22 de septiembre de 2025
Desde aplicaciones de fitness hasta la monitorización de pacientes, descubra cómo la visión artificial aborda la pregunta: ¿puede la IA detectar acciones humanas en entornos del mundo real?
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 puede parecernos fácil, pero detectarlos con IA es mucho más complicado. Lo que es natural para los humanos se traduce en algo mucho más complejo cuando una máquina intenta comprenderlo.
Esta capacidad se conoce como reconocimiento de actividad humana (HAR, por sus siglas en inglés), y permite a los ordenadores detectar e interpretar patrones en el comportamiento humano. Una aplicación de fitness es un gran ejemplo de HAR en acción. Al rastrear los pasos y las rutinas de ejercicio, muestra cómo la IA puede monitorizar las actividades diarias.
Viendo el potencial de HAR, muchas industrias han comenzado a adoptar esta tecnología. De hecho, se espera que el mercado de reconocimiento de acciones humanas alcance más de $12.56 mil millones para 2033.
Una parte significativa de este progreso está impulsada por la visión artificial, una rama de la IA que permite a las máquinas analizar datos visuales, como imágenes y videos. Con la visión artificial y el reconocimiento de imágenes, HAR ha evolucionado de un concepto de investigación a una parte práctica y emocionante de las aplicaciones de IA de vanguardia.
En este artículo, exploraremos qué es el HAR, los diferentes métodos utilizados para reconocer las acciones humanas y cómo la visión artificial ayuda a responder a la pregunta: ¿Puede la IA detectar acciones humanas en aplicaciones del mundo real? ¡Empecemos!
El reconocimiento de acciones humanas permite que los sistemas informáticos comprendan las actividades o acciones humanas mediante el análisis de los movimientos corporales. A diferencia de simplemente detectar a una persona en una imagen, el reconocimiento de acciones humanas puede ayudar a identificar lo que está haciendo la persona. Por ejemplo, distinguir entre caminar y correr, reconocer un saludo con la mano o notar cuando alguien se cae.
La base del HAR reside en los patrones de movimiento y postura. Un ligero cambio en la forma en que se colocan los brazos o las piernas de una persona puede indicar una variedad de acciones. Al capturar e interpretar estos detalles sutiles, los sistemas HAR pueden obtener información significativa de los movimientos del cuerpo.
Para lograr esto, el reconocimiento de acciones humanas combina múltiples tecnologías como el aprendizaje automático, los modelos de aprendizaje profundo, la visión artificial y el procesamiento de imágenes, que trabajan juntos para analizar los movimientos del cuerpo e interpretar las acciones humanas con mayor precisión.
Los sistemas HAR anteriores eran mucho más limitados. Solo podían manejar unas pocas acciones simples y repetitivas en entornos controlados y, a menudo, tenían dificultades en situaciones del mundo real.
Hoy en día, gracias a la IA y a las grandes cantidades de datos de vídeo, el 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 sea práctica para áreas como la atención sanitaria, la seguridad y los dispositivos interactivos.
Ahora que comprendemos mejor qué es el reconocimiento de acciones humanas, echemos un vistazo a las diferentes formas en que las máquinas pueden detectar las acciones humanas.
Estos son algunos de los métodos 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 para reconocer patrones en el movimiento humano, que luego pueden aplicarse en aplicaciones de la vida real.
La calidad de los datos de entrenamiento afecta directamente al rendimiento de un modelo. Los datos limpios y consistentes facilitan que el sistema reconozca las acciones con precisión.
Es por eso que los conjuntos de datos a menudo se preprocesan antes del entrenamiento. Un paso común es la normalización, que escala los valores de manera consistente para reducir los errores y evitar el sobreajuste (cuando un modelo funciona bien con los datos de entrenamiento pero tiene problemas con los datos nuevos).
Para medir cómo se desempeñan los modelos más allá del entrenamiento, los investigadores confían en métricas de evaluación y conjuntos de datos de referencia que permiten pruebas y comparaciones justas. Colecciones populares como UCF101, HMDB51 y Kinetics incluyen miles de videoclips etiquetados para la detección de acciones humanas. En el lado del sensor, los conjuntos de datos recopilados de teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles proporcionan señales de movimiento valiosas que hacen que los modelos de reconocimiento sean más robustos en diferentes entornos.
De las diferentes formas de detectar acciones humanas, la visión artificial se ha convertido rápidamente en una de las más populares y ampliamente investigadas. Su principal ventaja es que puede extraer detalles valiosos directamente de imágenes y vídeos. Al analizar los píxeles fotograma a fotograma y los patrones de movimiento, puede reconocer actividades en tiempo real sin necesidad de que las personas utilicen dispositivos adicionales.
El reciente progreso en el aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales (CNN), que están diseñadas para analizar imágenes, ha hecho que la visión artificial sea más rápida, precisa y fiable.
Por ejemplo, los modelos de visión artificial de última generación ampliamente 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 la convierte en una gran herramienta para el reconocimiento de la actividad humana.
Ultralytics YOLO11 es un modelo de Visión Artificial diseñado tanto para la velocidad como para la precisión. Soporta tareas básicas de visión artificial como la detección de objetos, el seguimiento de objetos y la estimación de la pose. Estas capacidades son especialmente útiles para el reconocimiento de la actividad humana.
La detección de objetos identifica y localiza personas en una escena, el seguimiento sigue sus movimientos a través de fotogramas de vídeo para reconocer secuencias de acciones, 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, los conocimientos extraídos del modelo pueden utilizarse para distinguir entre alguien que está sentado tranquilamente, luego se levanta y, finalmente, levanta los brazos para animar. Estas sencillas acciones cotidianas pueden parecer similares a primera vista, pero tienen significados muy diferentes cuando se analizan en secuencia.
A continuación, analicemos más de cerca cómo el reconocimiento de actividad humana impulsado por la visión artificial se aplica en casos de uso del mundo real que impactan en nuestra vida diaria.
En la atención médica, pequeños cambios en el 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 progreso. Estos signos a menudo son fáciles de pasar por alto por medios tradicionales, como los chequeos.
YOLO11 puede ayudar mediante la estimación de la pose y el análisis de imágenes para monitorizar a los pacientes en tiempo real. Se puede utilizar para detectar caídas, realizar un seguimiento de los ejercicios de recuperación y observar las actividades diarias, como caminar o estirarse. Debido a que funciona a través del análisis visual sin la necesidad de sensores o 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 en un área restringida o muestra agresión repentina. Estas señales a menudo se pierden en entornos concurridos donde los guardias de seguridad no pueden vigilar manualmente todo. Ahí es donde entran en juego la visión artificial y YOLO11.
YOLO11 facilita la monitorización de la seguridad al potenciar la videovigilancia en tiempo real que puede detectar movimientos sospechosos y enviar alertas instantáneas. Apoya la seguridad de las multitudes en espacios públicos y refuerza la detección de intrusiones en áreas privadas.
Con este enfoque, los guardias de seguridad pueden trabajar junto con los sistemas de visión artificial, creando una interacción y asociación entre humanos y ordenadores que permite respuestas más rápidas y oportunas a las actividades sospechosas.
Estas son algunas de las ventajas de utilizar la visión artificial para el reconocimiento de la actividad humana:
Si bien el uso de la visión artificial para el HAR tiene muchas ventajas, también existen limitaciones que deben tenerse en cuenta. Estos son algunos de los factores que debe tener en cuenta:
La inteligencia artificial y la visión artificial están permitiendo que las máquinas reconozcan las acciones humanas con mayor precisión y en tiempo real. Al analizar los fotogramas de vídeo y los patrones de movimiento, estos sistemas pueden identificar tanto los gestos cotidianos como los cambios repentinos. A medida que la tecnología continúa mejorando, el reconocimiento de la actividad humana está saliendo de los laboratorios de investigación y se está convirtiendo en una herramienta práctica para la atención médica, la seguridad y las aplicaciones cotidianas.
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