Sistema de Detección de Caídas en Tiempo Real para Personas Mayores

IoT detección de caídas

El riesgo de caída es uno de los problemas más prevalentes a los que se enfrentan las personas mayores. Un estudio publicado por la Organización Mundial de la Salud estima que entre el 28% y el 35% de las personas mayores de 65 años sufren al menos una caída cada año, y esta cifra aumenta al 42% para las personas mayores de 70 años. Según la Organización Mundial de la Salud, las caídas representan más del 50% de las hospitalizaciones de ancianos y aproximadamente el 40% de las muertes no naturales de este segmento de la población. Las caídas son una fuente importante de mortalidad para las personas mayores en los países centrales.

Diagrama de bloques

IoT detección de caídas

Flasheo del kit Rapid IoT

Utilizamos el IDE en línea de NXP para desarrollar la aplicación. Un manual paso a paso para el desarrollo de aplicaciones, así como para actualizar el dispositivo, está disponible en el sitio web de NXP. También hemos desarrollado una aplicación móvil para visualizar la información de la calidad del aire. Para programar la raspberry pi se hace mediante python.

IoT detección de caídas

Manifestación

Consulte el repositorio de git para codigos y apk:
https://github.com/Mohammadsalahuddin/rapid_iot_fall_detection.git


Fuentes:

Organización Mundial de la Salud. Informe mundial de la OMS sobre prevención de caídas en la vejez. Organización Mundial de la Salud; Ginebra, Suiza: 2007

Acerca de Mohammad Salah Uddin 12 Artículos
El Dr. Mohammad Salah Uddin es profesor asistente en el Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad East West de Dhaka, Bangladesh. Antes de esto, trabajó como investigador (Tradr - proyecto europeo) en la Universidad Sapienza de Roma. Después de completar su licenciatura en Ciencias de la Computación e Ingeniería de la East West University en 2012, se unió como profesor en la Central Women’s University, Bangladesh. En octubre de 2013, se matriculó en la Universidad Sapienza de Roma, Italia, para realizar su doctorado. Licenciatura y Ph.D. Licenciado en Robótica en julio de 2017. Su investigación se centra principalmente en Sistema de Robótica Heterogénea, Planificación / Asignación de Tareas para Sistema Multi-Robótica, IoT-Robótica, Sensores y Sistemas, Sistemas Embebidos, Internet de las Cosas, Visión por Computador, etc. Publicó varias investigaciones artículos en conferencias / revistas revisadas por pares de su trabajo de investigación. En 2018, pronunció un discurso en Maker Faire Shenzhen 2018 como orador del foro. Es miembro de la IEEE Robotics and Automation Society y tiene la membresía profesional de IEEE. También tiene algunos otros miembros nacionales e internacionales.

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