A low-cost and unobtrusive system for fall detection

Abstract

Nowadays, the amount of elder people living alone is increasing, with all the risks that it involves, maybe the most dangerous threat that they face is fall off with nobody around to help them. A fall at an advanced age usually leads to consequences like bones and hip fracture, which in addition to the low mobility that these people present, make to stand up impossible for them. This situation can get worse if after the fall a person loses consciousness, making it impossible to contact to a third party for help by means of a mobile phone or something similar. Different solutions have been developed in order to accomplish this problem, but some of them are not realistic enough, for example some video solutions invade our privacy, and those which are based on mobile phones expect the user to go everywhere with it. In this paper, it is proposed a low cost solution based on an 9-axis IMU (Inertial Measure Unit), which counts with an accelerometer, gyroscope and magnetometer that will give us the needed information to build a fall detector supported by machine learning. This system will include a gateway, which will be responsible of the data collection and the most complex computations.

Hoy en día, la cantidad de personas mayores que viven solas va en aumento, con todos los riesgos que ello implica, quizás la amenaza más peligrosa a la que se enfrentan es caer sin nadie cerca que les ayude. Una caída a edad avanzada suele acarrear secuelas como fracturas de huesos y cadera, que además de la poca movilidad que presentan estas personas, les imposibilitan ponerse de pie. Esta situación puede empeorar si tras la caída la persona pierde el conocimiento, imposibilitando el contacto con un tercero para pedir ayuda a través de un teléfono móvil o similar. Se han desarrollado diferentes soluciones para solucionar este problema, pero algunas no son lo suficientemente realistas, por ejemplo, algunas soluciones de video invaden nuestra privacidad, y las que están basadas en teléfonos móviles esperan que el usuario vaya a todas partes con él. En este papel, Se propone una solución de bajo costo basada en una IMU (Unidad de Medida Inercial) de 9 ejes, la cual cuenta con un acelerómetro, giroscopio y magnetómetro que nos dará la información necesaria para construir un detector de caídas apoyado en aprendizaje automático. Este sistema incluirá una puerta de enlace, que será responsable de la recopilación de datos y los cálculos más complejos.