Aprendizaje Profundo para la Detección de Caídas en Personas Vulnerables
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Fecha
2023-04-17
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gruplac
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
El proyecto de tesis, muestra el diseño, implementación y desarrollo de un algoritmo de aprendizaje profundo que permite realizar detección de caídas en especial en personal mayores que se encuentran viviendo solas, en espacios médicos o en centros de cuidados geriátricos.
Se busca que este proyecto pueda realizar esta detección, sin la necesidad de emplear dispositivos corporales que pueden generar inconvenientes en los pacientes, razón por la cual se opta por emplear un algoritmo basado en redes neuronales recurrentes de tipo LSTM (Memoria prolongada de corto plazo), que tienen la capacidad de recordar información relevante en secuencias y preservarlo por varios instantes de tiempo.
Se realizan las pruebas en ambientes controlados, junto con personas que emulen las caídas y que no cuenten con ningún inconveniente de salud, la evaluación del proyectó se realiza a través de distintas métricas y pruebas en tiempo real.
Abstract
The undergraduate project shows the design, implementation and development of a deep learning algorithm that allows fall detection, especially in older people who are living alone, in medical centres or in geriatric care centres.
It is sought that this project can carry out this detection, without the need to use body devices that can generate inconveniences in patients, that is why it is chosen to use an algorithm based on recurrent neural networks of the LSTM type (Long short-term memory), that have the ability to remember relevant information in sequences and preserve it for several instants of time.
The tests are carried out in controlled environments, with people who emulate the falls and do not have any health issues, the evaluation of the project is carried out through different metrics and tests in real time.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Saa Beltrán, M. P. (2023). Aprendizaje Profundo para la Detección de Caídas en Personas Vulnerables. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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