugs abweicht oder wann die Art des realen Werkzeugs von der Art des animierten Werkzeugs abweicht.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass das virtuelle Objekt (VO, VO1 ..VO11) eine Audio-Information (AU) umfasst insbesondere eine Audio-Information (AU), die durch Auswahl eines optischen Steuerelements (6) im virtuellen Objekt (VO, VO1 ..VO11) abspielbar ist.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet dass eine Audio-Information (AU) eine gesprochene information enthält und diese gesprochene Information - in einen graphischen Text (7) in derselben Sprache umgewandelt wird oder - in einen graphischen Text (7) in einer anderen Sprache umgewandeit wird oder - in einen graphischen Text (7) mit geänderter Sprachkomplexität umgewandelt wird oder - in eine gesprochene Information in einer anderen Sprache umgewandelt wird oder - in eine gesprochene Information mit geänderter Sprachkomplexität umgewandelt wird,

7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass das virtuelle Objekt (VO, VO1..VO11) ein Steuerelement (6) umfasst, das durch eine Geste des Dienstsuchenden (DS) aktivierbar ist.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Video-Aufnahme (VID) im Computer-Server-System (CS) im Rahmen der Anfrage (REQ) empfangen wird und dort mit Hilfe der zumindest einen Künstlichen- Intelligenz-Funktion (Kl, KI', KI1, KI5) analysiert wird und darauf basierend die Anfrage (REQ) für den Schritt b) formuliert crter konkretisiert wird oder die Anfrage (REQ) im Hinblick auf Plausibilität mit vom Dienstsuchenden (DS) gemachten Angaben geprüft wird.

9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) im Schritt b) zusätzlich basierend auf einem Eigenscharts-Profil und/oder Wissens-Profil des Dienstsuchenden (DS) bestimmt wird.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion (Kl, KI', KI1..KI5) - aus einem Inhalt und/oder einer Art der Formulierung der Anfrage (REG) und/oder - aus einem Verhalten des Dienstsuchenden (DS) während der ersten Video- Aufnahme (VID) einen Persönlichkeitstyp des Dienstsuchenden (DS) einschätzt und in einem Eigenschafts-Profil des Dienstsuchenden (DS) speichert und/oder eine Problem- Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden (DS) für die Lösung einer in der Anfrage (REQ) enthaltenen Problemstellung einschätzt und in einem Wissens-Profil des Dienstsuchenden (DS) speichert und/oder eine Zufriedenheit des Dienstsuchenden (DS) einschätzt und daraus eine Qualität der Diensterbringung ableitet und speichert und/oder eine Zufriedenheit des Dienstsuchenden (DS) einschätzt und Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit eingeleitet werden,, wenn die eingeschätzte Zufriedenheit unter einem vorgegebenen Mindestmaß bleibt.

11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10. dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion aus dem Verhalten eines Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) während einer Diensterbringung einen Persönlichkeitstyp des Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) einschätzt und im Eigenschafts-Profil des Diensterbringers (DE, DE', DE1 ..DE4) speichert und/oder eine Problem-Lösungs-Kompetenz des Dtensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) für eine Lösung einer in der Anfrage (REQ) enthaltenen Problemstellung einschätzt und im Wissens-Profil des Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) speichert.

12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 , dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) - eine Komplexität einer der Anfrage (REQ) zugrunde liegenden Problemstellung basierend auf der Anfrage (REQ) und/oder der ersten Video- Aufnahme (VID) schätzt, - die Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden (DS) mit der Komplexität der der Anfrage (REQ) zugrunde liegenden Problemstellung vergleicht, - prüft, ob die Problem-Lösungs-Kompetenz des Dienstsuchenden (DS) mit Unterstützung durch das in Schritt f) übermittelte virtuelle Objekt (VO, VO1 ..VO11) voraussichtlich ausreicht, um das der Anfrage (REQ) zugrunde liegende Problem zu lösen und - bei negativem Ausgang der Prüfung vom Computer-Server-System (CS) ein Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) ermittelt wird, welcher die Bereitschaft aufweist, zum Dienstsuchenden (DS) zu reisen und das der Anfrage (REQ) zugrunde liegende Problem vor Ort zu lösen.

13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass - die zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) die Problem-Lösungs-Kompetenz des Diensterbringers (DE, DE' DE1..DE4) mit der Komplexität der der Anfrage (REQ) zugrunde liegenden Problemstellung vergleicht - prüft, ob die geschätzte Problem-Lösungs-Kompetenz des Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) voraussichtlich ausreicht, um das der Anfrage (REQ) zugrunde liegende Problem vor Ort beim Dienstsuchenden (DS) zu lösen und - der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) bei negativem Ausgang der Prüfung an die Stelle des Dienstsuchenden (DS) tritt und das Verfahren nach den Schritten a) bis f) erneut ausgeführt wird.

14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) mit unterschiedlichen Problem- Lösungs-Kompetenzen ermittelt werden, welche eine der Anfrage (REQ) zugrunde liegende Problemstellung gemeinschaftlich lösen, wenn keiner der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) die nötige Problem-Lösungs-Kömpetenz aufweist, das der Anfrage (REQ) zugrundeliegenden Problem alleine zu lösen.

15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Video-Aufnahme (VID) im Computer-Server-System (CS) im Rahmen der Anfrage (REQ) empfangen wird und dort mit Hilfe der zumindest einen Künstlichen- Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) analysiert wird und die Analyse eine Schätzung eines Zeitaufwands (T) für eine Bearbeitung enthält und die Schätzung dem Dienstsuchenden (DS) und/oder dem im Schritt b) bestimmten Diensterbringer (DE) zur Verfügung gestellt wird.

16. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Schritte d) bis f) zu einem Zeitpunkt ausgeführt werden, welcher zwischen dem Dienstsuchenden (DS) und dem im Schritt b) ermitteltern Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) vereinbart wird.

17. Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyse eine Schätzung eines Zeitaufwands (T) für eine Bearbeitung enthält und - die Schätzung als Grundlage für eine Suche eines gemeinsamen Termins in Kalendern (8, 8') des Dienstsuchenden (DS) und Diensterbringers (DE) herangezogen wird oder - mit Hilfe eines Kalenders (8') des Diensterbringers (DE) ein Zeitraum bestimmt wird, welcher hinsichtlich seiner Länge der Schätzung entspricht und in welchem der Schritt e) durch den Diensterbringer (DE) auszuführen ist.

18. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Video-Aufnahme (VID) im Computer-Server- System (CS) im Rahmen dar

Anfrage (REQ) empfangen wird und dort mrt Hilfe der zumindest einen Künstlichen- Intelligenz-Funktion (KI Kl' KI1..KI5) analysiert wird und der im Schritt b) bestimmte Diensterbringer (DE) über einen Zeitraum und/oder eine örtliche Position in der ersten Video-Aufnahme (VID) informiert wird , welcher oder welche für die Durchführung des Schritts e) durch den Diensterbringer (DE) besonders relevant ist.

19. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass der Diensterbringer (DE, DE) DE1..DE3) im Schritt b) zusätzlich basierend auf seinem Aufenthaltsort oder einem Aufenthaltsort des Dienstsuchenden (DB) bestimmt wird.

20. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 19. dadurch gekennzeichnet, dass die Anfrage (REQ) sowie die Schritte b), d), e) und/oder f) in einem Bearbeitungs- Ticket (TI) dokumentiert werden,

21 Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass das Computer-Server-System (CS) - fen Verzeichnis (VZ) von ersten Produkten (16a) einer Produktkategorie und/oder eines Herstellers führt, die als Objekte (5) Teil empfangener, früherer Anfragen (REQ) waren, - Internet-Seiten (17) sucht, auf denen diese ersten Produkte (18a) angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden, - Internet-Seiten (17), auf denen die ersten Produkte (16a) identifiziert werden, auf andere, zweite Produkte ( 16b) derselben Produktkategorie und/oder desselben Herstellers hin untersucht werden, die nicht im genannten Verzeichnis (VZ) enthalten sind, - auf den Internet-Seiten (17) eine erste Dokumentation (DOK1) sucht, welche sich auf die ersten Produkte (16a) bezieht, und eine zweite Dokumentation (DOK2) derselben Dokumentkategorie sucht, welche sich auf die zweiten Produkte (16b) bezieht, die erste Dokumentation (DOK1) und die zweite Dokumentation (DOK2) auf Abweichungen hin untersucht und a) einen Hinweis auf eine fehlende Problem-Lösungs-Kompetenz ausgibt wenn es eine Abweichung eines Dokumentinhalts feststellt , welche sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen (REQ) bezieht, und/oder b) wenn es keine Abweichung eines Dokumentinhalts feststellt, welche sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen (REQ) bezieht, einen Hinweis auf eine vorhandene Problem-Lösungs-Kompetenz ausgibt und/oder Lösungen für die ersten Produkte (16a), welche sich auf diese früheren Anfragen (REQ) beziehen, für die zweiten Produkte (16b) verfügbar macht.

22. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 21 , dadurch gekennzeichnet, dass das Computer-Server-System (CS) ein Verzeichnis (VZ) von ersten Produkten (16a) einer Produktkategorie und/oder eines Herstellers führt, die als Objekte (5) Teil empfangener, früherer Anfragen (REQ) waren,

Internet-Seiten (17) sucht, auf denen diese ersten Produkte (16a) angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden,

Internet-Seiten (17), auf denen die ersten Produkte (16a) identifiziert werden, auf veröffentlichte Fragen betreffend eine Gleichheit mit oder betreffend Unterschiede zu einem anderen, zweiten Produkt (16b) derselben Produktkategorie und/oder desselben Herstellers hin untersucht, wobei das zweite Produkt (16b) nicht im genannten Verzeichnis (VZ) enthalten ist, auf den Internet-Seiten (17) eine Antwort auf die genannte Frage sucht und a) einen Hinweis auf eine fehlende Problem-Lösungs-Kompetenz ausgibt, wenn die Antwort auf einen Unterschied zwischen dem ersten Produkt (16a) und dem zweiten Produkt (16b) schließen lässt welcher sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen (REQ) bezieht, und/oder b) wenn die Antwort auf keinen Unterschied zwischen dem ersten Produkt (16a) und dem zweiten Produkt (16b) schließen lässt, welcher sich inhaltlich auf eine der früheren Anfragen (REQ) bezieht, einen Hinweis auf eine vorhandene Problem- Lösungs-Kompetenz ausgibt und/oder eine Lösung für das erste Produkt (16a), welche sich auf eme dieser früheren Anfragen (REQ) bezieht, für das zweite Produkt (16 b) verfügbar macht.

23. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 22, dadurch gekennzeichnet, dass - die Datenbank (DB) eine Teilmenge (TM) von im Internet (WEB) veröffentlichten Daten umfasst oder durch diese gebildet ist, wobei die Daten die Eigenschafts-Profile und/oder die Wissens-Profile der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) umfassen und wobei den Daten der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) ein vordefiniertes Schlagwort (AR _Service) zugeordnet ist, das ComputefrServer-System (CS) eine Suchfunktion (SF) für das Internet (WEB) umfasst oder durch diese gebildet ist, - der Schritt a) den Empfang der Anfrage (REQ) durch die Suchfunktion (SF) umfasst, wobei die Anfrage (REQ) das Schlagwort (AR_Service) umfasst, und - der Schritt b) die Bestimmung eines Diensterbringers (DE) aus einer Vielzahl von Diensterbringem (DE') in der genannten Teilmenge (TM) mit Hilfe der Suchfunktion (SP) basierend auf der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) und den Eigenschafts-Profilen und/oder Wissens-Profiten der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) umfasst

24. Verfahren nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass die vom dienstsuchenden Benutzer (3) eingegebehe Anfrage (REQ) vom Computer-Server- System (CS) oder von einer im Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) laufenden Software automatisch mit dem Schlagwort (AR_Service) ergänzt wird und/oder durch automatische Umformulierung an die Suchfunktion (SF) angepasst wird.

25. Verfahren nach Anspruch 23 oder 24, dadurch gekennzeichnet, dass den Daten der genannten Teilmenge (TM) je Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) neben dem Schlagwort (AR_Service) eine Adresse (AR_Link) und/oder Identität (AR_ID) des jeweiligen Diensterbringers (DE, DE’, DE1..DE4) zugeordnet ist und die Übertragung der ersten Video-Aufnahm® (VID) im Schritt d) an die Adresse (AR_Link) des zumindest einen im Schritt b) bestimmten Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) oder an den zumindest einen im Schritt b) bestimmten Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) mit dessen Identität (AR_ID) erfolgt,

26. Verfahren nach einem der Ansprüche 23 bis 25, dadurch gekennzeichnet, dass die Im internet (WEB) veröffentlichten Daten Internet-Seiten (17) umfassen oder durch diese gebildet sind, wöbe? die Internet-Seiten (17) jeweils zumindest einem der Diensterbringer (DE, DE’, DE1 ..DE4) zugeordnet sind und wobei - das Schlagwort (AR_Service), - das Schlagwort (AR_Service) und die Adresse (ARJJnk) des zumindest einen Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) und/oder - das Schlagwort (AR_Service) und die Identität (AR_ID) des zumindest einen Diensterbringers (DE, DE’, DE1..DE4) in Header- oder Metadaten der jeweiligen Internet-Seite (17) enthalten sind.

27. Verfahren nach Anspruch 25 oder 26, dadurch gekennzeichnet, dass vor der Ausführung des Schritts d), des Schritts e) oder des Schritts f) in einem außerhalb des Internets (WEB) liegenden Teil der Datenbank (DB) mittels der

Adresse (AR_Link) und/oder der Identität (AR_ID) des im Schritt b) bestimmten Diensterbringers (DE, DE’, DE1..DE4) geprüft wird, ob dieser Diensterbringer (DE, DE’, DE1 ..DE4) zur Bearbeitung der Anfrage (RED) des Dienstsuchenden (DS) bereit und/oder berechtigt ist,

28. Verfahren nach einem der Ansprüche 23 bis 27, dadurch gekennzeichnet, dass ein potenzieller Diensterbringer (DEx), zu dem Daten außerhalb der

Teilmenge (TM) im Internet (WEB) veröffentlicht sind, der jedoch im Schritt b) von der Suchfunktion (SF) bestimmt oder ermittelt wird, vom Computer-Server-System (CS) oder von einer im Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) laufenden Software automatisch verständigt wird, wenn der Dienstsuchende (DS) einen dem potenziellen Diensterbringer (DEx) zugeordneten Datensatz aufrutt.

29. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 28, dadurch gekennzeichnet, dass i) das Computer-Server-System (CS) oder die Künstliche-Intelligenz-

Funktion (KI, KI', KI1..KI5) basierend auf der Anfrage (REQ) Internet-Seiten (17) sucht, auf denen eine der Anfrage (REQ) zugrunde liegende Problemstellung diskutiert oder beantwortet wird, und/oder ii) die Anfrage (REQ) ein Produkt (16a) betrifft das als Objekt (S) in der Szene (SZ) enthalten ist, und das Computer-Server-System (CS) oder die Künstliche-

Intelligenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) basierend auf der .Anfrage (REQ) Internet- Seiten (17) sucht, auf denen dieses Produkt (16a) oder ein Teil davon angeboten, rezensiert und/oder diskutiert wird oder auf denen eine Dokumentation (DOK) veröffentlicht ist, welche sich auf das Produkt (16a) oder den Teil bezieht, und - das Computer-Server-System (CS) oder die Künstliche-Inteliigenz-

Funktion (KI, KI', KI1..KI5) ein Ergebnis der Suche an den Dienstsuchenden (DS) und/oder den Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) übermittelt.

30. Verfahren nach Anspruch 29, dadurch gekennzeichnet, dass die vom dienstsuchenden Benutzer (3) eingegebene Anfrage (REQ) vorn Computer-Server- System (CS) oder von einer im Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden

Benutzers (3) laufenden Software automatisch mit zumindest einem Begriff ergänzt wird, welcher im Fall i) Internet-Seiten (17) charakterisiert, auf denen Problemstellungen diskutiert werden, oder im Falt ii) Internet-Seiten (17) charakterisiert, auf denen Produkte (16a) oder Teile davon angeboten, rezensiert und/oder diskutiert werden, und dass die ergänzte Anfrage (REQ) an die

Suchfunktion (SF) für das Internet (WEB) gesendet wird.

31. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 30, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt b) eine Vielzahl an Diensterbringern (DE1 ..DE4) bestimmt und dem

Dienstsuchenden (DS) vom Computer-Server-System (CS) zur Auswahl gestellt wird und die Schritte d) und e) auf Basis des vom Dienstsuchenden (DS) gewählten Diensterbringers (DE') ausgeführt werden, die Auswahl des Dienstsuchenden (DS) im Computer-Server-System (CS) oder im Endgerät (4, 4a.,4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) erfasst und gespeichert wird und - dem Dienstsuchenden (DS) die Vielzahl an Diensterbringern (DE1..DE4) nochmals zur Auswahl gestellt wird, wobei die Schritte d) und e) in Folge auf Basis des vom Dienstsuchenden (DS) neu gewählten Diensterbringers (DE) ausgeführt werden. i) wenn der Dienstsuchende (DS) eine solche Änderung anfordert, ii) der vom Dienstsuchenden (DS) ursprünglich gewählte Diensterbhnger (DE) die Diensterbringung ablehnt oder iii) der vom Dienstsuchenden (DS) ursprünglich gewählte Diensterbringer (DE) nicht innerhalb einer vorgebbaren Zeit auf die Anfrage (REQ) reagiert, wobei der ursprünglich gewählte Diensterbringer (DE) in den nochmals angebotenen Diensterbringem (DE1..DE4) markiert oder aus den nochmals angebotenen Diensterbringem (DE1..DE4) gelöscht wird.

32. Verfahren nach Anspruch 31 , dadurch gekennzeichnet, dass die verfügbaren Diensterbringer (DE1 ..DE4) für die Änderung der Auswahl im Computer-Server-System (CS) oder im Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) gespeichert werden und dem Dienstsuchenden (DS) für eine Änderung des Diensterbringers (DE1 ..DE4) diese nochmals angezeigt werden oder in den angebotenen Diensterbringem (DEf ..DE4) markierte oder aus den angebotenen Diensterbringem (DE1..DE4) gelöschte Diensterbringer (DE) im Computer-Server-System (CS) oder im Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) gespeichert werden und für die Änderung der Auswahl der Schritt b) im Computer-Server-System (CS) nochmals ausgeführt wird, wobei gespeicherte bereits markierte oder gelöschte Diensterbringer (DE) bei einem neuerlichen Angebot zur Auswahl wiederum markiert oder aus den angebotenen Diensterbringem (DE1..DE4) gelöscht werden,

33. Verfahren nach Anspruch 31 oder 32, dadurch gekennzeichnet, dass vom Computer-Server-System (CS) oder vom Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) eine vom dienstsuchenden Benutzer (3) bei seiner Auswahl bestimmte Reihenfolge anzufragender Diensterbringer (DE1..DE4) erfasst wird und diese Diensterbringer (DE1..DE4) vom Computer-Server-System (CS) oder vom

Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) der Reihe nach angefragt werden, bis ein Diensterbringer (DE1..DE4) positiv auf die Anfrage (REQ) antwortet oder bis ein Diensterbringer (DE1..DE4) innerhalb einer vorgebbaren Zeit positiv auf die Anfrage (REQ) antwortet

34. Verfahren nach Anspruch 33, dadurch gekennzeichnet, dass der in der Reihenfolge nächste Diensterbringer (DE1..DE4) vom Computer-Server-System (CS) oder vom Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) automatisch angefragt wird oder vom Computer-Server-System (CS) oder vom

Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) dazu eine Bestätigung vom Dienstsuchenden (DS) eingeholt wird.

35. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 34, dadurch gekennzeichnet dass der Dienstsuchende (DS) und/oder der Diensterbringer (DE1..DE4) während der ersten Video-Aufnahme (VID) und/oder im Fall f3) während der zweiten Video- Aufnahme vom Computer-Server-System (CS) oder von einer im

Endgerät (4, 4a,.4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) laufenden Software oder von einer im Endgerät (2) des diensterbringenden Benutzers (1) laufenden Software aufgefordert wird, in der Szene (SZ) enthaltene Objekte (5) oder Teile davon zu identifizieren und/oder zu bezeichnen und dass diese Identifikation und/oder Bezeichnung im Computer-Server-System (CS) zugeordnet zum Identifizierten und/oder bezeichneten Objekt (5) gespeichert wird.

36. Verfahren nach Anspruch 35, dadurch gekennzeichnet, dass eine Identifikation eines Objekts (5) durch Zoomen auf dieses Objekt (5), durch Fingerzeig auf dieses Objekt (5) oder durch eine gezeichnete Markierung auf das Objekt (5) erfolgt.

37. Verfahren nach Anspruch 35 oder 36, dadurch gekennzeichnet, dass der Dienstsuchende (ÜS) und/oder der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) aufgefordert wird, ein Objekt (5) zu identifizieren, das in der Anfrage (REQ) des

Dienstsuchenden (DS) genannt ist oder dessen Bezeichnung aus der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) abgeleitet wird, wobei die genannte Bezeichnung des Objekts (5) an den Dienstsuchenden (DS) und/oder den Diensterbringer (DE, DE', DE1 ..DE4) ausgegeben wird.

38. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 37, dadurch gekennzeichnet, dass während der ersten Video-Aufnahme (VID) und/oder im Fall f3) während der zweiten Video-Aufnahme erfasste Daten zeitlich in eine Anfrage-Phase (P1), eine Präzisierungs-Phase (P2) und eine Lösungs-Phase (P3) eingeteilt werden, wobei in der Anfrage-Phase (P1) vom Dienstsuchenden (DS) das der Anfrage (RED) zugrunde liegende Problem erläutert wird, in der Präzisierungs-Phase (P2) das der Anfrage (REQ) zugrunde liegende Problem aufgrund einer Frage des Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) vom Dienstsuchenden (DS) präzisiert wird und in der Lösungs-Phase (P3) das der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) zugrunde liegende Problem vom Diensterbringer (DE, DE, DE1..DE4) gelöst wird und i) eine Markierung/Kennzeichnung (PT1 ), welche die Anfrage-Phase (P1 ) von der Präzisierungs-Phase (P2) trennt und/oder eine M arkierung/Kennzeichnung (PT2) welche die Präzisierungs-Phase (P2) von der Lösungs-Phase (P3) trennt, im Computer-Server-System (CS) gespeichert wird oder ii) die der Anfrage-Phase (P1 ), der Präzisierungs-Phase (P2) und der Lösungs- Phase (P3) zugeordneten Daten voneinander getrennt im Computer-Server- System (CS) gespeichert werden, insbesondere basierend auf den Kennzeichnungen (PT1 , PT2, PT) des Dienstsuchenden (DS) und/oder des Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4).

39. Verfahren nach Anspruch 38, dadurch gekennzeichnet, dass der

Dienstsuchende (DS) und/oder der Diensteibringer (DE, DE', DE1..DE4) wahrend der ersten Video-Aufnahme (VlD) und/oder im Fall f3) während der zweiten Video- Aufnahme vom Computer-Server-System (CS), von einer im Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) laufenden Software oder von einer im Endgerät (2) des diensterbringenden Benutzers (1) laufenden Software aufgefordert wird, einen Übergang (PT1) von der Anfrage-Phase (Pt) zur Präzisierungs-Phase (P2) und/oder einen Übergang (PT2) von der Präzisierungs-Phase (P2) zur Lösungs-Phase (P3) zu kennzeichnen, wobei diese Kennzeichnung (PT1 , PT2, PT) im Fall i) im Computer- Server-System (CS) gespeichert wird oder im Fall ii) zur getrennten Speicherung der der Anfrage-Phase (P1), der Präzisierungs-Phase (P2) und der Lösungs-Phase (P3) zugeordneten Daten im Computer-Server-System (CS) dient

40. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 39, dadurch gekennzeichnet, dass eine oder mehrere der folgenden Daten oder Informationstypen, welche während der ersten Video-Aufnahme (VID) erfasst werden, voneinander getrennt im Computer- Server-System (CS) gespeichert werden: eine Videospur der ersten Video-Aufnahme (VID), eine Audiospur der ersten Video-Aufnahme (VID). ein im Schritt f) bereitgestelltes virtuelles Objekt (VO),

3D- beziehungsweise räumliche Daten (RD) der Szene (SZ), insbesondere in Form einer gesonderten Spur in der ersten Video-Aufnahme (VID), transkribierte Information (abc, INF), welche auf gesprochener, vom Dienstsuchenden (DS) und/oder vorn Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) stammender, in der ersten Video-Aufnahme (VID) enthaltener Information basiert, eine Bedeutung einer Geste oder Sprachmelodie des Dienstsuchenden (DS) und/oder des Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4), eine Identifikation und/oder Bezeichnung (ID1, ID3, ID) eines in der

Szene (SZ) enthaltenen Objekts (6) oder von Teilen des Objekts (5), eine Kennzeichnung (PT1, PT2, PT) eines Übergangs von der Anfrage-

Phase (P1) zur Präzisierungs-Phase (P2) und/oder eines Übergang von der Präzisierungs-Phase (P2) zur Lösungs-Phase (P3). auf dem Objekt (5) angebrachte, maschinenlesbare Information,

Sensordaten von einem im Objekt (5) verbauten Sensor, einen Programmfortschritt einer im Objekt (S) ablaufenden Software, eine dem Objekt (5) zugrunde liegende Kinematik, - aus einem Datenspeicher (DAT) des Objekts (S) ausgelesene Information, Maschinendaten, oder dass im Fall f3) eine oder mehrere der obigen während der zweiten Video- Aufnahme erfassten Daten oder Informationstypen voneinander getrennt im Computer-Server-System (CS) gespeichert werden.

41. Verfahren nach Anspruch 40, dadurch gekennzeichnet, dass eine zeitliche oder logische Zuordnung der während der ersten Video-Aufnahme (VID) oder der während der zweiten Video-Aufnahme erfassten Daten im Computer-Server- System (CS) gespeichert wird.

42. Verfahren nach Anspruch 40 oder 41, dadurch gekennzeichnet, dass das gespeicherte virtuelle Objekt (VO') für ein Training der Künstlichen- Inteltigenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) in die Künstliche-Intelligenz- Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) gespeist wird und die Künstliche- Intelligenz- Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) auf diese Weise die Nutzung des virtuellen Objekts (V0') für die Beantwortung der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) erlernt, die gespeicherten Videospur der Szene (SZ) und eine Identifikation und/oder Bezeichnung (ID1..ID3, ID) eines in der Szene (SZ) enthaltenen Objekts (5) oder eine Identifikation und/oder Bezeichnung (ID1, ID3, ID) von Teilen dieses Objekts (5) für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) in die Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) gespeist werden und die Künstliche- Intelligenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) auf diese Weise die Bezeichnung sowie eine zweidimensionale Erscheinung des in der Szene (SZ) enthaltenen Objekts (5) oder Teilen davon erlernt, die gespeicherten räumlichen Daten der Szene (SZ) und eine Identifikation und/oder Bezeichnung (ID1..ID3, ID) eines in der Szene (SZ) enthaltenen Objekts (5) oder eine Identifikation und/oder Bezeichnung (ID1..ID3, ID) von Teilen dieses Objekts (5) für ein Training der Künstlichen-IntelHgenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) in die Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) gespeist werden und die Künstliche-fnteiiigenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) auf diese Weise die Bezeichnung sowie räumliche Konturen des in dar Szene (SZ) enthaltenen Objekts (5) oder Teilen davon erlernt, vom Dienstsuchenden (ÖS) stammende, gesprochene Information, insbesondere in transkribierter Form, für ein Training der Künslfichen-Intelligenz- Funktion (KI, KI', KI1..KI5) in die Künstliche-lntelligenz-Funktion (KI, KI', KI1..KI5) gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) auf diese Weise das der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) zugrunde liegende Problem erlernt, vom Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) stammende, gesprochene Information, Insbesondere in transkribierter Form, für ein Training der Künstlichen- Intelligenz-Funktion (KL Kl, KI1..K15) in die Künstliche-Inteiligenz- Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) gespeist wird und die Künstliche-Inteiligenz- Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) auf diese Weise die Beantwortung der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) erlernt.

43. Verfahren nach einem der Ansprüche 38 bis 42, dadurch gekennzeichnet, dass die in der Anfrage-Phase (P1 ) vom Dienstsuchenden (DS) stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) in die Künstliche-lntelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) auf diese Weise das der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) zugrunde liegende Problem erlernt, die in der Präzisierungs-Phase (P2) vom Dienstsuchenden (DS) stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) in die Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) auf diese Weise die Erkennung von in der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) fehlender Informationen erlernt, die in der Präzisierungs-Phase (P2) vom Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligenz-

Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) in die Künstliche-intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) auf diese Weise Fragen zur Erlangung von in der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) fehlender Informationen erlernt, die in der Lösungs-Phase (P3) vom Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) stammende Information für ein Training der Künstlichen-Intelligedz-

Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) in die Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) gespeist wird und die Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) auf diese Weise die Beantwortung der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) erlernt.

44. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 43, dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) die erste Video- Aufnahme (VID) im Hinblick auf einen Fortschrit einer Lösung einer in der Anfrage (REQ) enthaltenen Problemstellung analysiert und bei einer festgestellten Abweichung von einem vorgegebenen Lösungsweg i) ein als örtliche Markierung ausgebildetes virtuelles Objekt (VO, VO1 ..VO11) an der Steife der festgestellten Abweichung einblendet, wobei die Einblendung nach Ablauf einer ersten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet - die Einblendung direkt nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet und sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert oder die Einblendung nach Ablauf einer ersten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung startet und sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert und/oder ii) eine Information darüber an eine vorgebbare Person schickt, wobei die Information nach Ablauf einer zweiten Verzögerungszeit nach dem Feststellen der genannten Abweichung gesendet wird oder die Information direkt nach dem Feststellen der genannten Abweichung gesendet wird.

45. Verfahren nach Anspruch 44, dadurch gekennzeichnet dass der vorgegebene Lösungsweg als erster Textstring vortiegt und die vom Dienstsuchenden (DS) angegebene Lösung in Form eines zweiten Textstrings eingegeben oder durch Optical Character Recognition gewonnen wird und die Abweichung vom vorgegebenen Lösungsweg durch Vergleichen des ersten und zweiten Textstrings erfolgt.

46. Verfahren nach Anspruch 44 oder 45, dadurch gekennzeichnet dass die erste und oder zweite Verzögerungszeit und/oder eine Zeitspanne., über welche sich die Markierung im zeitlichen Verlauf verkleinert, umgekehrt abhängig von der vom Computer-Server-System (CS) geschätzten Problem-Lösungs-Kompetenz des Dtenstsuchenden (DS) ist.

47. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 46 , dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest eine Künstliche-Inteiiigenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) die erste Video- Aufnahme (VID) im Hinblick auf einen Fcrtechntt einer Lösung einer in der

Anfrage (REQ) enthaltenen Problemstellung analysiert und bei Passagen des Lösungwegs, welche als schwierig vordefiniert sind, ein virtuelles

Objekt (VO, VO1..VO11) einblendet, weiches als allgemeiner Hinweis auf die schwierige Passage oder als konkreter Hinweis zur Überwindung der schwierigen Passage ausgebildet ist.

48. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 47, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Video-Aufnahme (VID) eine Lösung einer in der Anfrage (REQ) enthaltenen

Problemstellung durch den Dienstsuchenden (DS) beinhaltet und die zumindest eine Künstliche-lntelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) die erste Video-Aufnahme (VID) im Hinblick auf eine Geschwindigkeit des Dieneisuchenden (DS) bei der Lösung der genannten Problemstellung, eine Art eines vom Diensteuchenden (DS) eingeschlagenen Lösungswegs. eine Anzahl und/oder Qualität von Hinweisen, die der Dienstsuchende (DS) zur Lösung der genannten Problemstellung benötigt. eine Verständlichkeit und/oder Lesbarkeit der vom Dtenstsuclienden (DS) erarbeiteten Lösung und/oder eine Qualität eines Arbeitsergebnisses analysiert und darauf basierend die Probtem-Lösungs-Kompetenz des

Dienstsuchenden (DS) für die Lösung der in der Anfrage (REQ) enthaltenen Problemstellung einschätzt

49. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 48, dadurch gekennzeichnet. dass die zumindest eine Künstliche-lntelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) die erste Video- Aufnahme (VID) im Hinblick auf eine Aufmerksamkeit des Dienstsuchenden (08) hin analysiert und bei geringer und/oder sinkender Aufmerksamkeit als virtuelles

Objekt (VO, VO1 ..VO11 ) eine Information an den Dienstsuchenden (DS) einblendet.

50. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 49, dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest eine Künstliche-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) die erste Video- Aufnahme (VID) oder mehrere erste Video-Aufnahmen (VID) desselben Dienstsuchenden (DS) im Hinblick auf eine zyklische Änderung der Aufmerksamkeit des Dienstsuchenden (DS) hin analysiert und eine Empfehlung ausgibt, Zeiten hoher Aufmerksamkeit für die Lösung von Problemstellungen zu nutzen.

51. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 50. dadurch gekennzeichnet, dass die erste Video-Aufnahme (VID) im Schritt c) mit einem ersten Endgerät (4, 4a..4d) des Dienstsuchenden (DS) erstellt wird und das virtuelle Objekt (VO, VO1 ..VO11) im Schritt t) auf einem zweiten Endgerät (4, 4a..4d) des Dienstsuchenden (DS) bereitgestellt und dort angezeigt wird.

52. Verfahren nach Anspruch 51 , dadurch gekennzeichnet, dass das erste Endgerät (4, 4a..4d) als Mobiltelefon mit einer Kamera (22a.22c, CAM) ausgebildet ist und das zweite Endgerät (4. 4a..4d) als Datenbrille ausgebildet ist 53. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 52, dadurch gekennzeichnet dass das erste Endgerät (4, 4a..4d) mit einer Halterung am Körper des

Dienstsuchenden (DS) getragen wird .

54. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 53, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Video-Aufnahme (VID) der realen Szene (SZ) oder der zweiten Video-Aufnahme (VID) für einen Kalibriervorgang transluzent überblendet wird, die überblendete erste Video-Aufnahme (VID) vom Dienstsuchenden (DS) durch Ändern der eigenen Position und Blickrichtung und/oder durch Anwenden einer oder mehrerer der Funktionen: Drehung (RT) der ersten Video-

Aufnahme (VID), Skalierung (SK) der ersten Video-Aufnahme (VID) und/oder durch Verzerrung (PV) der ersten Video-Aufnahme (VID) in Übereinstimmung mit der realen vom Dienstsuchenden (DS) wahrgenommenen Szene (SZ) oder in Übereinstimmung mit zweiten Video-Aufnahme (VID) gebracht wird, die Übereinstimmung vom Dienstsuchenden (DS) bestätigt wird und die vom Dienstsuchenden (öS) vorgenommenen Bildkorrekturen für die Einblendung eines virtuellen Objekts (VO, VO1 ..VO11) herangezogen werden.

55. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 54, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Video-Aufnahme (VID) im Schritt c) mehrere Sub- Video-Aufnahmen der Szene (SZ) aus unterschiedlichen Blickwinkeln umfasst, aus welchen der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) für die Erzeugung des virtuellen Objekts (VO, VO1 ..VO11) im Schritt e) auswählen kann, oder dass die erste Video- Aufnahme (VID) im Schritt c) als eine dreidimensionale Video-Aufnahme ausgebildet ist, die aus mehreren Sub-Video-Aufnahmen der Szene (SZ) aus unterschiedlichen Blickwinkeln berechnet wird, in welcher der Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) für die Erzeugung des virtuellen Objekts (VO, VO1 ..VO11) im Schritt e) einen bestimmten Blickwinkel auswählen kann.

56. Verfahren nach Anspruch 55, dadurch gekennzeichnet, dass die Sub-Video- Aufnahmen mit mehreren als Mobiftelefon ausgebildeten Endgeräten (4, 4a..4d) erstellt werden.

57. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 56, dadurch gekennzeichnet, dass ein Zoom-Bereich und/oder eine Belichtung und/oder ein Fokuspunkt (FP) einer im Endgerät (4. 4a..4d) des Dienstsuchenden (DS) vorhandenen Kamera (22a. ,22c. CAM) zum Erstellen der ersten Video-Aufnahme (VID) im Schritt c) vom Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) wählbar ist.

58. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 57, dadurch gekennzeichnet, dass mit einem Raumtiefensensor (23a, 23b) des Endgeräts (4, 4a...4d) zusätzlich zu der ersten Video-Aufnahme (VID) eine Raumtiefeninformation der Szene (SZ) erfasst wird und aus einer zweidimensionalen Video-Aufnahme (VID) und der Raumtiefeninfermaticn eine dreidimensionale Video-Aufnahme (VID) der Szene (SZ) berechnet und beim Dienstsuchenden (DS) und/oder beim Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) angezeigt wird.

59. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 58, dadurch gekennzeichnet. dass die erste Video-Aufnahme (VID) nur einen im Erfassungsbereich (EB) einer

Kamera (22a. 22c. CAM) des Endgeräts (4, 4a..4d) liegenden Bildausschnit umfasst, wobei der Bildausschnit jenen Teil der mit der Kamera (22a..22c, CAM) erfassten Szene (SZ) zeigt der in einer von einem Sensor erfassten Blickrichtung des Dienstsuchenden (DS) liegt

60. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 59, dadurch gekennzeichnet, dass u) ein Eigenschafts-Profil und/oder ein Wissens-Profil eines

Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) in der Datenbank (DB) in Form eines Profil- Vektors (V_DE1, V_DE2) in einem n«dimensionalen Raum gespeichert wird, wobei eine Dimension (E1 , W1 , W2) in dem n-dimensionalen Raum einer beim Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) vorhandenen Eigenschaft oder einem beim Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) vorhandenen Wissen zugeordnet ist, wobei eine Länge einer Vektorkomponente (V_E1, V_W1, V_W2) eines Profi- Vektors (V_DE1, V_DE2) in dieser Dimension (E1 , W1, W2) angibt wie stack die Eigenschaft oder das Wissen beim Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) ausgeprägt ist/sind, und v) eine Anfrage (REQ) eines Dienstsuchenden (DS) als Anfrage-Vektor (V_A) in dem n-dimensionaien Raum ausgedrückt wird, wobei - eine Dimension (E1 , W1 , W2) in dem n-dimensionalen Raum einer gesuchten Eigenschaft oder einem gesuchten Wissen zugeordnet ist, wobei eine Länge einer Vektorkomponente (V_E1, V_W1, V_W2) eines Anfrage- Vektors (V_A) in dieser Dimension angibt wie stark die Eigenschaft oder das Wissen gebraucht werden, und w1) für die Bestimmung eines Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) im Schritt b) eine Epsilon-Umgebung mit einem Radius (ε) ausgehend von einem Endpunkt (P_A) des Anfrage- Vektors (V_A) aufgespannt wird und geprüft wird, ob

Endpunkte (P_DE1, P_DE2) der Profil-Vektoren (V_DE1, V_DE2) mehrerer Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen, wobei Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4). bei welchen die Endpunkte (P_DE1, P_DE2) der

Profil- Vektoren (V_DE1, V_DE2) innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen, für die Beantwortung der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) geeignet sind und wobei der Schritt w1) mit vergrößertem Radius (ε) wiederholt wird, wenn eine zu geringe Anzahl an Endpunkten (P_DE1, P_DE2) der Profil-Vektoren (V_DE1, V_DE2) innerhalb der Epsilon-Umgebung liegen und/oder w2) für die Bestimmung eines Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) im Schritt b) Abstände (d₁, d₂) zwischen einem Endpunkt (PA) des Anfrage-Vektors (V_A.) und Endpunkten (P_DE1, P_DE2) der Profil-Vektoren (V_DE1, V_DE2) mehrerer Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) berechnet werden, wobei

Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4), bei welchen die Abstände (d₁, d₂) kleinere Werte aufweisen, eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) aufrveisen und/oder w3) für die Bestimmung eines Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) im Schritt b) Skalarprodukte des Anfrage- Vektors (V_A) mit Profil-Vektoren (V_DE1, V_DE2) mehrerer Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) berechnet werden, wobei

Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4), bei welchen die Skalarprodukte höhere Werte aufweisen, eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage (RED) des

Dienstsuchenden (DS) aufweisen und/oder w4) für die Bestimmung eines Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) im Schritt b) orthogonale Projektionen (N_P1, N_P2) des Anfrage-Vektors (V_A) auf die Profil- Vektoren (V_DE1, V_DE2) mehrerer Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) oder orthogonale Projektionen (N_P1, N_P2) der Profil-Vektoren (Vsm Voea) mehrerer Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) auf den Anfrage-Vektor (V_A) berechnet werden, wobei Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4), bei welchen die orthogonalen Projektionen (N_P1, N_P2) höhere Werte aufweisen, eine höhere Eignung für die Beantwortung der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) aufweisen.

61. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 60, dass der dienstsuchende

Benutzer (3) Teil der aufgenommenen Szene (SZ) ist und das virtuelle Objekt (VO, VO1..VO11) eine virtuelle Bekleidung (9) für den dienstsuchenden Benutzer (3) umfasst.

62. Verfahren nach Anspruch 61 , dadurch gekennzeichnet, dass die aufgenommene Szene (SZ) im Rahmen einer Web-Konferenz oder eines Video- Telefonats mit anderen Teilnehmern (10a..10c) geteilt wird und die virtuelle Bekleidung (9) für den dienstsuchenden Benutzer (3) an die Bekleidung der anderen Teilnehmer (10a..10c) automatisch angepasst wird oder dem dienstsuchenden Benutzer (3) ein entsprechender Vorschlag unterbreitet wird.

63. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 62, dass das virtuelle Objekt (VO, VO1..VO11) eine virtualisierte Szene (SZ') umfasst, welche der aufgenommenen Szene (SZ) bei hellerer Beleuchtung entspricht,

64. Verfahren nach Anspruch 63. dadurch gekennzeichnet , dass mit Hilfe eines Raumtiefensensors des Endgeräts (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) eine Abweichung der aufgenommenen Szene (SZ) von der virtualisierten Szene (SZ') ermittelt wird und ein Alarm (11) ausgegeben und/oder eine Lampe auf dem Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzern (3) aktiviert wird, wenn dies der Fall ist

65. Verfahren nach Anspruch S3 oder 64, dass das virtuelle

Objekt (VO, VO1..VO11) mit der virtuaiisierten Szene (SZ') nur auf einem Teilbereich (13) eines Bildschirms (12) des Endgeräts (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) angezeigt wird und ein übriger Restbereich (14) des Bildschirms (12) abgedunkelt oder geschwärzt wird.

66. Verfahren nach Anspruch 63 oder 64, dass das virtuelle

Objekt (VO, VO1..VO11 ) mit der virtualisierten Szene (SZ3 nur auf einem Teilbereich (13) eines Bildschirms (12) des Endgeräts (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) angezeigt wird und der übriger Restbereich (14) des Bildschirms (12) abgedunkelt oder geschwärzt wird, wenn der Akkustand (15) des Endgeräts (4, 4a..4d) niedrig ist.

67. Verfahren nach Anspruch 65 oder 66, dass die Größe des Teilbereichs (13) entsprechend dem Akkustand (15) des Endgeräts (4, 4a..4d) verkleinert wird.

68. Verfahren nach einem der Ansprüche 65 bis 67 , dass ein Abstand (a) zwischen zwei Steuerelementen (6) stärker verkleinert wird als eine Größe (b) der Steuerelemente (6) oder eine Größe (b) der Steuerelemente (6) stärker verkleinert wird als ein Abstand (a) zwischen zwei Steuerelementen.

69. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 68, dass das virtuelle Objekt (VO, VO1..VO11) einen geometrischen Parameter und/oder einen Bewegungsparameter eines in der Szene (SZ) enthaltenen Objekts (5) betrifft.

70. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 69, dadurch gekennzeichnet, dass das virtuelle Objekt (VO6, VO11 ) eine Anleitung für einen Bewegungsablauf umfasst, welcher vom dienstsuchenden Benutzer (3) auszuführen ist, wobei der Bewegungsablauf in einzelne Schritte gegliedert ist, die im Takt eines in der ersten oder zweiten Video-Aufnahme enthaltenen

Musikstücks (MS) oder im Takt eines an den Dienstsuchenden (DS) übermittelten oder dort gespeicherten und abgespielten Musikstücks (MS') oder - in einer vom Dienstsuchenden (DS) oder vom

Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) bestimmten zeitlichen Abfolge angezeigt oder hervorgehoben werden,

71. Verfahren nach Anspruch 70, dadurch gekennzeichnet, dass das virtuelle Objekt (VO6, VO11) unabhängig vom Musikstück (MS, MS’) oder der bestimmten zeitlichen Abfolge gespeichert ist und erst für das Anzeigen oder Hervorheben an den Takt des Musikstücks (MS, MS') oder an die bestimmte zeitliche Abfolge angepasst wird.

72. Verfahren nach Anspruch 70 oder 71 , dadurch gekennzeichnet, dass die Anleitung für den Bewegungsablauf eine Liste mit mehreren virtuellen Sub-Objekten (VOS’, VO6") des virtuellen Objekts (VO6) umfasst welchen jeweils ein Schritt des Bewegungsablaufs und jeweils ein Taktschlag (TS) zugeordnet ist und dass die virtuellen Sub-Objekte (VO6', VO6") der Liste nacheinander im Takt des Musikstücks (MS, MS’) oder in der bestimmten zeitlichen Abfolge entsprechend dem jeweils zugeordneten Taktschlag (TS) angezeigt oder hervcrgehoben werden.

73. Verfahren nach Anspruch 70 oder 71 , dadurch gekennzeichnet, dass die Anleitung für den Bewegungsablauf eine Liste mit mehreren virtuellen Sub-Objekten (VO7' ,VO7 " ) des virtuellen Objekts (VO7) umfasst wobei der Liste ein Quell-Tempo zugeordnet ist und - dass die virtuellen Sub-Objekte (VO7' ,VO7 ") der Oste nacheinander entsprechend einem Tempo des Musikstücks (MS, MS') angezeigt oder hervorgehoben werden, wobei ein zeitlicher Abstand zwischen den einzelnen virtuellen Sub-Objekten (VO7' ,VO7 ") entsprechend einem Verhältnis zwischen dem Quell-Tempo und dem Tempo des Musikstücks (MS, MS') gedehnt oder verkürzt wird.

74. Verfahren nach einem der Ansprüche 72 bis 73, dadurch gekennzeichnet, dass die Liste vollständig auf das Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) geladen wird bevor die virtuellen Sub-Objekte (VO6'.. VO7 " ) der Liste angezeigt oder hervorgehoben werden.

75. Verfahren nach einem der Ansprüche 70 bis 74, dadurch gekennzeichnet, dass das Musikstück (MS, MS') im Hinblick auf sich wiederholende Muster analysiert wird und daraus ein Tempo, ein Takt und/oder ein Taktschlag (TS) des Musikstücks (MS, MS') ermittelt oder rekonstruiert wird.

76. Verfahren nach einem der Ansprüche 70 bis 75, dadurch gekennzeichnet. dass das Musikstück (MS, MS') Metadaten (MD) beziehungsweise eine Zusatzinformation betreffend einen Namen des Musikstücks (MS, MS'), eine Musikrichtung, welcher das Musikstück (MS, MS') angehört. ein Tempo des Musikstücks (MS, MS'), einen Takt des Musikstücks (MS, MS'), einen Rhythmus des Musikstücks (MS, MS'), einen Namen eines zum Musikstück (MS, MS') passenden Tanzes. MIDI-Daten des Musikstücks (MS, MS') oder einen Link darauf, eine Notation des Musikstücks (MS, MS') in Notenschrift oder einen Link darauf, sowie eine Anleitung für Bewegungsablauf oder einen Link darauf umfasst.

77. Verfahren nach Anspruch 76, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswahl einer Liste und/oder das Anzeigen oder Hervorheben der virtuellen Sub- Objekte (VO6'.. VO7 ") der Liste anhand der Metadaten (MD) gesteuert wird.

78. Verfahren nach einem der Ansprüche 70 bis 77. dadurch gekennzeichnet dass das Musikstück (MS, MS') Steuerdaten betreffend ein Ist-Tempo, einen Takt und/oder einen Taktschlag (TS) umfasst welche während des Abspielens des Musikstück (MS, MS') im Takt desselben oder in der bestimmten zeitlichen Abfolge aktiviert werden, und dass das Anzeigen oder Hervorheben der virtuellen Sub- Objekte (VO6'.. VO7 ") der Liste anhand dieser Steuerdaten gesteuert wird.

79. Verfahren nach einem der Ansprüche 70 bis 78, dadurch gekennzeichnet, dass die Anleitung für den Bewegungsablauf dadurch ermittelt wird, dass dem Musikstück (MS, MS') in den Metadaten (MO) direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist oder aus dem Musikstück (MS, MS') ein akustischer Fingerabdruck ermittelt wird und diesem akustischen Fingerabdruck direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist oder aus dem Musikstück (MS, MS') ein akustischer Fingerabdruck ermittelt wird, diesem akustischen Fingerabdruck ein Titel des Musikstücks (MS, MS') zugeordnet ist und der besagte Titel mit. Hilfe des akustischen Fingerabdrucks ermittelt wird und dem besagten Titel direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist oder aus dem Musikstück (MS, MS') ein akustischer Fingerabdruck ermittelt wird, diesem akustischen Fingerabdruck ein Titel des Musikstücks (MS, MS') zugeordnet ist und der besagte Titel mit Hilfe des akustischen Fingerabdrucks ermittelt wird, diesem Titel des Musikstücks (MS, MS') ein Name eines Tanzes zugeordnet ist und der besagte Name mit Hilfe des besagten Titels ermittelt wird und diesem besagten Namen direkt die Anleitung für den Bewegungsablauf zugeordnet ist.

80. Verfahren nach einem der Ansprüche 70 bis 79, dadurch gekennzeichnet, dass die Sterke oder die Schnelligkeit einer Bewegung durch eine Farbe, Form und/oder Größe des virtuellen Objekts (VO6, VO7) oder virtuellen Sub- Objekts (VO6'.. VO7 ") angezeigt werden.

81. Verfahren nach einem der Ansprüche 70 bis 80. dadurch gekennzeichnet., dass das Musikstück (MS, MS') in Form von Daten in einem Format nach dem Musical Instrument Digital interface Standard oder in Notenschrift gespeichert ist und Daten betreffend Tonhöhe, Lautstarke, Tondauer, Tempo, Takt und/oder Taktschlag umfasst und diese Daten für die Anzeige oder das Hervorheben des virtuellen

Objekts (VO6, VO7) oder virtuellen Sub-Objekts (VO6', 6' VO7', VO7“) herangezogen werden.

82. Verfahren nach einem der Ansprüche 70 bis 81 , dadurch gekennzeichnet dass die Bewegungen in der Anleitung - mit einem Musikstück (MS, MS') korrespondieren, das Inhalt der

Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) ist, aus einer dem Musikstück (MS, MS') zugeordneten Zusatzinformation ausgelesen oder aus dieser abgeleitet werden, wenn das Musikstück (MS, MS') an den Diensfeuchenden (DS) übermittelt oder dort gespeichert und abgespielt wird oder mit Hilfe der Künstlichen-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) aus dem Musikstück (MS, MS') ermittelt wird.

83. Verfahren nach einem der Ansprüche 70 bis 82, dass das

Musikstück (MS, MS’) von einem Streaming-Server (27) an den Dienstsuchenden (DS) übermittelt wird.

84. Verfahren nach einem der Ansprüche 70 bis 83, dadurch gekennzeichnet, dass die Anleitung für einen Bewegungsablauf Tanzschritte betrifft und die Tanzschritte an dte Größe des Fußbodens (75) angepasst werden.

85. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 84, dadurch gekennzeichnet, dass eine Diensterbringung vom diensterbringenden Benutzer (1) und/oder der

Künstlichen-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) gemeinsam mit einem

Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion (SIMK) erbracht wird, wobei

Eingangsdaten (INP) für das Hilfeprogramm (SIMK) zumindest zum Teil vom diensterbringenden Benutzer (1) und/oder der Künstlichen-Intelligenz- Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) an das Hilfsprogramm (SIMK) gesendet werden, im Hilfsprogramm (SIMK) eine Berechnung auf Basis der genannten

Eingangsdaten (INP) durchgeführt wird, wobei als Ergebnis ein virtuelles

Objekt (VO, VO1..VO11 ) erzeugt wird, und - das virtuelle Objekt (VO, VO1..VO11) i) direkt an den Dienstsuohenden (DS) gesendet und dort angezeigt wird oder ii) an das Endgerät (2) des diensterbringenden Benutzers (1 ) oder die Künstlichen-lntelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) gesendet wird, von diesem oder dieser transparent an den Dienstsuchenden (DS) weitergereicht wird und beim Dienstsuchenden (DS) angezeigt wird.

86. Verfahren nach Anspruch 65, dadurch gekennzeichnet, dass die erste oder zweite Video-Aufnahme und/oder räumliche Daten (RD) der Szene (SZ), welche vom Endgerät (4, 4a..4d) des dienstsuchenden Benutzers (3) erfasst werden,

Eingangsdaten (IMP) für das Hilfsprogramm für Simulation und/oder Konstruktion (SIMK) bilden, welche i) vom Dienstsuchenden (DB) direkt an das Hilfsprogramm (SIMK) gesendet und dort verarbeitet werden oder ii) vom Dienstsudienden (DS) an das Endgerät (2) des diensterbringenden Benutzers (1) oder die Künstliche-lntelligenz-Funktion (Kl, KI'. KI1..KI5) gesendet werden, von diesem oder dieser transparent an das Hilfsprogramm (SIMK) weitergereicht werden und im Hilfsprogramm (SIMK) verarbeitet werden.

87. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 86, dadurch gekennzeichnet, dass ein virtuelles Objekt (VO, VO1..VO11) vor dem Schritt f) an einen Konverter (CONV) gesendet wird, dort von einem ersten Format In ein zweites Format umgewandelt wird und dann beim Dienstsuchenden (DS) bereitgestellt wird, wobei von der Umwandlung eine oder mehrere der Daten:

Absolutposition des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11 ) in der Szene (SZ), Absolutorientierung des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11) in der

Szene (SZ), - Objekt (5) in der Szene (SZ), an dem das virtuelle Objekt (VO, VO1..VO11 ) verankert ist. Relativposition des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11) zu dem Objekt (5) in der Szene (SZ).

Relativorientierung des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11) zu dem Objekt (5) in der Szene (SZ), - Art des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11),

Information darüber, ob eine oder mehrere der oben genannten Daten fix oder veränderlich sind, betroffen sind,

88. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 87, dadurch gekennzeichnet, dass nach dem Schritt b), jedoch vor einem der Schrittte c) bis f) vom Computer-Server-

System (CS) zumindest eine der folgenden Informationen

Name des im Schritt b) ermittelten diensterbringenden Benutzers (1) oder eines Betreibers der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5), - Adresse des im Schritt b) ermittelten diensterbringenden Benutzers (1) oder eines Betreibers der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5),

Rechtsform des im Schritt b) ermittelten diensterbringenden Benutzers (1) oder eines Betreibers der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz- Funktion (KI, Kl', KI1..KI5),

Information, ob es sich bei dem im Schritt b) ermittelten diensterbringenden

Benutzer (1) oder bei dem Betreiber der im Schritt b) ermittelten Künstlichen- Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) um ein Unternehmen oder um eine Privatperson handelt, - Information, ob der im Schritt b) ermittelte diensterbringende Benutzer (1) oder der Bateiber der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz- Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) gegen Bezahlung oder ehrenamtlich agiert,

Information über die Gültigkeit gesetzlicher Vorschriften für den im Schritt b) ermittelten diensterbringenden Benutzer (1) oder den Betreiber der im Schritt b) ermittelten Künstlichen-Intelligenz-Funktion (KI, Kl', KI1..KI5) ermittelt und dem Dienstsuchenden (DS) angezeigt wird.

89. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 88, dadurch gekennzeichnet dass der Schritt e) oder f) oder die Ausführung der Schritte e) und f) eine Erzeugung oder Schöpfung eines vordefinierten Geldbetrags in einer digitalen Währung auslöst

90. Computerprogramm. das in/auf ein Endgerät (4, 4a, ,4d) eines dienstsuchenden Benutzers (3) ladbar ist und, wenn das Computerprogramm dort ausgeführt wird , die Schritte

-) Erfassen einer Anfrage (REQ) für die Erzeugung eines virtuellen

Objekts (VO, VO1..VO11) in einer Video-Aufnahme (VID),

-) Senden der Anfrage (REQ) an eine Suchfunktion (SF) für eine Datenbank (DB) in einem Computer-Server -System (CS),

-) Erfassen einer ersten Video-Aufnahme (VID) einer Szene (SZ),

-) Senden der ersten Video-Aufnahme (VID) an die Datenbank (DB) oder an einen von der Datenbank (DB) bestimmten Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) und g) Empfangen des virtuellen Objekte (VO, VO1..VO11) von der Datenbank (DB) oder dem Dtensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) und Anzeigen des virtuellen

Objekts (VO, VO1..VO11) an einer durch den Diensterbringer (DE. DE’, DE1..DE4) bestimmten örtlichen Position in der Szene (SZ) in der ersten Video-Aufnahme (VID) oder h) Empfangen der mit einem virtuellen Objekt (VO, VO1..VO11) ergänzten ersten Video-Aufnahme (VID) von der Datenbank (DB) oder vom

Diensterbringer (DE, DE' DE1 ..DE4) und Anzeigen der ergänzten ersten Video-

Aufnahme (VID) ausführt.

91. Computerprogramm nach Anspruch 90, dadurch gekennzeichnet, dass - die Datenbank (DB) eine Teilmenge (TM) von im Internet (WEB) veröffentlichten Daten umfasst oder durch diese gebildet ist, wobei die Daten die Eigenschafts-Profite und/oder die Wissens-Profile der

Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) umfassen und wobei den Daten der

Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) jeweils ein vordefiniertes Schlagwort (AR_ Service) und eine Adresse (AR. Link) oder Identität (AR_ID) eines Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) zugeordnet ist, umfasst oder durch diese gebildet ist, das Computer-Server-System (CS) eine Suchfunktion (SF) für das internet (WEB) umfasst. die Anfrage (REQ) vom Computerprogramm an die Suchfunktion (SF) gesendet wird, wobei die Anfrage das Schlagwort (AR_ Service) enthält oder die Anfrage (REQ) vom Computerprogramm mit dem Schlagwort (AR_ Service) ergänzt wird. eine von der Suchfunktion (SF) erstellte Ergebnisliste (LST3) mit Diensterbringern (DE, DE', DE1..DE4) vom Computerprogramm empfangen wird, - vom Computerprogramm eine Auswahl eines

Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) des dienstsuchenden Benutzers (3) empfangen wird, die erste Video-Aufnahme (VID) vom Computerprogramm an die Adresse (ARJJnk) oder Identität (AR_ID) des gewählten Diensterbringers (DE, DE', DE1..DE4) gesendet wird und im Fall g) das vom gewählten Diensterbringer (DE, DE', DE1..DE4) erzeugte virtuelle Objekt (VO, VO1..VO11) oder im Fall h) die vom gewählten Diensterbringer (DE) ergänzte erste Video-Aufnahme (VID) vom Ccmputerprogramm empfangen wird.

92. Computerprogramm nach Anspruch 91, dadurch gekennzeichnet, dass die Adresse (AR_Link) oder Identität (AR_ID) des gewählten Diensterbringers (DE) vor dem Senden der ersten Video-Aufnahme (VID) vom Computerprogramm an einen außerhalb des Internets (WEB) liegenden Teil der Datenbank (DB) gesendet wird, - vom Computerprogramm eine Rückmeldung von diesem Teil der Datenbank (DB) gesendet empfangen wird und die erste Video-Aufnahme (VID) nur dann vom Computerprogramm an die Adresse (AR_Link) oder Identität (AR_ID) des gewählten Diensterbnngers (DE) gesendet wird, wenn die genannte Rückmeldung anzeigt., dass der Diensterbnnger (DE) zur Bearbeitung der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) bereit und/oder berechtigt ist.

93. Computerprogramrm das in/auf eine Datenbank (DB) in einem Computer- Server-System (CS) ladbar ist und. wenn das Computerprogramm dort ausgeführt wird, die Schritte

-) Empfangen einer Anfrage (REQ) für die Erzeugung eines virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11 ) in einer Video-Aufnahme (VID) von einem

Dienstsuchenden (DS), welcher einem dienstsuchenden Benutzer (3) mit seinem Endgerät (4. 4a ..4 c) entspricht,

-) Bestimmen eines Diensterbringers (DE) aus einer Vielzahl von

Diensterbringern (DE') basierend auf der Anfrage (REQ) des Dienstsuchenden (DS) und Eigenschafts-Profilen und/oder Wissens-Profilen der

Diansterbringer (DE, DE' DE1 ..DE4),

-) Empfangen einer ersten Video-Aufnahme (VID) einer Szene (SZ) vom Dienstsuchenden (DS),

-) Senden der ersten Video-Aufnahme (VID) an den D'iensterbringer (DE) und g) Empfangen des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11) vom Diensterbringer (DE) und Senden des virtuellen Objekts (VO, VO1..VO11 ) an den Dienstsuchenden (DS) oder h) Empfangen der mit einem virtuellen Objekt (VO, VO1..VO11) ergänzten ersten Video-Aufnahme (VID) vom Diensterbringer (DE) und Senden der ergänzten ersten Video-Aufnahme (VID) an den Dienstsuchenden (DS) ausführt,

94. Endgerät (4, 4a..4d), gekennzeichnet durch ein auf diesem installiertes Computerprogramm nach einem der Ansprüche 90 bis 92.