22 settembre 2025
Dalle app di fitness al monitoraggio dei pazienti, scopri come la computer vision affronta la domanda: l'IA è in grado di rilevare le azioni umane in contesti reali?
La vita quotidiana è piena di piccoli movimenti a cui raramente ci fermiamo a pensare. Camminare attraverso una stanza, sedersi a una scrivania o salutare un amico può sembrarci semplice, eppure rilevarli con l'AI è molto più complicato. Ciò che viene naturale agli esseri umani si traduce in qualcosa di molto più complesso quando una macchina cerca di comprenderlo.
Questa capacità è nota come riconoscimento dell'attività umana (HAR, Human Activity Recognition) e consente ai computer di rilevare e interpretare i modelli nel comportamento umano. Un'app di fitness è un ottimo esempio di HAR in azione. Tracciando i passi e le routine di allenamento, mostra come l'IA può monitorare le attività quotidiane.
Visto il potenziale dell'HAR, molti settori hanno iniziato ad adottare questa tecnologia. Si prevede infatti che il mercato del riconoscimento delle azioni umane superi i 12,56 miliardi di dollari entro il 2033.
Una parte significativa di questo progresso è trainata dalla computer vision, una branca dell'IA che consente alle macchine di analizzare dati visivi, come immagini e video. Grazie alla computer vision e al riconoscimento delle immagini, l'HAR si è evoluta da concetto di ricerca a parte pratica ed entusiasmante delle applicazioni IA all'avanguardia.
In questo articolo, esploreremo cos'è l'HAR, i diversi metodi utilizzati per riconoscere le azioni umane e come la computer vision aiuta a rispondere alla domanda: l'IA è in grado di rilevare le azioni umane in applicazioni reali? Iniziamo!
Il riconoscimento delle azioni umane (Human Action Recognition, HAR) consente ai sistemi informatici di comprendere le attività o le azioni umane analizzando i movimenti del corpo. A differenza della semplice rilevazione di una persona in un'immagine, l'HAR può aiutare a identificare ciò che la persona sta facendo. Ad esempio, distinguere tra camminare e correre, riconoscere un cenno della mano o notare quando qualcuno cade.
Il fondamento dell'HAR risiede nei modelli di movimento e postura. Un leggero cambiamento nel modo in cui le braccia o le gambe di una persona sono posizionate può segnalare una varietà di azioni. Catturando e interpretando questi sottili dettagli, i sistemi HAR possono ottenere informazioni significative dai movimenti del corpo.
Per raggiungere questo obiettivo, il riconoscimento delle azioni umane combina diverse tecnologie come il machine learning, i modelli di deep learning, la computer vision e l'elaborazione delle immagini, che lavorano insieme per analizzare i movimenti del corpo e interpretare le azioni umane con maggiore precisione.
I primi sistemi HAR erano molto più limitati. Potevano gestire solo poche azioni semplici e ripetitive in ambienti controllati e spesso avevano difficoltà nelle situazioni del mondo reale.
Oggi, grazie all'IA e alla grande quantità di dati video disponibili, il riconoscimento delle attività umane (HAR) ha fatto notevoli progressi in termini di accuratezza e robustezza. I sistemi moderni sono in grado di riconoscere un'ampia gamma di attività con una precisione molto maggiore, rendendo questa tecnologia adatta a settori come la sanità, la sicurezza e i dispositivi interattivi.
Ora che abbiamo una migliore comprensione di cosa sia il riconoscimento delle azioni umane, diamo un'occhiata ai diversi modi in cui le macchine possono rilevare le azioni umane.
Ecco alcuni dei metodi più comuni:
Per qualsiasi modello o sistema HAR, i dataset sono il punto di partenza. Un dataset HAR è una raccolta di esempi, come clip video, immagini o dati di sensori, che catturano azioni come camminare, sedersi o salutare. Questi esempi vengono utilizzati per addestrare modelli di intelligenza artificiale a riconoscere schemi nel movimento umano, che possono poi essere applicati in applicazioni reali.
La qualità dei dati di training influisce direttamente sulle prestazioni di un modello. Dati puliti e coerenti facilitano il riconoscimento accurato delle azioni da parte del sistema.
Ecco perché i dataset vengono spesso preelaborati prima dell'addestramento. Un passaggio comune è la normalizzazione, che ridimensiona i valori in modo coerente per ridurre gli errori e prevenire l'overfitting (quando un modello funziona bene sui dati di addestramento ma ha difficoltà con i nuovi dati).
Per misurare le prestazioni dei modelli al di là dell'addestramento, i ricercatori si affidano a metriche di valutazione e set di dati di riferimento che consentono test e confronti equi. Raccolte popolari come UCF101, HMDB51 e Kinetics includono migliaia di clip video etichettati per il rilevamento di azioni umane. Dal lato dei sensori, i set di dati raccolti da smartphone e dispositivi indossabili forniscono preziosi segnali di movimento che rendono i modelli di riconoscimento più robusti in diversi ambienti.
Tra i diversi metodi per rilevare le azioni umane, la computer vision è diventata rapidamente uno dei più popolari e ampiamente studiati. Il suo vantaggio principale è che può estrapolare dettagli complessi direttamente da immagini e video. Analizzando i pixel fotogramma per fotogramma e studiando i modelli di movimento, è in grado di riconoscere le attività in tempo reale senza che le persone debbano indossare dispositivi aggiuntivi.
I recenti progressi nel deep learning, in particolare nelle reti neurali convoluzionali (CNN), progettate per analizzare le immagini, hanno reso la computer vision più veloce, più precisa e più affidabile.
Ad esempio, modelli di computer vision all'avanguardia ampiamente utilizzati come Ultralytics YOLO11 sono costruiti su questi progressi. YOLO11 supporta attività come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze, il tracciamento di persone attraverso fotogrammi video e la stima delle pose umane, rendendolo un ottimo strumento per il riconoscimento dell'attività umana.
Ultralytics YOLO11 è un modello di Vision AI progettato per velocità e precisione. Supporta attività fondamentali di computer vision come il rilevamento di oggetti, il tracciamento di oggetti e la stima della posa. Queste funzionalità sono particolarmente utili per il riconoscimento dell'attività umana.
L'object detection identifica e localizza le persone in una scena, il tracking segue i loro movimenti attraverso i fotogrammi video per riconoscere le sequenze di azioni e la stima della posa mappa le principali articolazioni del corpo umano per distinguere tra attività simili o rilevare cambiamenti improvvisi come una caduta.
Ad esempio, le informazioni provenienti dal modello possono essere utilizzate per distinguere tra qualcuno seduto tranquillamente, poi in piedi e infine che alza le braccia per esultare. Queste semplici azioni quotidiane possono apparire simili a prima vista, ma hanno significati molto diversi se analizzate in sequenza.
Successivamente, esaminiamo più da vicino come il riconoscimento dell'attività umana, basato sulla computer vision, viene applicato in casi d'uso reali che hanno un impatto sulla nostra vita quotidiana.
Nel settore sanitario, piccoli cambiamenti nel movimento possono fornire informazioni utili sulle condizioni di una persona. Ad esempio, un inciampo di un paziente anziano o l'angolazione di un arto durante la riabilitazione possono rivelare rischi o progressi. Questi segnali sono spesso facili da perdere con i mezzi tradizionali, come i controlli.
YOLO11 può essere d'aiuto monitorando i pazienti in tempo reale tramite la stima della posa e l'analisi delle immagini. Può essere utilizzato per rilevare cadute, monitorare esercizi di riabilitazione e osservare attività quotidiane come camminare o fare stretching. Poiché funziona tramite l'analisi visiva senza la necessità di sensori o dispositivi indossabili, offre un modo semplice per raccogliere informazioni accurate a supporto della cura del paziente.
I sistemi di sicurezza si basano sull'individuazione rapida di attività umane insolite, come qualcuno che si aggira, corre in un'area riservata o mostra un'improvvisa aggressività. Questi segnali vengono spesso persi in ambienti affollati dove le guardie di sicurezza non possono sorvegliare manualmente tutto. È qui che entrano in gioco la computer vision e YOLO11.
YOLO11 semplifica il monitoraggio della sicurezza potenziando la videosorveglianza in tempo reale, in grado di rilevare movimenti sospetti e inviare avvisi istantanei. Supporta la sicurezza della folla negli spazi pubblici e rafforza il rilevamento delle intrusioni in aree private.
Con questo approccio, le guardie di sicurezza possono lavorare a fianco dei sistemi di computer vision, creando un'interazione e una partnership uomo-computer che consente risposte più rapide e tempestive alle attività sospette.
Ecco alcuni dei vantaggi derivanti dall'utilizzo della computer vision per il riconoscimento delle attività umane:
Sebbene ci siano molti vantaggi nell'utilizzo della computer vision per l'HAR, ci sono anche limitazioni da considerare. Ecco alcuni fattori da tenere a mente:
L'intelligenza artificiale e la computer vision stanno rendendo possibile alle macchine riconoscere le azioni umane in modo più accurato e in tempo reale. Analizzando i fotogrammi video e i modelli di movimento, questi sistemi possono identificare sia i gesti quotidiani che i cambiamenti improvvisi. Man mano che la tecnologia continua a migliorare, il riconoscimento dell'attività umana sta uscendo dai laboratori di ricerca e sta diventando uno strumento pratico per l'assistenza sanitaria, la sicurezza e le applicazioni quotidiane.
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