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Título: Sistema de detecção de quedas de idosos baseado em deep learning
Título(s) alternativo(s): Fall detection system for the elderly based on deep learning
Autor(es): Ludewig, Paulo Vitor
Orientador(es): Lazzaretti, André Eugênio
Palavras-chave: Quedas (Acidentes) em idosos
Processamento de imagens
Aprendizado do computador
Redes neurais (Computação)
Detectores
Falls (Accidents) in old age
Image processing
Machine learning
Neural networks (Computer science)
Detectors
Data do documento: 8-Ago-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: LUDEWIG, Paulo Vitor. Sistema de detecção de quedas de idosos baseado em deep learning. 2018. 67 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018.
Resumo: Quedas em idosos são um problema de saúde pública, devido ao envelhecimento da popu­lação aliado às graves consequências que podem trazer. Nesta situação surge a necessidade de evitar estes problemas e mitigar suas consequências. Um sistema de detecção de que­das se encaixa na segunda categoria, permitindo a redução do tempo de atendimento a idosos que sofrem quedas. O trabalho realizado consiste no desenvolvimento de um sis­tema de detecção de quedas de baixo custo baseado em deep learning para processamento de imagens passando pelas etapas de obtenção de base de dados de imagens classificadas, treinamento de quatro arquiteturas convencionais de redes neurais (AlexNet, VGG-19, GoogleNet e ResNet) utilizando o processo de transfer learning para comparação de de­sempenho e implementação em sistema embarcado. O melhor desempenho obtido entre as redes neurais utilizadas foi com a rede AlexNet. Quando é detectada uma queda, uma mensagem SMS é enviada para um usuário monitor. O sistema é tecnicamente viável, visto que atingiu índices de precisão e revocação maiores que 96% mesmo em situações adversas. O sistema deve passar por aprimoramentos antes de se tornar um produto.
Abstract: Falls in the elderly are a public health problem, due to the aging of the population combined with the serious consequences they can bring. In this situation the need to avoid these problems and mitigate their consequences arises. A fall detection system fits into the second category, allowing the reduction of the time to attendance for the elderly who suffer falls. The work developed consists of the development of a low cost fall detection system based on deep learning for image processing through the steps of obtaining a database of classified images, training of four conventional architectures of neural networks (AlexNet, VGG- 19, GoogleNet and ResNet) using the transfer learning process to compare performance and implementation in embedded systems. The best performance obtained among the used neural networks is with the AlexNet network. When a fall is detected, an SMS message is sent to a monitor user. The system is technically feasible, as it achieved accuracy and recall rates of over 96 % even in adverse situations. The system must go through improvements before becoming a product.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/11616
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