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Sistema de detección de caídas de personas mayores por medio de visión artificial

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Publication date
2017-10
Defense date
2017-10-09
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En torno a un 30% de la población de edad avanzada sufre al menos una caída cada año, siendo éstas la segunda causa mundial de mortandad por lesiones accidentales o no intencionales. Muchas de estas caídas se producen en individuos que viven solos, en el interior de sus casas, donde no pueden ser socorridos. Además, debido a la crisis actual y a los recortes en sanidad pública, estas personas no pueden costearse el pago de residencias o clínicas privadas. Por otro lado, los avances y la investigación en el campo de la visión artificial y sus aplicaciones, hacen de esta ciencia una tecnología atractiva para ser usada en sistemas de todo tipo. Por estas razones, este proyecto tiene como finalidad el desarrollo de un sistema de detección de caídas para personas mayores basado en la visión artificial, que mandará un aviso por correo electrónico cuando se detecte la caída. La aplicación está pensada para ser usada de forma doméstica, apareciendo a un precio asequible para el consumidor. Estará montada sobre una Raspberry Pi, y mediante el uso de la librería OpenCV se hará el procesamiento de las imágenes. En esta memoria se dise~nará y explicará el desarrollo del sistema.
About 30% of the elderly population suffers at least one fall each year, being these the second leading cause of death from accidental or unintentional injuries. Many of these falls occur in individuals living alone, inside their homes, where they can not be rescued. In addition, due to the current recession and cuts in public health, these people can not afford to pay for residences or private clinics. On the other hand, advances and research in the field of artificial vision and its applications make this science, an attractive technology to be used in systems of all kinds. Therefore, this project aims to develop a fall detection system for older people based on artificial vision, which will send an alarm by email when the fall is detected. The device is intended to be used in a domestic environment, having an affordable price for the consumer. It will be mounted on a Raspberry Pi, and OpenCV library will make the image processing. In this report, the development of the system will be designed and explained.
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Keywords
Visíon artificial, Proceso de imágenes, Telemedicina, Algoritmos
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