Reconocimiento de caídas con Visión Artificial

Abstract

Se quiere desarrollar un detector de caídas usando visión artificial y aprendizaje computacional, haciendo uso de las cámaras y una unidad de procesamiento del Smart Home de la Universidad de Almería. Es importante conseguir que el sistema funcione con el menor retardo posible.Las caídas son la segunda causa mundial de muertes por lesiones accidentales ono intencionales. La OMS calcula que anualmente mueren en todo el mundo unas 646.000 personas debido a las caídas. Son los mayores de 65 años quienes más sufren caídas mortales. Al año hay 37,3 millones de caídas cuya gravedad requiere atención médica. Cuando estamos en casa, nos sentimos seguros, ya que es nuestra zona de confort, pero a veces ocurren accidentes que perturban la tranquilidad de nuestro hogar, como tropiezos accidentales, desmayos, ataques al corazón, u otros problemas que pueden dar lugar a una peligrosa caída. Accidentes que ocurren con frecuencia en personas con movilidad reducida, con problemas de salud o de edad avanzada. Por ello, se quiere desarrollar un sistema inteligente que vele por su seguridad, percatándose de los accidentes y tomando medidas al respecto, avisando a un familiar, persona encargada o atención sanitaria en caso de emergencia. Gracias a la rápida actuación, se podrán tratar las personas afectadas con mayor velocidad evitando que los problemas se agraven, pudiendo incluso, salvar vidas.