22 de septiembre de 2025
Desde aplicaciones de fitness hasta monitorización de pacientes, descubra cómo la visión por ordenador aborda la pregunta: ¿puede la IA detectar acciones humanas en entornos reales?
La vida cotidiana está llena de pequeños movimientos en los que rara vez nos detenemos a pensar. Caminar por una habitación, sentarse en un escritorio o saludar a un amigo pueden parecernos sencillos, pero detectarlos con IA es mucho más complicado. Lo que es natural para los humanos se convierte en algo mucho más complejo cuando una máquina intenta comprenderlo.
Esta capacidad se conoce como reconocimiento de la actividad humana (HAR) y permite a los ordenadores detectar e interpretar patrones en el comportamiento humano. Una aplicación de fitness es un buen ejemplo de HAR en acción. Mediante el seguimiento de los pasos y las rutinas de entrenamiento, muestra cómo la IA puede controlar las actividades diarias.
Al ver el potencial de HAR, muchas industrias han empezado a adoptar esta tecnología. De hecho, se espera que el mercado de reconocimiento de acciones humanas alcance más de 12.560 millones de dólares en 2033.
Una parte importante de este progreso se debe a la visión por ordenador, una rama de la IA que permite a las máquinas analizar datos visuales, como imágenes y vídeos. Con la visión por computador y el reconocimiento de imágenes, HAR ha pasado de ser un concepto de investigación a convertirse en una parte práctica y apasionante de las aplicaciones punteras de la IA.
En este artículo exploraremos qué es la IA, los distintos métodos utilizados para reconocer acciones humanas y cómo la visión por ordenador ayuda a responder a la pregunta: ¿Puede la IA detectar acciones humanas en aplicaciones del mundo real? Empecemos.
El reconocimiento de la acción humana permite a los sistemas informáticos comprender las actividades o acciones humanas mediante el análisis de los movimientos corporales. A diferencia de la simple detección de una persona en una imagen, el HAR puede ayudar a identificar lo que la persona está haciendo. Por ejemplo, distinguir entre caminar y correr, reconocer un movimiento de la mano o darse cuenta de cuándo alguien se cae.
La base de HAR son los patrones de movimiento y postura. Un ligero cambio en la posición de los brazos o las piernas de una persona puede indicar una serie de acciones. Al captar e interpretar estos sutiles detalles, los sistemas HAR pueden obtener información significativa de los movimientos corporales.
Para lograrlo, el reconocimiento de acciones humanas combina múltiples tecnologías, como el aprendizaje automático, los modelos de aprendizaje profundo, la visión por ordenador y el procesamiento de imágenes, que trabajan conjuntamente para analizar los movimientos corporales e interpretar las acciones humanas con mayor precisión.
Los primeros sistemas HAR eran mucho más limitados. Sólo podían realizar unas pocas acciones sencillas y repetitivas en entornos controlados y a menudo tenían problemas en situaciones reales.
Hoy en día, gracias a la IA y a las grandes cantidades de datos de vídeo, HAR ha avanzado significativamente tanto en precisión como en robustez. Los sistemas modernos pueden reconocer una amplia gama de actividades con mucha mayor precisión, lo que hace que la tecnología resulte práctica para ámbitos como la sanidad, la seguridad y los dispositivos interactivos.
Ahora que entendemos mejor qué es el reconocimiento de acciones humanas, veamos las distintas formas en que las máquinas pueden detectarlas.
Estos son algunos de los métodos más comunes:
Para cualquier modelo o sistema HAR, los conjuntos de datos son el punto de partida. Un conjunto de datos HAR es una colección de ejemplos, como videoclips, imágenes o datos de sensores, que capturan acciones como caminar, sentarse o saludar. Estos ejemplos se utilizan para entrenar modelos de IA que reconozcan patrones en el movimiento humano, que luego pueden aplicarse en la vida real.
La calidad de los datos de entrenamiento influye directamente en el rendimiento de un modelo. Unos datos limpios y coherentes facilitan que el sistema reconozca las acciones con precisión.
Por eso los conjuntos de datos se suelen preprocesar antes del entrenamiento. Un paso común es la normalización, que escala los valores de forma coherente para reducir los errores y evitar el sobreajuste (cuando un modelo funciona bien con los datos de entrenamiento pero tiene problemas con los nuevos datos).
Para medir el rendimiento de los modelos más allá del entrenamiento, los investigadores recurren a métricas de evaluación y conjuntos de datos de referencia que permiten realizar pruebas y comparaciones justas. Colecciones populares como UCF101, HMDB51 y Kinetics incluyen miles de clips de vídeo etiquetados para la detección de acciones humanas. En cuanto a los sensores, los conjuntos de datos recopilados de teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles proporcionan valiosas señales de movimiento que hacen que los modelos de reconocimiento sean más sólidos en distintos entornos.
De las distintas formas de detectar acciones humanas, la visión por ordenador se ha convertido rápidamente en una de las más populares y ampliamente investigadas. Su principal ventaja es que puede extraer gran cantidad de detalles directamente de imágenes y vídeos. Al observar los píxeles fotograma a fotograma y analizar los patrones de movimiento, puede reconocer actividades en tiempo real sin necesidad de que las personas lleven dispositivos adicionales.
Los recientes avances en el aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales (CNN), diseñadas para analizar imágenes, han hecho que la visión por ordenador sea más rápida, precisa y fiable.
Por ejemplo, los modelos de visión por ordenador más utilizados, como Ultralytics YOLO11, se basan en estos avances. YOLO11 admite tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias, el seguimiento de personas a través de fotogramas de vídeo y la estimación de poses humanas, lo que lo convierte en una gran herramienta para el reconocimiento de la actividad humana.
Ultralytics YOLO11 es un modelo de IA de visión diseñado para ofrecer velocidad y precisión. Admite tareas básicas de visión por ordenador como la detección de objetos, el seguimiento de objetos y la estimación de poses. Estas capacidades son especialmente útiles para el reconocimiento de la actividad humana.
La detección de objetos identifica y localiza a las personas en una escena, el seguimiento sigue sus movimientos a través de los fotogramas de vídeo para reconocer secuencias de acción, y la estimación de la pose mapea las articulaciones clave del cuerpo humano para distinguir entre actividades similares o detectar cambios repentinos como una caída.
Por ejemplo, el modelo permite distinguir entre una persona que se sienta en silencio, otra que se levanta y otra que levanta los brazos para animar. Estas sencillas acciones cotidianas pueden parecer similares a primera vista, pero tienen significados muy diferentes cuando se analizan en una secuencia.
A continuación veremos cómo se aplica el reconocimiento de la actividad humana mediante visión por ordenador en casos reales que afectan a nuestra vida cotidiana.
En la asistencia sanitaria, los pequeños cambios de movimiento pueden proporcionar información útil sobre el estado de una persona. Por ejemplo, un tropiezo de un paciente anciano o el ángulo de una extremidad durante la rehabilitación pueden revelar riesgos o progresos. Estos signos suelen pasar desapercibidos por medios tradicionales, como las revisiones médicas.
YOLO11 puede ayudar utilizando la estimación de la postura y el análisis de imágenes para monitorizar a los pacientes en tiempo real. Puede utilizarse para detectar caídas, realizar un seguimiento de los ejercicios de recuperación y observar actividades cotidianas como caminar o estirarse. Dado que funciona mediante análisis visual sin necesidad de sensores ni dispositivos portátiles, ofrece una forma sencilla de recopilar información precisa que respalde la atención al paciente.
Los sistemas de seguridad se basan en la detección rápida de actividades humanas inusuales, como alguien que merodea, corre por una zona restringida o muestra una agresividad repentina. Estas señales suelen pasar desapercibidas en entornos muy concurridos en los que los guardias de seguridad no pueden vigilarlo todo manualmente. Ahí es donde entran en juego la visión por ordenador y YOLO11.
YOLO11 facilita la supervisión de la seguridad gracias a la videovigilancia en tiempo real, capaz de detectar movimientos sospechosos y enviar alertas instantáneas. Favorece la seguridad de las multitudes en espacios públicos y refuerza la detección de intrusos en zonas privadas.
Con este planteamiento, los guardias de seguridad pueden trabajar junto a los sistemas de visión por ordenador, creando una interacción y una asociación entre el ser humano y el ordenador que permite reaccionar más rápida y oportunamente ante actividades sospechosas.
Estas son algunas de las ventajas de utilizar la visión por ordenador para el reconocimiento de la actividad humana:
Aunque el uso de la visión por ordenador para HAR tiene muchas ventajas, también hay que tener en cuenta algunas limitaciones. He aquí algunos factores a tener en cuenta:
La inteligencia artificial y la visión por ordenador están haciendo posible que las máquinas reconozcan las acciones humanas con mayor precisión y en tiempo real. Analizando fotogramas de vídeo y patrones de movimiento, estos sistemas pueden identificar tanto gestos cotidianos como cambios repentinos. A medida que la tecnología sigue mejorando, el reconocimiento de la actividad humana va más allá de los laboratorios de investigación y se está convirtiendo en una herramienta práctica para la sanidad, la seguridad y las aplicaciones cotidianas.
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