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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35991| Título: | Desenvolvimento de sensor para monitoramento de queda em idosos |
| Título(s) alternativo(s): | Development of a fall monitoring sensor for elderly people |
| Autor(es): | Volochtchuk, Ana Vitória Lachowski Bassai, Sabrina Werzel |
| Orientador(es): | Moritz, Guilherme Luiz |
| Palavras-chave: | Acelerômetros Giroscópios Sistemas de reconhecimento de padrões Aprendizado do computador Quedas (Acidentes) em idosos Accelerometers Gyroscopes Pattern recognition systems Machine learning Falls (Accidents) in old age |
| Data do documento: | 7-Jun-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | VOLOCHTCHUK, Ana Vitória Lachowski; BASSAI, Sabrina Werzel. Desenvolvimento de sensor para monitoramento de queda em idosos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2023. |
| Resumo: | O crescimento da população idosa e aumento da longevidade implicam na necessidade de trabalhos que se preocupem com o envelhecimento saudável e qualidade de vida da pessoa idosa. Sendo a queda a principal causa de lesão em idosos, e compreendendo que os dispositivos detectores de queda hoje em dia ainda necessitam de aprimoramento, objetiva-se neste estudo o desenvolvimento de um sensor de monitoramento de queda em idosos, através da associação de dois sensores – acelerômetro e giroscópio conectados à placa de microcontrolador Arduino Nano 33. A classificação de queda e não-queda será realizada com base em conceitos de aprendizado de máquina supervisionado, através da plataforma Edge Impulse. Para este trabalho, foi realizada uma Revisão Sistemática de Literatura para compreensão dos trabalhos existentes na área e suas limitações, e então, o desenvolvimento de um modelo baseado em machine learning e redes neurais. Almeja-se assim, promover uma maior autonomia para o público idoso, uma vez que o dispositivo terá o objetivo de identificar possíveis quedas que ocorram durante o período que o idoso estiver sozinho. |
| Abstract: | The growth of the elderly population and the increased longevity, imply the need for studies that are concerned with healthy aging and quality of life for the elderly people. Since falls are the main cause of injury in the elderly people, and understanding that fall detection devices today still need improvement, the aim of this study is to develop a sensor to monitor falls in the elderly people, through the association of two sensors – accelerometer and gyroscope, connected to a microcontroller board, Arduino Nano 33. The fall and non-fall classification will be based on supervised machine learning concepts, through the Edge Impulse platform. For this study, a Systematic Literature Review was carried out to understand existing works in the area and their limitations, and then, a model based on machine learning and neural networks has been developed. Thus, the aim is to promote greater autonomy for the elderly public, since the device will have the objective of identifying possible falls that occur during the period that the elderly person is alone. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35991 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia Elétrica |
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