Progressi nella tecnologia di riconoscimento delle attività umane

Riconoscimento dell'Attività Umana (HAR) è una parte importante della tecnologia moderna. Permette alle macchine di capire cosa fanno le persone in diverse situazioni. Questa tecnologia è particolarmente utile nelle case e nei luoghi di lavoro intelligenti. Con l'aumento dell'Internet of Things (IoT), i sistemi HAR sono diventati un'area di ricerca popolare. Questi sistemi possono aiutare a monitorare la sicurezza e supportare varie attività senza essere invadenti.

#Importanza di HAR

I sistemi HAR possono avvisarci di potenziali pericoli. Ad esempio, possono rilevare se qualcuno è caduto in un luogo di lavoro e inviare avvisi per chiedere aiuto. Nelle case intelligenti, possono aiutare a controllare luci e elettrodomestici, o addirittura monitorare attività legate alla salute. I metodi HAR tradizionali spesso dipendono da telecamere video o sensori indossabili, ma questi possono sollevare preoccupazioni sulla privacy o potrebbero non essere sempre pratici.

#Sfide con i Metodi Attuali

I metodi HAR attuali si basano spesso su dati visivi provenienti da telecamere. Questo può essere limitante perché è sensibile ai cambiamenti di illuminazione o se le persone escono dalla visuale. I dispositivi indossabili potrebbero aiutare, ma le persone non li indossano sempre, rendendoli inaffidabili. Recentemente, l'uso delle Informazioni sullo Stato del Canale (CSI) per HAR ha preso piede. Tuttavia, questo metodo ha anche i suoi svantaggi, poiché richiede più dispositivi per funzionare, complicando l'installazione e il deployment.

I sensori infrarossi a bassa risoluzione stanno emergendo come una promettente alternativa. Sono economici, rispettosi della privacy e possono funzionare bene senza luce. Questi sensori possono catturare dati vitali sulla temperatura che possono indicare l'attività umana. Tuttavia, raccogliere dati accurati può essere difficile a causa della loro risoluzione limitata.

#Come Funzionano i Sensori Infrarossi a Bassa Risoluzione

I sensori infrarossi a bassa risoluzione, come l’AMG8833, forniscono una griglia di letture della temperatura. Invece di catturare immagini dettagliate, percepiscono il calore proveniente da persone o oggetti nel loro campo. Anche se sono meno dettagliati delle telecamere ad alta risoluzione, possono comunque riconoscere efficacemente alcune attività.

Questi sensori possono catturare dati da vari scenari, che possono poi essere analizzati per determinare azioni umane come sedersi, stare in piedi o camminare. Ad esempio, i ricercatori hanno utilizzato sensori infrarossi a bassa risoluzione per identificare azioni specifiche analizzando i modelli di temperatura.

#La Necessità di Nuove Tecniche

Usare tecniche di deep learning tradizionali richiede molti dati per l'addestramento. Questo è particolarmente vero quando si tratta di ambienti diversi. Quando le condizioni cambiano, i modelli addestrati in un ambiente potrebbero non funzionare bene in un altro. È cruciale adattare i sistemi HAR agli ambienti in cambiamento.

L'idea è di creare un metodo che non dipenda pesantemente dalla quantità di dati raccolti. Invece, dovrebbe utilizzare piccole quantità di dati etichettati e non etichettati per rimanere efficace in contesti diversi.

#Introduzione di SCDNN

Per affrontare le limitazioni degli approcci HAR attuali, è stato proposto un nuovo metodo chiamato Rete Neurale Semi-Supervisionata Cross-Domain (SCDNN). Questa tecnica è progettata per funzionare con sensori infrarossi a bassa risoluzione.

Il modello SCDNN include diversi componenti:

1. Estrazione delle Caratteristiche: Questa parte identifica le caratteristiche chiave dai dati, indipendentemente dall'ambiente di provenienza.

2. Discriminatore di Dominio: Aiuta a differenziare se i dati provengono dall'ambiente sorgente o da un nuovo dominio target.

3. Classificatore di Etichetta: Questo componente cerca di assegnare la categoria di attività corretta ai dati che riceve.

Il modello SCDNN si concentra sull'ottimizzazione della necessità di ampi dati etichettati migliorando al contempo la precisione di riconoscimento in diversi ambienti.

#Passaggi nel Processo SCDNN

Il framework SCDNN segue tre passaggi principali:

1. Acquisizione Dati: I sensori infrarossi raccolgono dati di temperatura sia dall'ambiente sorgente che da quello target.

2. Addestramento del Modello: Il SCDNN utilizza dati etichettati dal dominio sorgente e un piccolo numero di dati etichettati dal dominio target per addestrare il sistema.

3. Riconoscimento dell'Attività: Dopo l'addestramento, il modello può riconoscere accuratamente le attività nel nuovo ambiente.

#Metodi di Raccolta Dati

Nella fase di raccolta dati, un sensore infrarosso a bassa risoluzione viene utilizzato per catturare cambiamenti di temperatura durante varie attività. Queste attività includono sdraiarsi, sedersi, camminare, e altro. I dati vengono organizzati e inviati a un server per l'analisi.

Prima di addestrare il modello, i dati raccolti devono essere elaborati per rimuovere il rumore proveniente da altre fonti di calore. Questo rumore può derivare da fattori ambientali o da imprecisioni del sensore.

#Preprocessamento dei Dati

Per assicurarsi che i dati siano puliti e utili, vengono applicati vari metodi di preprocessamento:

• Sottrazione dello Sfondo: Questa tecnica rimuove la temperatura di base per concentrarsi sui cambiamenti causati dalle attività umane. Aiuta a distinguere il calore umano da altre fonti di calore.

• Filtraggio: Inoltre, può essere utilizzato un filtro Butterworth per ridurre le fluttuazioni casuali nei dati.

L'obiettivo di questi passaggi di preprocessamento è garantire che i dati infrarossi riflettano chiaramente le attività umane senza disturbi esterni.

#Implementazione di SCDNN

Il modello SCDNN è progettato per apprendere sia dai dati etichettati che da quelli non etichettati. Questo è essenziale in situazioni in cui è impraticabile etichettare tutti i dati.

Durante l'addestramento, il modello impara a differenziare le attività sia dai domini sorgenti che da quelli target. L'obiettivo è allineare i dati provenienti da entrambi gli ambienti in modo che possa classificare correttamente le attività, indipendentemente dal contesto.

Il modello è strutturato per garantire che possa funzionare efficacemente con dati etichettati limitati. Questo è un vantaggio cruciale, soprattutto quando si tratta di adattarsi a nuovi ambienti.

#Impostazione Sperimentale e Risultati

Per convalidare il metodo SCDNN, sono stati condotti esperimenti in ambienti interni controllati. Il sensore è stato posizionato a un'altezza tale da poter catturare efficacemente le attività umane senza ostacoli.

Gli esperimenti hanno misurato la precisione del riconoscimento del modello in otto attività diverse. I risultati hanno mostrato che SCDNN ha raggiunto un'accuratezza impressionante del 92.12% nel riconoscere le attività quando testato in un ambiente diverso.

#Importanza dei Dati Non Etichettati

Il numero di campioni non etichettati gioca un ruolo critico nelle prestazioni del modello. Quando il numero di campioni non etichettati è aumentato, l'accuratezza è migliorata significativamente.

Tuttavia, dopo aver raggiunto un certo punto, aggiungere troppi campioni ha portato a un overfitting. Questo significa che il modello è diventato troppo adattato ai dati di addestramento e meno efficace quando si trova di fronte a nuovi dati.

#Impatto dei Dati Etichettati

Simile ai dati non etichettati, la presenza di campioni etichettati ha avuto un impatto significativo. L'accuratezza del modello è migliorata man mano che più campioni etichettati venivano inclusi nell'addestramento.

Questo ha dimostrato che avere anche una piccola quantità di dati etichettati può migliorare la capacità del modello di generalizzare e riconoscere accuratamente le attività.

#Confronto con Altri Metodi

SCDNN è stato confrontato con varie altre tecniche, inclusi modelli di machine learning tradizionali e deep learning. I risultati hanno mostrato che SCDNN ha superato questi metodi su tutti i metriche valutate.

SCDNN ha fornito una migliore accuratezza e robustezza nel riconoscere le attività umane, specialmente in scenari cross-domain.

#Conclusione

Il metodo SCDNN mostra grandi promesse per migliorare i sistemi HAR, specialmente quando si usano sensori infrarossi a bassa risoluzione. Riducendo la dipendenza da grandi set di dati e consentendo un riconoscimento efficace in ambienti in cambiamento, questo approccio apre la strada a soluzioni HAR più pratiche ed efficienti in futuro.

Ci sono ancora aree di miglioramento, come esplorare l'applicazione di SCDNN in ambienti vari o integrare più sensori per ampliare le sue capacità. La continua ricerca in questo campo può portare a metodi ancora migliori per riconoscere le attività umane in contesti diversi.