Las cámaras de video continúan ganando un uso generalizado para monitorear las actividades humanas para la vigilancia, cuidado de la salud, uso doméstico y más, pero existen limitaciones ambientales y de privacidad en cuanto a su funcionamiento. Ondas acústicas, como sonidos y otras formas de vibraciones, son un medio alternativo que puede eludir esas limitaciones.

A diferencia de las ondas electromagnéticas, como los que se utilizan en el radar, Las ondas acústicas se pueden utilizar no solo para encontrar objetos, sino también para identificarlos. Como se describe en un nuevo artículo de la edición del 28 de mayo de Letras de física aplicada , los investigadores utilizaron una matriz acústica bidimensional y redes neuronales convolucionales para detectar y analizar los sonidos de la actividad humana e identificar esas actividades.

"Si la precisión de la identificación es lo suficientemente alta, se podría implementar una gran cantidad de aplicaciones, "dijo Xinhua Guo, profesor asociado de la Universidad de Tecnología de Wuhan. "Por ejemplo, Se podría activar un sistema de alarma médica si una persona se cae en casa y se detecta. Por lo tanto, se podría proporcionar ayuda inmediata y, al mismo tiempo, filtrar con poca privacidad ".

Mediante el uso de una matriz acústica bidimensional con 256 receptores y cuatro transmisores ultrasónicos, los investigadores pudieron recopilar datos relacionados con cuatro actividades humanas diferentes:sentarse, de pie, caminar y caer. Utilizaron una señal de 40 kilohercios para evitar cualquier posible contaminación del ruido normal de la habitación y distinguirlo de los sonidos identificativos.

Sus pruebas lograron una precisión general del 97,5% para datos en el dominio del tiempo y del 100% para los datos en el dominio de la frecuencia. Los científicos también probaron matrices con menos receptores (ocho y cuatro) y encontraron que producían resultados con menor precisión de la actividad humana.

Guo dijo que los sistemas acústicos son un mejor dispositivo de detección que los sistemas basados ​​en visión debido a la falta de aceptación generalizada de las cámaras debido a problemas de privacidad. Además, la poca luz o el humo también pueden dificultar el reconocimiento de la visión, pero las ondas sonoras no se ven afectadas por esas situaciones ambientales especiales.

"En el futuro, continuaremos estudiando la actividad compleja y la situación de posicionamiento aleatorio, "Dijo Guo." Como sabemos, las actividades humanas son complicadas, tomando como ejemplo la caída, y puede presentarse en varias posturas. Esperamos recopilar más conjuntos de datos de actividad descendente para lograr una mayor precisión ".

Guo dijo que experimentarán con varios números de sensores y su efectividad para detectar y determinar actividades humanas. Dijo que hay un número óptimo para la matriz que lo haría viable para uso comercial y personal en hogares y edificios.