Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-05-11T21:36:26Z No. of bitstreams: 1 2017_LarinniMalheiros.pdf: 4570904 bytes, checksum: 1684e0b718246ba537552551bc3e22f3 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-05-28T18:08:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_LarinniMalheiros.pdf: 4570904 bytes, checksum: 1684e0b718246ba537552551bc3e22f3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-28T18:08:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_LarinniMalheiros.pdf: 4570904 bytes, checksum: 1684e0b718246ba537552551bc3e22f3 (MD5) Previous issue date: 2018-05-28 / A queda de idosos é caso de saúde pública em todo o mundo e esse assunto tem sido alvo de pesquisa e desenvolvimento tecnológico com objetivo de amenizar as consequências físicas e psicológicas para estas pessoas e seus familiares. Em 2017, 15,7% dos idosos no Brasil vivem sozinhos, de acordo com [1]. Há várias hipóteses para explicar essa tendência, entre elas, o desejo de autonomia e a dispersão e fragmentação familiar, com muitos filhos morando longe dos pais. Nesse contexto, este trabalho apresenta um dispositivo capaz de auxiliar a monitoração dos idosos em suas atividades, especialmente as domésticas. Serão apresentados os fundamentos teóricos para o desenvolvimento do dispositivo. Os fundamentos teóricos apresentados abordam todas as fases de desenvolvimento do dispositivo, abrangendo desde a instalação da parte física até o desenvolvimento dos algoritmos utilizados para processar as informações. Os desafios encontrado s ao longo desse trabalho foram: precisão e adequação. A precisão do dispositivo é dividida em sensibilidade e especificidade. Ambas são parâmetros utilizados para determinar a acurácia do sistema. O desafio relacionado a essa atividade consistiu em avaliar se a acurácia do dispositivo é suficiente para fornecer a confiabilidade necessária para aplicações de detecção de quedas e posição corporais. Além disso, o dispositivo deve se adequar as características físicas do paciente que o utiliza, pois variáveis como altura, peso e idade influenciado resultado da predição. Será avaliado o desempenho do dispositivo utilizando vários cenários e sua aplicação no mundo real. Será apresentado o comparativo de resultados entre o dispositivo criado neste trabalho de Mestrado ao trabalho de Graduação [2]. Será apresentada uma metodologia baseada em aprendizado de máquina para realizar a predição das posições estáticas (sentado, deitado e em pé) e threshold para determinação de posições dinâmicas (andar e cair). Informações sobre essas posições fornecem resultados se o paciente encontra-se em queda, sendo essa uma posição que deve ser tratada imediatamente pelo cuidador. O algoritmo de aprendizado de máquinas utilizado é o K-Means Clustering, com o qual tem-se a posição estática que está sendo realizada pelo paciente. Uma série de condições de decisão baseadas em thresholds foram utilizadas para detectar posições dinâmicas como andar e cair. Para coletar as informações, será utilizado o sensor MPU6050 e para processamento e apresentação dos dados será utilizado o RaspberryPi. Os dados serão apresentados em uma aplicação Android e Web para monitoramento dos idosos através de seus cuidadores. Como resultado desse trabalho, observou-se que a detecção de quedas e posição corporais utilizando o aprendizado de máquinas para detecção de posições estáticas apresenta resultados confiáveis para a posição deitado e inferioridade estatística para diferenciar os movimentos como sentado e em pé. Em relação aos movimentos dinâmicos, verificou-se que é possível diferenciá-los utilizando parâmetros como regressão linear e área da integral entre o ponto de maior amplitude e o valor remanescente do vetor dos dados obtidos do sensor MPU6050. / Fall Detection is a health issue in all over the world. This matter has been searched and developed in the technology field with the goal of decreased physical and phycological consequences to their families and themselves. There are some hypotheses to explain this trend, among them, the desire for independence and families dispersion and fragmentation, with sons and daughters living away from their parents. In this context, this work presents a device capable of auxiliary and monitors elderly in their activities, especially the domestic activities. This work uses machine learning approach to predict static body position (standing, lying and sitting) and threshold to identify dynamic body position (walking and falling). The machine learning algorithm used in this work to detect static positions is K-Means Clustering. A series of decision conditions based on thresholds to detect dynamic movements such as walking and fall. To collect information will be used MPU6050 and to process and present the data will be used RaspberryPi. As a result of this work, it is possible to conclude that fall and position detection using machine learning to detect static position presents reliable data to lying position and lower static data to differentiate sitting and standing positions. It is possible to differentiate dynamic movements trough linear regression and calculate the integer of the vector obtained from the MPU6050 sensor.