Sistema iot para reconocimiento de patrones de marcha mediante un acelerómetro

Abstract

Según la Organización Mundial de la Salud, las caídas son la segunda causa principal de muerte porlesiones accidentales o no intencionales en todo el mundo. Los adultos mayores de 65 años sufrenel mayor número de caídas mortales. Gracias al rápido desarrollo de los sensores, la inteligenciaartificial y el Internet de las cosas (loTF] la interacción entre humanos y computadoras mediante lafusión de sensores se ha considerado un método eficaz para abordar el problema de la detecciónde caídas. Este documento presenta un sistema de detección de actividades (ADLÍ!] con enfoqueen la detección de caídas que monitorea en tiempo real al usuario a través de un microcontrolador.Se almacenan los datos recibidos en caché en una ventana deslizante para luego mapearlos en unaimagen RGB y mediante una red neuronal convolucional entrenada usando un dataset público realizar la predicción. El sistema define dos componentes principales: un dispositivo portátil y un teléfonocelular. El dispositivo portátil tiene la capacidad de comunicarse con un teléfono celular indicando laactividad realizada por el usuario. Una vez que el dispositivo portátil detecta una caída, envía unaalerta al teléfono celular.