Resumen

Las caídas accidentales son la principal causa de lesiones fatales y no fatales, que generalmente resultan en hospitalizaciones entre las personas mayores. Un sistema portátil capaz de detectar caídas no intencionales y enviar notificaciones remotas claramente mejorará la calidad de vida de dichos sujetos y también ayudará a reducir los costos de salud pública. En este artículo, describimos un sistema portátil de computación perimetral basado en técnicas de aprendizaje profundo. En particular, prestamos especial atención a la descripción de los módulos de clasificación y comunicación, que han sido desarrollados teniendo en cuenta los límites en cuanto a potencia computacional, ocupación de memoria y consumo de energía del dispositivo portátil diseñado. El sistema desarrollado es capaz de clasificar señales de acelerómetro 3D en tiempo real y emitir alertas remotas manteniendo un bajo consumo de energía y mejorando las soluciones actuales en la literatura especializada.

• Materias:Sensores Seguridad informática Rendimiento del hardware Matriz
• Subjects:sensors Computer security Hardware performance Matrix
• Palabras claves:Caídas; Sistema portátil; Personas mayores; Técnicas de aprendizaje profundo; Computación en el borde; Módulos de clasificación
• Keywords:Falls; Wearable system; Elderly people; Deep learning techniques; Edge computing; Classification modules