Sistema inteligente de video vigilancia para la detección de caídas y monitorización de signos vitales (FC)

Propia

Autores:
Quintero Benavides, Dario Fernando
Ruiz Omen, Estefani
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/2520
Palabra clave:
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Kinect 2.0
iPi Mocap Studio
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signos vitales
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Fall detection
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openAccess
License
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In addition to constantly monitoring vital signs (HR), it allows the detection of pathologies in a timely manner, providing effective care to patients. This work proposes the development and implementation of a fall detection system for people in addition to monitoring vital signs (FC). The system is based on the use of two sensors. The Kinect 2.0 sensor, which allows monitoring the fall system of one to six patients and a h7 polar sensor, which monitors vital signs (HR) of a single patient, in addition, has an alarm system that is activated by detecting a fall or alteration in vital signs (HR) by sending an e-mail with an image of the fallen patient and the state of his vital signs (HR), this image is sent together taking into account It counts the measurements of the two sensors since it allows to better determine the condition of the patient to the person in charge of their care.Las caídas son la segunda causa de muerte en el mundo1. Es por esto, los sistemas de detección de caídas, hoy en día son investigados ampliamente2. No obstante, estos sistemas suelen dar como resultado, falsos positivos. De igual manera la monitorización de los signos vitales (FC) es de gran importancia debido a que conforman las principales señales de vida y son los primeros parámetros que se buscan cuando se presenta un accidente. Además de realizar una monitorización constante de los signos vitales (FC), permite detectar patologías de manera oportuna brindando una atención eficaz a los pacientes. En este trabajo se propone el desarrollo e implementación de un sistema de detección de caídas para personas además de la monitorización de signos vitales (FC). El sistema se basa en el uso de dos sensores. El sensor Kinect 2.0, que permite la monitorización del sistema de caídas de uno hasta seis pacientes y un sensor polar h7, que realiza la monitorización de los signos vitales (FC) de un solo paciente, además, cuenta con un sistema de alarma que se activa al detectar una caída o una alteración en los signos vitales (FC) enviando un e-mail con una imagen del paciente caído y del estado en el que se encuentra sus signos vitales (FC), esta imagen se envía de manera conjunta teniendo en cuenta las mediciones de los dos sensores ya que permite determinar de mejor manera el estado del paciente a la persona encargada de su cuidado.Ingeniero(a) Biomédico(a)Pregrado$4.250.000 (de acuerdo a lo reportado en el anteproyecto)PresencialspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería BiomédicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaPopayán - Alto CaucaDetección de caídasKinect 2.0iPi Mocap Studiofuzzy logicsignos vitalesfrecuencia cardiacasensor polar h7Fall detectionKinect 2.0iPi Mocap Studiofuzzy logicvital signsheart rateh7 polar sensorSistema inteligente de video vigilancia para la detección de caídas y monitorización de signos vitales (FC)Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINAL2020_DarioQuintero2020_DarioQuinterotrabajo de gradoapplication/pdf2506989https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/77b570ac-72f9-4736-b371-96c3eb141cfd/downloadf6c9e999513279678274597971233562MD542020_DarioQuintero_Autorización12020_DarioQuintero_Autorización1autorización de autoresapplication/pdf216865https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/81bcb1c6-175e-4304-a25f-3a53c1ffed4b/download449d386582ba72983e7ee1f403fd4be1MD512020_DarioQuintero_Autorización22020_DarioQuintero_Autorización2autorización de autoresapplication/pdf190663https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/cef178e7-4931-4e08-b9ce-92a21fccf05d/downloada0d4ceb75133c8cb2c1513b1afe1d3cfMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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