El reconocimiento de actividades humanas se utiliza cada vez más en aplicaciones médicas, de vigilancia y de entretenimiento. Para un mejor monitoreo, estas aplicaciones requieren la identificación de actividades detalladas como sentarse en una silla/suelo, caminar rápido/lento, correr, etc. Este documento propone una solución ubicua para el reconocimiento de actividades detalladas a través del uso de sensores de teléfonos inteligentes. El uso de teléfonos inteligentes para el reconocimiento de actividades presenta desafíos como la independencia del dispositivo y diversos comportamientos de uso en términos de dónde se guarda el teléfono inteligente. Solo unos pocos trabajos abordan uno o más de estos desafíos. En consecuencia, en este documento, presentamos un marco de reconocimiento de actividades detalladas para identificar tanto actividades estáticas como dinámicas, abordando los desafíos mencionados anteriormente. El marco admite casos donde (i) el conjunto de datos contiene datos del acelerómetro; y (ii) el conjunto de datos contiene datos tanto del acelerómetro como del sensor giroscópico de teléfonos inteligentes. El marco forma un conjunto de clasificadores basados en condiciones para abordar la variación debida a diferentes configuraciones de hardware y comportamientos de uso en términos de dónde se guarda el teléfono inteligente (en el bolsillo derecho del pantalón, en los bolsillos de la camisa o en la mano derecha). El marco se implementa y prueba en un conjunto de datos real recopilado de 10 usuarios con cinco configuraciones de dispositivos diferentes. Se observa que, con nuestro enfoque propuesto, se puede lograr una precisión de reconocimiento del 94%.