IaQUEDAS : aplicativo Android para a detecção de quedas através de técnicas de aprendizado de máquina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Gustavo Henrique da, 2001-
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/76834
Resumo: Orientador: Jaime Wojciechowski
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spelling Silva, Gustavo Henrique da, 2001-Universidade Federal do ParanáWojciechowski, Jaime, 1965-2022-07-07T19:41:09Z2022-07-07T19:41:09Z2022https://hdl.handle.net/1884/76834Orientador: Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.Inclui referências: p. 84-90Resumo: As quedas figuram entre os acidentes mais comuns em ambientes domésticos e de trabalho. Em alguns casos, elas são responsáveis por consequências que impactam diretamente a qualidade de vida dos indivíduos, principalmente a dos mais velhos. Eventualmente, as quedas podem ocorrer quando o indivíduo está sozinho, em local isolado, ou impossibilitado de pedir ajuda. Evidentemente, quanto mais rápido o atendimento em casos graves, melhores as chances de recuperação e menor o impacto na qualidade de vida do paciente. Com base nessas constatações, nota-se também a necessidade de soluções que aumentam as chances de atendimento em casos de queda. Neste contexto, este trabalho apresenta o aplicativo iaQuedas e documenta seu processo de desenvolvimento. Este aplicativo possui as funcionalidades da detecção de possíveis eventos de quedas e notificação de um contato de confiança via SMS. A detecção é realizada através da apresentação dos dados do sensor acelerômetro para uma rede neural artificial do tipo LSTM, especializada na classificação de movimentos. O treinamento do modelo de inteligência artificial é realizado com dados da base MobiAct 2.0, a qual possui amostras de atividades diárias e de quedas. As predições realizadas para os dados de validação ao fim do treinamento apresentam alta acurácia. Durante testes do aplicativo no dia-a-dia, quedas também são devidamente detectadas. Contudo, casos de falso-positivo na detecção de quedas são mais frequentes do que o esperado. O resultado final é um aplicativo que cumpre com seus objetivos, com espaço para melhorias em trabalhos futuros.1 recurso online : PDF.application/pdfInteligência artificialAplicativos móveisDetecção de Quedas - Software - Computer softwareIaQUEDAS : aplicativo Android para a detecção de quedas através de técnicas de aprendizado de máquinainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - E - GUSTAVO HENRIQUE SILVA.pdfapplication/pdf7138432https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/76834/1/R%20-%20E%20-%20GUSTAVO%20HENRIQUE%20SILVA.pdf0c33f60b2e9ce821034032c61331ef01MD51open access1884/768342022-07-07 16:41:09.472open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/76834Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-07-07T19:41:09Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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