{"id":2254,"date":"2023-09-20T10:02:00","date_gmt":"2023-09-20T10:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/?p=2254"},"modified":"2023-11-20T10:08:29","modified_gmt":"2023-11-20T10:08:29","slug":"application-of-a-convolutional-neural-network-for-fall-detection-system","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/application-of-a-convolutional-neural-network-for-fall-detection-system\/","title":{"rendered":"Application of a Convolutional Neural Network for Fall Detection System\u00a0"},"content":{"rendered":"\n<p>Recientemente, el pasado mes de Septiembre 2023, se ha defendido el Trabajo Fin de M\u00e1ster \u00abApplication of a Convolutional Neural Network\u00a0for a Fall Detection System\u00bb, dirigido por Sergio Mart\u00edn, investigador del grupo de investigaci\u00f3n I4Labs. Este TFM pertenece al M\u00e1ster UNED en \u00abINFORMATION AND COMMUNICATION ELECTRONIC SYSTEMS\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>La necesidad de desarrollar diversas soluciones que permitan disminuir los efectos de los accidentes por ca\u00eddas est\u00e1 aumentando como consecuencia del creciente envejecimiento de la poblaci\u00f3n. Es importante vigilar a las personas mayores con movilidad limitada para disminuir las consecuencias de posibles ca\u00eddas. <\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo de este proyecto es examinar el comportamiento de las redes neuronales profundas para analizar su posible aplicaci\u00f3n a la detecci\u00f3n r\u00e1pida y precisa de las ca\u00eddas en este segmento de poblaci\u00f3n. Para llevar a cabo esta tarea se necesita alg\u00fan tipo de tecnolog\u00eda, como sensores no intrusivos que recojan continuamente datos de aceleraci\u00f3n. Este proyecto se ha centrado en la utilizaci\u00f3n de redes neuronales profundas convolucionales que procesan datos procedentes de los sensores.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" width=\"832\" height=\"641\" src=\"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/image-7.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2255\" srcset=\"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/image-7.png 832w, https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/image-7-300x231.png 300w, https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/image-7-768x592.png 768w\" sizes=\"(max-width: 832px) 100vw, 832px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p> <\/p>\n\n\n\n<p>Se ha realizado un an\u00e1lisis previo de las propiedades y el rendimiento de estas redes y, posteriormente, se ha llevado a cabo un estudio de su aplicaci\u00f3n al reconocimiento de movimientos de actividad humana registrados en la base datos SisFall. Este conjunto de datos contiene registros de aceler\u00f3metros y giroscopio que llevan los voluntarios cuando simulan ca\u00eddas o realizan actividades de la vida diaria. Se han probado varios par\u00e1metros buscando los ajustes m\u00e1s precisos. <\/p>\n\n\n\n<p>Los resultados se ofrecen siempre basados en las m\u00e9tricas precisi\u00f3n, sensibilidad y especificidad, que son aceptadas en el entorno de la investigaci\u00f3n, como buenos indicadores de rendimiento para el reconocimiento de patrones. Por \u00faltimo, se ofrece una comparaci\u00f3n para poder decidir objetivamente cu\u00e1l ser\u00eda la combinaci\u00f3n m\u00e1s precisa de los par\u00e1metros, con el fin de obtener los mejores resultados.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div class=\"slide-text-bg2\"><span>Recientemente, el pasado mes de Septiembre 2023, se ha defendido el Trabajo Fin de M\u00e1ster \u00abApplication of a Convolutional Neural Network\u00a0for a Fall Dete<\/span><\/div>\n<div class=\"slide-btn-area-sm\"><a href=\"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/application-of-a-convolutional-neural-network-for-fall-detection-system\/\" class=\"slide-btn-sm\">Read More<\/a><\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2255,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2254"}],"collection":[{"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2254"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2254\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2256,"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2254\/revisions\/2256"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2255"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2254"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2254"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/open.ieec.uned.es\/iot\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2254"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}