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Título: Sistema de detecção de quedas com interação por gestos usando sensor de profundidade
Autor(es): Coutinho, Victor Aguiar
Orientador(es): Garcia, Diogo Caetano
Assunto: Idosos - quedas
Sistema de detecção de quedas
Tecnologia assistiva
Data de apresentação: 6-Nov-2021
Data de publicação: 16-Nov-2022
Referência: COUTINHO, Victor Aguiar. Sistema de detecção de quedas com interação por gestos usando sensor de profundidade. 2021. 75 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Resumo: A população idosa tem crescido substancialmente em todo o mundo e, consequentemente, no Brasil. Estima-se que, em 2050, 28% da população brasileira terá 60 anos ou mais. Por conta disso, a quantidade de acidentes domésticos cresceu, sendo a queda a principal causa a levar idosos ao hospital. Diversos sistemas de detecção de quedas têm sido desenvolvidos, e um dos problemas encarados é a privacidade dos seus usuários. Neste trabalho, desenvolve-se um sistema de detecção de quedas que faz uso do sensor de profundidade do Kinect e que utilize gestos para interação entre o sistema e seus usuários. O sistema fez uso de uma RDT e mean shift para identificar a mão direita e o método DTW para identificar o gesto de aceno. Quando a mão estava próxima ao chão, o sistema entrava em estado de alerta e era desativado com o gesto. Por fim, a precisão de encontro da mão foi de 72% e, dentre os vídeos de amostra, detectaram-se todas quedas e gestos desejados.
Abstract: The elderly population has grown substantially all over the world and so in Brazil. In2050, 28% of the Brazilian population will be 60 years old or older. And, because of this,the number of domestic accidents has grown, with the fall being the main cause of taking elderly people to the hospital. Several detection systems have been developed, and one of the problems faced is the privacy of its users. In this work, a fall detection systemis developed using the Kinect’s depth sensor, using gestures for interaction between the system and its users. The system used an RDT and mean shift to identify the right handand the DTW method to detect the wave gesture. When the hand was near the ground, the system went into alert state and it was deactivated with the gesture. Finally, the accuracy of finding the hand was 72% and, with the sample videos, it was detected all falls and desired gestures.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Curso de Engenharia Eletrônica, 2021.
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