Aplicación móvil de alertas de accidentes caseros en adultos mayores basado en modelos de Deep Learning

En los últimos años la tecnología ligada a la salud ha experimentado una evolución muy notable en las distintas ramas de estudio, esto permitió que las personas estén más integradas a esta en su día a día. Además, se percibe el crecimiento demográfico de adultos mayores y tiene la tendencia a seguir creciendo, de la población de adultos mayores en el Perú, cierto porcentaje, alrededor del 38,4% según estudios previos, vive solo, por lo que la probabilidad de cualquier evento de riesgo, accidente u otro es mucho más factible y afectaría el estilo de vida, salud y bienestar. Por otra parte, muchos de los adultos mayores sufren de vulnerabilidad, es decir, tienen algún tipo de enfermedad que necesite control y cuidado frecuente, tales como enfermedades al corazón, respiratorias, entre otros o sufrieron de algún tipo de accidente que necesite asistencia. Ante la situación actual de adultos mayores que viven solos, nace como problemática el control del bienestar y la salud de este grupo y/o se encuentren en situación vulnerable ante alguna enfermedad o accidente. El presente trabajo propone la solución ante la problemática mencionada, donde los familiares o personas que se encuentran pendientes de los adultos mayores puedan monitorear su bienestar sin tener que afectar la privacidad o estar vigilando en todo momento. Se busca la correcta clasificación e interpretación de caídas, desmayos y accidentes similares que pueda sufrir la persona, mediante una red convolucional (Red neuronal encargada de la detección de acciones y objetos en imágenes y/o videos) YOLOv7, en este caso se utiliza la detección de posición de las personas para poder obtener las coordenadas correspondientes para el cálculo de altura y ancho del sujeto reconocido y se pueda calcular el momento en el que el sujeto se encuentre en una posición reconocida como caída, posteriormente se realice la notificación a las personas interesadas que se encuentren a cargo del adulto. El presente sistema busca la poca intervención humana en el monitoreo del bienestar y un corto tiempo de respuesta al momento de detectar y notificar la situación identificada

Name thesis:degree_name

Ingeniero de Sistemas

Level thesis:degree_level

Título Profesional

Discipline thesis:degree_discipline

Ingeniería de Sistemas

Grantor dc:publisher

Universidad de Lima

Year dc:date.issued

2024

Author dc:creator

• Mendez Avila, Pelmef Roemer

Advisor dc:contributor.advisor

• Nina Hanco, Hernán

• Aplicaciones para móviles
• Accidentes
• Ancianos
• Aprendizaje profundo

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/embargoedAccess

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/20.500.12724/20764

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/20764