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Sistema de detecção de quedas com Nicla Sense ME Deixe um comentário

O aumento das preocupações com a segurança pessoal em diversas situações, desde ambientes de trabalho de alto risco até escolhas de estudo e trabalho que afastam entes queridos, destaca a necessidade crescente de soluções inteligentes e proativas. A segurança dos idosos, em particular, torna-se um desafio significativo à medida que a população mundial envelhece. Nesse contexto, a detecção precoce de quedas com Nicla Sense ME pode ser essencial para garantir a saúde e o bem-estar daqueles que ainda desfrutam de independência, mas enfrentam o desafio de corpos mais frágeis.

caixa aberta do nicla sense me

Este artigo aborda o desafio da segurança pessoal, com um foco especial na detecção de quedas, apresentando o Nicla Sense ME da Arduino Pro como uma solução inovadora. Em um cenário em que sistemas tradicionais frequentemente resultam em alarmes falsos, a Aizip, ao escolher o Nicla Sense ME, destaca a eficácia de um dispositivo compacto e poderoso que utiliza sensores avançados da Bosch Sensortec e uma arquitetura de rede neural otimizada.

O Desafio da Segurança Pessoal

A segurança pessoal é uma preocupação crescente em diversas situações: desde trabalhos de alto risco nos quais gestores de HSE devem garantir a segurança dos trabalhadores até as escolhas cada vez mais comuns de trabalho e estudo que afastam familiares e amigos, levando a vidas mais isoladas. Em todas essas situações, ter um sistema capaz de detectar e entrar em contato automaticamente com ajuda em caso de emergência não só proporciona tranquilidade, mas também pode salvar vidas.

homem em queda imprevista

Um caso particularmente interessante – à medida que a população mundial envelhece – diz respeito ao aumento do número de idosos que ainda têm saúde suficiente para serem independentes, mas também precisam aceitar o fato de que seus corpos estão ficando mais frágeis e seus ossos mais frágeis. Esse grupo específico é mais propenso a quedas, que podem resultar em fraturas, lesões na cabeça e outros acidentes graves que podem afetar significativamente a qualidade de vida. Detectar quedas precocemente permite atendimento médico rápido e previne consequências sérias. Além disso, a detecção de quedas pode ajudar a identificar problemas de saúde subjacentes ou fatores ambientais que possam contribuir para acidentes, permitindo intervenções apropriadas para evitar quedas futuras.

Existem diversas soluções de sistemas de pessoa-caída e métodos de detecção de quedas, desde algoritmos baseados em limites até aplicações tradicionais de aprendizado de máquina. O maior desafio que todos enfrentam é o alto número de disparos de falsos positivos, causando alarmes desnecessários e angústia tanto para os idosos quanto para seus cuidadores, resultando em ações injustificadas.

Nicla Sense ME: Uma Solução Inovadora

Para seu projeto, a Aizip selecionou o Nicla Sense ME: um módulo compacto que integra vários sensores de última geração da Bosch Sensortec, possibilitando aplicações de fusão de sensores diretamente na borda. Além disso, o módulo abriga um microcontrolador Arm® Cortex®-M4 (nRF52832) com Bluetooth® 4.2.

placa nicla sense me

O modelo de rede neural da Aizip se encaixa perfeitamente nos recursos restantes do microcontrolador, graças ao seu tamanho compacto. O resultado? Um dispositivo pequeno e leve que pode ser preso ao cinto e usado o dia todo sem complicações, capaz de monitorar parâmetros de saúde e alertar imediatamente em caso de queda, com latência quase zero e total respeito à privacidade.

Algoritmo de Detecção de Quedas Aprimorado

A solução de detecção de quedas da Aizip integra um algoritmo de rede neural com fusão de sensores para melhorar significativamente a precisão da detecção, sendo leve o suficiente para funcionar em tempo real em um microcontrolador. A rede neural dentro do microcontrolador processa continuamente leituras dos sensores do acelerômetro (BHI260AP) e do sensor de pressão (BMP390). Ao detectar uma queda, o dispositivo envia um alarme via Bluetooth e ativa um LED embarcado.

nicla sense me completo

Para minimizar alarmes falsos frequentes que poderiam afetar significativamente a experiência do usuário, a rede neural é otimizada para diferenciar quedas reais de movimentos bruscos, como pular, correr e sentar-se rapidamente. O algoritmo baseado em rede neural destaca-se na captura de características sutis nas entradas, levando a uma redução substancial nas taxas de alarmes falsos em comparação com abordagens baseadas em limites ou algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina.

Redes neurais típicas oferecem desempenho superior, mas também apresentam desafios adicionais ao implantá-las em dispositivos de microcontroladores com recursos limitados, devido aos extensivos recursos computacionais e de memória necessários. A necessidade simultânea de conectividade Bluetooth e fusão de sensores complica ainda mais essa questão. No entanto, a arquitetura eficiente de rede neural exclusiva da Aizip destaca-se porque minimiza os requisitos de recursos, mantendo alta precisão

A rede neural é quantizada para 8 bits e implantada no microcontrolador usando a ferramenta de design automatizado da Aizip. O modelo implementado alcança uma precisão de detecção de queda de 94% e uma taxa de falsos positivos <0,1%, tudo isso utilizando menos de 3 KB de RAM. Um ajuste perfeito para o Nicla Sense ME de baixo consumo!

Resolvendo com Nicla Sense ME Arduino Pro

Agora, vamos explorar como podemos reunir tudo isso e o que seria necessário para a implementação, tanto em termos de hardware quanto de pilha de software. O ecossistema Arduino Pro é a última geração de soluções Arduino, proporcionando aos usuários a simplicidade de integração e serviços escaláveis, seguros e profissionalmente suportados.

Requisitos de hardware

Requisitos de software

Conclusão

Quando a segurança pessoal é uma preocupação, os dispositivos vestíveis inteligentes que aproveitam a Inteligência Artificial podem ajudar. E processar os dados necessários para monitorar as condições de saúde e prevenir quedas não precisa comprometer o conforto ou a privacidade. Graças a modelos extremamente eficientes como os da Aizip e módulos compactos, mas de alto desempenho, como o Nicla Sense ME da Arduino Pro, você pode criar uma solução discreta e confiável capaz de chamar imediatamente ajuda quando necessário (e apenas quando necessário).


Este post é uma tradução adaptada do artigo escrito pelo time Arduino. O artigo original pode ser encontrado aqui.

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