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

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorWojciechowski, Jaime, 1965--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná-
Autor(es): dc.creatorSilva, Gustavo Henrique da, 2001--
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T11:42:56Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T11:42:56Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-07-07-
Data de envio: dc.date.issued2022-07-07-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/76834-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/76834-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Jaime Wojciechowski-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências: p. 84-90-
Descrição: dc.descriptionResumo: 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.-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectAplicativos móveis-
Palavras-chave: dc.subjectDetecção de Quedas - Software - Computer software-
Título: dc.titleIaQUEDAS : aplicativo Android para a detecção de quedas através de técnicas de aprendizado de máquina-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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