Eine Anwendung für die Vermeidung einer krummen Sitzposition, einer Ablenkung durch das Smartphone sowie für die Verbesserung des regelmäßigen Lüftens und der regelmäßigen Flüssigkeitszunahme beim Arbeiten mit dem Computer wird in dieser Ausarbeitung beschrieben. Das Ziel war es die Anwendung auf einem Raspberry Pi laufen zu lassen, der dabei als Sensor eine Kamera und als Aktor einen Lautsprecher besitzt. Das, für die Erkennung der krummen Sitzposition und des Smartphones, verwendete Convolutional Neuronale Net (CNN) wird dabei auf einem Coral USB Accelerator inferiert. Das CNN, welches 312.712 trainierbare Parameter besitzt wurde von Grund auf selbst trainiert. Für das Training des Neuronalen Netzes und für das Funktionieren der Anwendung bei vielen verschiedenen Kleidungen ist lediglich ein Bilderdatensatz nötig, der mit nur einer Kleidungsmontur aufgenommen und zu Grauwertbildern konvertiert wurde.