La giacca intelligente per il rilevamento delle cadute rappresenta un'applicazione di riconoscimento dell'attività umana (HAR) per l'assistenza sanitaria. Questo progetto, presentato per il concorso Arduino x Kway Project, viene utilizzato per monitorare l'attività del paziente e avvisare se viene rilevata una caduta. Il componente alla base di questo progetto è la scheda Nicla Sense ME.
Introduzione
Human Activity Recognition (HAR) si riferisce all'identificazione delle attività fisiche svolte dagli individui sulla base dei dati dei sensori raccolti da dispositivi quali smartphone, smartwatch o altri device indossabili. Queste attività possono includere movimenti semplici come camminare, sedersi o correre, nonché attività più complesse come praticare sport o utilizzare strumenti e apparecchiature. Nel complesso, il riconoscimento delle attività umane ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui monitoriamo e rispondiamo al comportamento umano, fornendo preziose informazioni e consentendo nuove applicazioni in un'ampia gamma di settori e domini di interesse. L'importanza del riconoscimento delle attività umane risiede nel suo potenziale per assistere in una varietà di applicazioni e campi:
Sanità: HAR viene utilizzato per monitorare la salute e l'attività fisica dei pazienti, in particolare di anziani o persone con disabilità fisiche, e per valutare il loro benessere fisico e mentale;
Sport e fitness: in questo campo, HAR viene utilizzato per monitorare e analizzare le prestazioni degli atleti, fornendo preziose informazioni sul loro allenamento e sulla forma fisica;
Sicurezza e sorveglianza: HAR viene utilizzato nei sistemi di sicurezza e sorveglianza per rilevare e rispondere alle minacce alla sicurezza, come l'identificazione e il monitoraggio delle persone che possono rappresentare un rischio per la sicurezza pubblica;
Marketing e pubblicità: analizzando le attività e i comportamenti degli individui, HAR può aiutare le aziende a comprendere meglio le abitudini dei consumatori e prendere decisioni informate sullo sviluppo del prodotto e sulle strategie di marketing;
Trasporti: HAR può essere utilizzato nei sistemi di trasporto per monitorare i livelli di attività dei passeggeri, ad esempio per ottimizzare l'uso delle risorse, migliorare la sicurezza e ridurre il rischio di incidenti;
Human-Computer Interaction (HCI): in HCI, HAR viene utilizzato per sviluppare sistemi in grado di riconoscere e rispondere ai gesti e ai movimenti degli utenti, facilitando l'interazione con computer e altri dispositivi digitali;
Robotica: HAR può essere utilizzato in robotica per aiutare i robot a comprendere e rispondere alle azioni e ai movimenti umani.
HAR può essere impiegato nel rilevamento e nella prevenzione delle cadute in diverse modalità: dispositivi indossabili, sensori ambientali, algoritmi di apprendimento automatico, modelli predittivi. Analizzando i dati raccolti da dispositivi indossabili o sensori ambientali, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per rilevare le cadute e distinguerle da altri movimenti e attività, mentre i modelli predittivi possono essere sviluppati per identificare le persone ad alto rischio di caduta e fornire interventi mirati per ridurre il rischio di cadere. Utilizzando queste e altre tecniche, il riconoscimento dell'attività umana ha il potenziale per migliorare la capacità degli operatori sanitari di rilevare e prevenire le cadute negli anziani, contribuendo a migliorare la loro qualità di vita e a ridurre il rischio di lesioni gravi.
