Le videocamere continuano ad essere ampiamente utilizzate per monitorare le attività umane per la sorveglianza, assistenza sanitaria, uso domestico e non solo, ma ci sono limiti di privacy e ambientali nel modo in cui funzionano. Onde acustiche, come suoni e altre forme di vibrazioni, sono un mezzo alternativo che può aggirare tali limitazioni.

A differenza delle onde elettromagnetiche, come quelli usati nei radar, le onde acustiche possono essere utilizzate non solo per trovare oggetti ma anche per identificarli. Come descritto in un nuovo documento nel numero del 28 maggio di Lettere di fisica applicata , i ricercatori hanno utilizzato una matrice acustica bidimensionale e reti neurali convoluzionali per rilevare e analizzare i suoni dell'attività umana e identificare tali attività.

"Se l'accuratezza dell'identificazione è sufficientemente elevata, un gran numero di applicazioni potrebbero essere implementate, " ha detto Xinhua Guo, professore associato alla Wuhan University of Technology. "Per esempio, un sistema di allarme medico potrebbe essere attivato se una persona cade in casa e viene rilevata. Così, si potrebbe fornire un aiuto immediato e allo stesso tempo far trapelare poca privacy".

Utilizzando un array acustico bidimensionale con 256 ricevitori e quattro trasmettitori a ultrasuoni, i ricercatori sono stati in grado di raccogliere dati relativi a quattro diverse attività umane:stare seduti, in piedi, camminare e cadere. Hanno usato un segnale di 40 kilohertz per bypassare qualsiasi potenziale contaminazione dal normale rumore della stanza e distinguerlo dai suoni identificativi.

I loro test hanno raggiunto una precisione complessiva del 97,5% per i dati nel dominio del tempo e del 100% per i dati nel dominio della frequenza. Gli scienziati hanno anche testato array con meno ricevitori (otto e quattro) e hanno scoperto che producono risultati con una minore precisione dell'attività umana.

Guo ha affermato che i sistemi acustici sono un dispositivo di rilevamento migliore rispetto ai sistemi basati sulla visione a causa della mancanza di un'ampia accettazione delle telecamere a causa di problemi di privacy. Inoltre, anche la scarsa illuminazione o il fumo possono ostacolare il riconoscimento visivo, ma le onde sonore non sono influenzate da quelle particolari situazioni ambientali.

"In futuro, continueremo a studiare attività complesse e situazioni di posizionamento casuale, " Guo ha detto. "Come sappiamo, le attività umane sono complicate, prendendo come esempio la caduta, e può presentarsi in varie posizioni. Speriamo di raccogliere più set di dati sull'attività in caduta per raggiungere una maggiore precisione".

Guo ha detto che sperimenteranno vari numeri di sensori e la loro efficacia nel rilevare e determinare le attività umane. Ha detto che esiste un numero ottimale per l'array che lo renderebbe praticabile per l'uso commerciale e personale nelle case e negli edifici.