Pay As You GoPrueba gratuita de 7 días; no se requiere tarjeta de crédito
El reconocimiento de actividad humana (HAR) en tiempo real utiliza datos de sensores y aprendizaje automático para identificar y clasificar los movimientos humanos, como caminar, correr o sentarse, a medida que se producen. Al aprovechar herramientas como los acelerómetros, los giroscopios y las cámaras, los sistemas HAR procesan los datos al instante, lo que permite aplicaciones en los ámbitos de la salud, el acondicionamiento físico, la seguridad y la seguridad industrial.
Los sistemas HAR siguen evolucionando, respaldados por los avances en el aprendizaje profundo, la computación perimetral y TinyML, lo que los hace más eficientes y accesibles en varios sectores.
Los sistemas de reconocimiento de actividad humana (HAR) en tiempo real transforman los datos sin procesar de los sensores en información procesable mediante un proceso estructurado. Analicemos cómo estos sistemas gestionan la recopilación de datos, el preprocesamiento y la implementación de modelos.
Los sistemas HAR recopilan datos mediante sensores portátiles y métodos basados en la visión. Cada enfoque responde a necesidades específicas y ofrece ventajas únicas.
Sensores portátiles son esenciales para muchos sistemas HAR, especialmente en aplicaciones personales de salud y estado físico. Los acelerómetros registran el movimiento en tres ejes, lo que permite diferenciar entre actividades como caminar, correr o sentarse. Los giroscopios añaden profundidad al medir las rotaciones y la velocidad angular, capturando detalles sobre el movimiento del cuerpo. Los magnetómetros mejoran aún más la precisión al detectar los campos magnéticos y la orientación, lo que ayuda a mapear el movimiento direccional y el posicionamiento espacial. Conjuntos de datos como UCI-HAR muestran cómo estos dispositivos pueden grabar una amplia gama de actividades.
Sistemas basados en la visión, por otro lado, confían en las cámaras para capturar imágenes o secuencias de vídeo. Estos sistemas permiten interacciones basadas en gestos sin necesidad de que los usuarios usen dispositivos. Las cámaras de profundidad, por ejemplo, pueden extraer información sobre el esqueleto de las imágenes de profundidad, lo que simplifica el análisis del movimiento. Mientras que los sensores portátiles generan datos de señal unidimensionales, los sistemas basados en la visión crean imágenes y vídeos en 2D o 3D. La elección entre estos métodos suele depender de la comodidad del usuario y de las necesidades específicas de la aplicación, y los sistemas basados en la visión están ganando popularidad por su naturaleza no intrusiva.
Los datos sin procesar de los sensores rara vez están listos para su uso inmediato. El preprocesamiento desempeña un papel crucial a la hora de convertir esta información sin procesar en información fiable, lo que influye directamente en la precisión del sistema.
El primer paso es el filtrado, que elimina el ruido y las señales irrelevantes de los datos. A continuación, se normalizan las funciones para garantizar la coherencia entre los usuarios y los dispositivos. En conjunto, estos pasos hacen borrón y cuenta nueva para un análisis más detallado.
La extracción de características transforma los datos sin procesar en atributos significativos, como la media, la desviación estándar y las características del dominio de la frecuencia. Estas funciones proporcionan una representación compacta pero informativa de los movimientos humanos, lo que facilita a los algoritmos el procesamiento eficaz de los datos.
La segmentación es otro paso clave, ya que divide los datos continuos de los sensores en ventanas de tiempo más pequeñas. Esto permite que el sistema capture los aspectos temporales del movimiento, lo que ayuda a distinguir entre actividades similares, como caminar y trotar, al analizar cómo cambian los movimientos con el tiempo.
Las técnicas de reducción de dimensionalidad, como PCA y t-SNE, se utilizan a menudo para eliminar la información redundante, mientras que los métodos de imputación abordan las brechas causadas por el mal funcionamiento de los sensores o los errores de transmisión de datos. Al final del preprocesamiento, los datos están limpios, estructurados y listos para el entrenamiento con modelos.
«Los datos normalizados proporcionan entradas limpias y estructuradas cruciales para los modelos de automatización, inteligencia artificial y aprendizaje automático, al tiempo que permiten realizar consultas más rápidas a las bases de datos, mejorar la toma de decisiones y un crecimiento empresarial sostenible». — Chrissy Kidd, Splunk Blogs
Una vez que los datos se procesan previamente, el sistema pasa a modelar el entrenamiento y la implementación, que son fundamentales para el reconocimiento de la actividad en tiempo real.
Los datos preprocesados se utilizan para entrenar modelos, con la opción de implementación, ya sea de detección externa (por ejemplo, cámaras) o de detección corporal (por ejemplo, dispositivos portátiles), según la aplicación. Los avances en el aprendizaje profundo han aumentado significativamente el rendimiento, superando los métodos tradicionales de aprendizaje automático. Por ejemplo, J. Gao y otros descubrieron que los modelos de aprendizaje profundo, como las CNN y las RNN, ofrecen una mayor precisión, gestionan mejor las variaciones de los datos de los sensores y aprenden automáticamente funciones complejas a partir de datos sin procesar. Las CNN son particularmente eficaces para procesar datos visuales y de series temporales, mientras que las RNN y su variante especializada, las LSTM, son excelentes a la hora de capturar patrones secuenciales y relaciones temporales.
Sin embargo, la implementación en el mundo real plantea desafíos únicos. Problemas como la desalineación de los sensores, la iluminación inconsistente y los movimientos impredecibles de los usuarios pueden afectar al rendimiento. A pesar de estos obstáculos, algunos sistemas HAR logran una precisión de clasificación de hasta el 90%.
Para abordar estos desafíos, a menudo se emplean técnicas adicionales. Por ejemplo, el filtrado por actividad específica preserva la calidad de los datos, mientras que la sincronización basada en marcas de tiempo alinea los flujos de sensores. La cuantificación del modelo reduce los requisitos de memoria, lo que facilita la implementación de sistemas HAR en dispositivos con recursos limitados.
El éxito de los sistemas de reconocimiento de actividad humana (HAR) en tiempo real depende de algoritmos y técnicas avanzados que puedan interpretar los datos de los sensores de forma rápida y precisa.
La combinación de datos de varios sensores proporciona una comprensión más completa de la actividad humana en comparación con la dependencia de un solo sensor. Este método, denominado fusión de sensores, mejora significativamente la precisión de los sistemas HAR.
Si bien los sistemas HAR más antiguos a menudo dependían de un solo sensor, los sistemas modernos combinan las entradas de acelerómetros, giroscopios, magnetómetros y GPS para diferenciar entre actividades que, de otro modo, podrían parecer similares. Por ejemplo, tanto caminar como andar en automóvil pueden registrarse como movimiento en un sensor de GPS. Sin embargo, los datos adicionales de un acelerómetro (que muestran las vibraciones) y un giroscopio (que indican una rotación corporal mínima) pueden ayudar a identificar la actividad correcta. Este enfoque multisensor no solo mejora la precisión, sino que también garantiza la confiabilidad, incluso cuando los datos de un sensor son inconsistentes. Estos avances son clave para la capacidad de respuesta en tiempo real de los sistemas HAR.
Basándose en la fusión de sensores, los métodos basados en la visión llevan el reconocimiento de la actividad un paso más allá al analizar los movimientos corporales detallados. Estos sistemas utilizan estimación de postura para rastrear e interpretar las actividades humanas mediante la identificación de las posiciones y movimientos del cuerpo. La estimación de la postura predice la ubicación de las partes clave del cuerpo en imágenes o vídeos, por lo que es esencial para reconocer las acciones. Por ejemplo, el Conjunto de datos MS COCO identifica 17 puntos clave correspondientes a las principales articulaciones del cuerpo. Al rastrear cómo estos puntos clave cambian con el tiempo, el sistema obtiene información sobre el movimiento humano y puede identificar actividades específicas.
Un ejemplo práctico de esto es Kinect de Microsoft, que utilizó la estimación de poses en 3D para monitorear los movimientos de los jugadores. Las aplicaciones de acondicionamiento físico también se benefician de esta tecnología, ya que la utilizan para evaluar la forma del ejercicio y contar las repeticiones automáticamente. Del mismo modo, la analítica deportiva aprovecha la IA para desglosar y analizar los movimientos de los atletas.
Para capturar la secuencia de actividades a lo largo del tiempo, los sistemas HAR utilizan técnicas como las redes de memoria a largo plazo (LSTM), que están diseñadas para procesar datos secuenciales de manera eficaz. Redes neuronales convolucionales (CNN) también se utilizan ampliamente para analizar datos visuales y de series temporales. Cuando se combinan con las redes neuronales recurrentes (RNN), estos métodos superan constantemente a las técnicas más antiguas en términos de precisión y confiabilidad. En conjunto, estas herramientas permiten las capacidades en tiempo real de los sistemas HAR.
Una vez que los datos se refinan con estos algoritmos avanzados, el siguiente desafío para los sistemas HAR es decidir cómo procesar la información, localmente en el dispositivo o de forma remota en la nube. Esta elección desempeña un papel fundamental a la hora de lograr el equilibrio adecuado entre la capacidad de respuesta y la privacidad.
Procesamiento en el dispositivo ofrece varias ventajas. Al analizar los datos directamente en el dispositivo, elimina los retrasos causados por la transmisión de datos a servidores remotos, lo que lo hace ideal para aplicaciones como la detección de caídas o el entrenamiento físico en tiempo real. Este método también mejora la privacidad al mantener los datos confidenciales almacenados localmente, lo que reduce los riesgos asociados a los servidores externos. Tecnologías como Diminuto habilite HAR en tiempo real en sistemas embebidos, con herramientas como ST Microelectronics' STM32Cube.AI permitiendo que los modelos de aprendizaje automático se ejecuten directamente en los microcontroladores.
Sin embargo, el procesamiento en el dispositivo tiene sus limitaciones. Los dispositivos suelen tener un hardware menos potente y un mayor consumo de energía. Por otro lado, procesamiento basado en la nube puede gestionar algoritmos más complejos gracias a los potentes servidores remotos. Sin embargo, este enfoque puede provocar retrasos y plantear posibles problemas de privacidad, ya que los datos deben transmitirse a través de una red.
Con el auge de la computación perimetral (que se espera que soporte más de 30 000 millones de dispositivos de IoT en 2030), el procesamiento en el dispositivo adquiere cada vez más importancia. Aplicaciones como los vehículos autónomos, que según las previsiones representarán el 66% de las ventas de automóviles en China de aquí a 2035, también exigen los tiempos de respuesta instantáneos que ofrece el procesamiento local. Como Jeff Gehlhaar, vicepresidente de tecnología de Qualcomm, explica:
«Las aplicaciones de IA tienden a ser en tiempo real y de misión crítica. Muchos casos de uso de la IA que mejoran una experiencia no pueden permitirse la latencia».
Para lograr un equilibrio, muchos sistemas HAR ahora usan modelos híbridos. Estos combinan el procesamiento en el dispositivo para obtener respuestas inmediatas con recursos basados en la nube para tareas como la actualización de los modelos o el análisis más profundo, que no requieren resultados instantáneos.
Los sistemas de reconocimiento de la actividad humana (HAR) en tiempo real tienen un potencial inmenso, pero darles vida conlleva una buena cantidad de desafíos. Estos obstáculos van desde garantizar la calidad de los datos hasta abordar las limitaciones técnicas y abordar los problemas de privacidad.
Para que los sistemas HAR funcionen bien, necesitan acceso a datos de alta calidad y etiquetados con precisión. Desafortunadamente, las condiciones del mundo real a menudo complican esta situación, lo que lleva a tasas más altas de clasificación errónea y anotaciones inconsistentes. Las investigaciones destacan este marcado contraste: si bien las tasas de clasificación errónea en laboratorios controlados rondan el 9%, se disparan hasta el 33,3% en las aplicaciones del mundo real. Esta brecha subraya cómo los entornos controlados no reflejan la imprevisibilidad del comportamiento humano en los escenarios cotidianos.
Otro problema importante es la incoherencia de las anotaciones. Cuando los anotadores humanos etiquetan los mismos datos de forma diferente, esto afecta a la precisión de los modelos de IA. Como Etiquetadora.com lo expresa acertadamente:
«Una mala anotación conduce a sistemas de IA sesgados, resultados inexactos e ineficiencias que afectan a las operaciones comerciales».
Otros factores que contribuyen son los conjuntos de datos sesgados, las etiquetas faltantes o incorrectas y la naturaleza laboriosa de la anotación manual, todos los cuales degradan el rendimiento del modelo.
Para abordar estos problemas, varias estrategias han demostrado su eficacia:
Al abordar los problemas de calidad de los datos con estas estrategias, los sistemas HAR pueden gestionar mejor las complejidades de las aplicaciones en tiempo real. Sin embargo, los desafíos relacionados con la latencia y la escalabilidad siguen siendo un obstáculo importante.
Los sistemas HAR en tiempo real exigen un procesamiento de datos ultrarrápido y, al mismo tiempo, dan servicio a millones de usuarios a la vez. Cumplir estos requisitos duales no es poca cosa.
Uno de los principales desafíos es la velocidad. Las aplicaciones en tiempo real no pueden permitirse retrasos, pero los complejos algoritmos utilizados en HAR suelen requerir importantes recursos computacionales. Esto crea un equilibrio difícil entre la precisión y la velocidad de procesamiento.
La escalabilidad representa otro obstáculo importante. Con proyecciones que estiman que habrá más de 30 000 millones de dispositivos de IoT para 2030, muchos de los cuales podrían depender de las capacidades de HAR, las soluciones tradicionales basadas en la nube podrían tener dificultades para mantenerse al día. Además de la complejidad, los sensores y dispositivos móviles del IoT suelen tener una potencia de procesamiento, memoria y duración de la batería limitadas, lo que dificulta la ejecución local de sofisticados algoritmos de HAR.
Para abordar estos desafíos, las tecnologías y técnicas emergentes están interviniendo:
Si bien mejorar la velocidad y la escalabilidad es crucial, proteger los datos de los usuarios es igualmente importante, especialmente dada la naturaleza sensible de los sistemas HAR.
Los sistemas HAR recopilan datos muy personales, como las actividades diarias, las métricas de salud y los hábitos. Esto convierte la protección de la privacidad de los usuarios en una prioridad absoluta, especialmente en las aplicaciones de vigilancia y atención médica.
El cumplimiento normativo añade otro nivel de complejidad. Los gobiernos y los organismos reguladores se centran cada vez más en garantizar la privacidad y prevenir el uso indebido de la IA. Además, la confianza de los usuarios desempeña un papel fundamental en la adopción del sistema. Por ejemplo, un estudio descubrió que los usuarios tenían menos probabilidades de interactuar con los sistemas cuando se les pedía que respondieran a varias preguntas relacionadas con el estrés a diario.
Las amenazas de ciberseguridad, las fallas de diseño y los problemas de gobernanza amplifican aún más estos riesgos. Un enfoque de varios niveles es esencial para abordar los problemas de privacidad de manera efectiva:
Los ejemplos del mundo real muestran cómo se pueden implementar de manera efectiva las medidas de privacidad. En 2021, Apple introdujo la transparencia en el seguimiento de aplicaciones (ATT), que permite a los usuarios de iPhone controlar el seguimiento de terceros. Los informes indican que entre el 80 y el 90% de los usuarios optan por no hacer seguimiento cuando se les da la opción.
Jennifer King, becaria del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Stanford, resume las crecientes preocupaciones:
«Hace diez años, la mayoría de la gente pensaba en la privacidad de los datos en términos de compras en línea... Pero ahora hemos visto cómo las empresas optan por esta recopilación de datos omnipresente que entrena los sistemas de inteligencia artificial, lo que puede tener un gran impacto en la sociedad, especialmente en nuestros derechos civiles».
El desarrollo de sistemas de reconocimiento de la actividad humana (HAR) en tiempo real suele conllevar una buena cantidad de desafíos, desde la gestión de múltiples flujos de datos hasta garantizar una escalabilidad rentable. Para hacer frente a estas complejidades, las organizaciones están recurriendo a plataformas modernas de flujo de trabajo de inteligencia artificial que simplifican todo el proceso, desde la gestión de datos hasta la implementación de modelos.
Estas plataformas están diseñadas para abordar los principales obstáculos, incluida la coordinación de los esfuerzos del equipo y la gestión de diversos flujos de datos, a la vez que se mantienen los costos bajo control. Las tendencias del mercado respaldan este cambio, y los datos muestran un énfasis creciente en la automatización y las soluciones escalables, a medida que el mercado global de automatización del flujo de trabajo sigue creciendo rápidamente.
He aquí un análisis más detallado de las funciones que hacen que estas plataformas sean esenciales para el desarrollo de sistemas HAR.
Los sistemas HAR se basan en una variedad de fuentes de datos: acelerómetros, señales de cámara, señales de audio e incluso sensores ambientales. Las plataformas de IA multimodales brillan aquí al ofrecer un marco unificado que procesa e integra estas diversas entradas en tiempo real. Esta validación cruzada de datos de múltiples fuentes mejora significativamente la precisión y confiabilidad de los sistemas de reconocimiento.
Toma plataformas como prompts.ai, por ejemplo. Permiten a los desarrolladores trabajar con texto, imágenes, audio y datos de sensores en un único sistema. Al combinar las entradas de diferentes sensores, estas plataformas ofrecen resultados de reconocimiento más precisos. Por ejemplo, un sistema HAR podría combinar los datos visuales de la postura de una persona con las lecturas del acelerómetro y las señales sonoras, lo que le permitiría distinguir con mucha mayor precisión entre subir escaleras y caminar en una cinta de correr.
La arquitectura detrás de estos sistemas normalmente incluye tres componentes principales: procesamiento de entrada adaptado a cada tipo de datos, algoritmos de fusión que combinan los datos y sistemas de salida que ofrecen resultados en tiempo real. Estas plataformas también abordan cuestiones complicadas como la alineación y la sincronización de los flujos de datos que tienen diferentes formatos y frecuencias de muestreo.
Otro beneficio clave de la IA multimodal es la mejora de la comprensión del contexto. Al integrar diferentes tipos de datos, los sistemas HAR adquieren la capacidad de interpretar escenarios complejos con más matices. Por ejemplo, la combinación de datos visuales y sonoros con las lecturas del acelerómetro puede ayudar al sistema a comprender mejor el contexto de la actividad de una persona, haciéndolo más preciso y fiable.
La creación de sistemas HAR no solo tiene que ver con la tecnología, sino que también requiere un trabajo en equipo sin fisuras. Los científicos de datos, los ingenieros de software, los especialistas en el campo y los equipos de control de calidad deben colaborar de manera eficaz. Sin embargo, las investigaciones muestran que el 86% de los líderes citan la mala colaboración como una de las principales razones del fracaso de los proyectos.
Las plataformas modernas de flujo de trabajo de IA abordan este problema al ofrecer entornos centralizados en los que los equipos pueden colaborar en tiempo real. Estas plataformas suelen incluir espacios de trabajo compartidos para tareas como la formación de modelos, paneles para supervisar el progreso y herramientas de elaboración de informes automatizadas que mantienen a todos informados.
Los informes automatizados son especialmente valiosos para los sistemas HAR, que necesitan una supervisión constante para mantener la precisión. Estos informes pueden proporcionar información sobre el rendimiento de los modelos, la calidad de los datos y el estado del sistema, lo que ahorra a los equipos el seguimiento manual y les ayuda a abordar rápidamente cualquier problema que surja.
Por ejemplo, prompts.ai permite la colaboración en tiempo real al ofrecer a los equipos una visibilidad total de los flujos de trabajo de los proyectos, desde el desarrollo hasta la implementación. Sus funciones de generación de informes automatizadas garantizan que las partes interesadas tengan los datos que necesitan para tomar decisiones informadas sobre la mejora de los modelos y la optimización de los sistemas.
Uno de los mayores desafíos en el desarrollo de sistemas HAR es equilibrar el rendimiento con el costo. Los enfoques tradicionales suelen requerir importantes inversiones iniciales en infraestructura y experiencia especializada. Sin embargo, las plataformas modernas están cambiando las reglas del juego con modelos de pago por uso que permiten a las organizaciones escalar sus sistemas en función del uso real.
De hecho, el informe sobre el ROI de la IA generativa de Google en 2024 reveló que el 74% de las empresas que utilizan IA generativa obtienen beneficios de su inversión en el primer año. Este rápido retorno de la inversión es especialmente importante para las aplicaciones HAR, donde beneficios como la mejora de la eficiencia y las mejores experiencias de usuario pueden generar un valor significativo.
Los precios de pago por uso son especialmente adecuados para los sistemas HAR, que suelen tener cargas de trabajo variables. Las organizaciones pueden empezar de a poco con proyectos piloto y expandirse gradualmente a medida que vayan obteniendo resultados. Por ejemplo, el modelo de precios basado en tokens de prompts.ai permite a los equipos pagar solo por los recursos computacionales que utilizan. Esta flexibilidad significa que los desarrolladores pueden experimentar con diferentes enfoques sin tener que recurrir a una infraestructura costosa.
Además, las plataformas modernas ofrecen elasticidad, ya que ajustan automáticamente los recursos computacionales en función de la demanda. Esto garantiza que los sistemas HAR mantengan un alto rendimiento durante los picos de uso y, al mismo tiempo, mantengan los costos bajos durante los períodos más silenciosos. Esta adaptabilidad es crucial para aplicaciones como los rastreadores de actividad física o los sistemas domésticos inteligentes, donde el uso puede fluctuar significativamente.
El reconocimiento de la actividad humana (HAR) en tiempo real ha pasado de ser un concepto de investigación a convertirse en una herramienta práctica con aplicaciones en la atención médica, el acondicionamiento físico y los entornos inteligentes. Su éxito depende de los avances en los algoritmos y del cuidadoso diseño de los sistemas.
El aprendizaje profundo ha supuesto un punto de inflexión en cuanto a la precisión del HAR. Por ejemplo, el modelo DeepConv LSTM logró una impresionante precisión del 98% y puntajes similares en la F1. Tras aplicar la cuantificación, el tamaño del modelo se redujo de 513,23 KB a solo 136,51 KB, lo que permitió su implementación en dispositivos con recursos limitados. Además, TinyML permite usar HAR en dispositivos portátiles, ya que los codificadores automáticos LSTM alcanzan una precisión casi perfecta (99,99%) y ofrecen un tiempo de inferencia promedio de solo 4 milisegundos.
El uso de datos de varios sensores mejora la capacidad de distinguir entre las actividades, lo que aumenta la precisión general.
Los argumentos comerciales a favor de los sistemas HAR siguen creciendo a medida que las industrias se dan cuenta de los beneficios de la automatización del flujo de trabajo y de las mejoras cuantificables en la eficiencia. Los problemas de privacidad y latencia, que suelen ser barreras importantes, se abordan mediante el aprendizaje federado y la computación periférica. Estos enfoques permiten a los sistemas HAR procesar datos distribuidos sin comprometer la privacidad del usuario y, al mismo tiempo, reducir la latencia y el uso del ancho de banda.
Para tener éxito con los sistemas HAR, las organizaciones deben priorizar los modelos livianos, el preprocesamiento efectivo y la integración de datos con múltiples sensores. Las plataformas de flujo de trabajo de inteligencia artificial, como prompts.ai, simplifican este proceso al integrar diversos datos de sensores, posibilitar la colaboración en tiempo real y ofrecer soluciones escalables y rentables mediante modelos de precios de pago por uso.
De cara al futuro, el futuro de HAR está vinculado a los avances en el aprendizaje autosupervisado, la IA explicable y la adopción más amplia de TinyML. A medida que estas tecnologías avancen, se espera que los sistemas HAR sean aún más precisos, eficientes y accesibles en una gama más amplia de aplicaciones.
Los sistemas de reconocimiento de actividad humana (HAR) en tiempo real se toman muy en serio la privacidad de los usuarios y emplean métodos avanzados para mantener la seguridad de los datos personales. Un enfoque clave implica el uso de técnicas que anonimizan los datos durante la recopilación y el procesamiento, garantizando así la protección de los datos confidenciales.
Muchos sistemas HAR se basan en conjuntos de datos de código abierto para la capacitación, lo que minimiza la necesidad de acceder o utilizar los datos de los usuarios individuales. Además, estos sistemas incorporan medidas de seguridad sólidas, como el cifrado y el procesamiento local de datos. Estas prácticas garantizan que la información del usuario permanezca confidencial y no se transmita ni almacene de manera que pueda dar lugar a un uso indebido.
Al combinar estas estrategias centradas en la privacidad, los sistemas HAR pueden ofrecer una funcionalidad eficaz sin comprometer la confianza o la seguridad del usuario.
Los sistemas de reconocimiento de actividad humana (HAR) en tiempo real se enfrentan a una serie de obstáculos cuando se aplican en situaciones cotidianas. Estos incluyen problemas como escalabilidad, confianza en aspectos específicos sensores, variabilidad ambiental (como cambios en la iluminación u obstrucciones) y preocupaciones sobre privacidad de datos. Además de eso, estos sistemas deben administrar tareas complejas y ajústate a cambios de dominio cuando se opera en entornos nuevos o diferentes.
Para hacer frente a estos obstáculos, los expertos han recurrido a soluciones de vanguardia como modelos híbridos de aprendizaje profundo, técnicas de fusión de sensores, y marcos de generalización de dominios. Estas herramientas mejoran la capacidad del sistema para adaptarse, ofrecer resultados precisos y seguir siendo fiable en diversas condiciones. Además, aprendizaje continuo permite que los sistemas HAR mejoren y evolucionen con el tiempo, mientras que los métodos que preservan la privacidad protegen los datos de los usuarios. Los avances actuales están orientados a garantizar que los sistemas HAR sean confiables y efectivos para su uso a largo plazo en entornos en constante cambio.
Combinación de datos de varios sensores: lo que se conoce como fusión de sensores - desempeña un papel clave a la hora de aumentar la precisión del reconocimiento de la actividad humana (HAR). Al reunir las entradas de diferentes sensores, este enfoque ayuda a reducir el ruido, aborda las debilidades de los sensores individuales y ofrece resultados precisos y fiables.
Los estudios revelan que la fusión de sensores puede mejorar el rendimiento hasta en un 9%, con tasas de precisión que alcanzan el 96% o más. Esta técnica ofrece una visión más profunda de los movimientos humanos al utilizar una variedad de fuentes de datos, lo que hace que los sistemas HAR sean más fuertes y confiables.
