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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/50200
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Título: | SOS Connect: Sistema de detecção sonora de pedidos de socorro |
Autor(es): | MICHALEWICZ, Beatrice Azoubel |
Palavras-chave: | Reconhecimento de fala; Detecção de palavras-chave; Aprendizagem de máquina; Sistemas embarcados |
Data do documento: | 13-Abr-2023 |
Citação: | MICHALEWICZ, Beatrice Azoubel. SOS Connect: Sistema de detecção sonora de pedidos de socorro. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia Eletrônica) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023. |
Abstract: | A queda é o mais frequente acidente doméstico entre idosos, e a principal causa de morte acidental em pessoas acima de 65 anos. De acordo com a Organização Mundial de Saúde (OMS), de 28 a 35% das pessoas com mais de 65 anos sofrem quedas a cada ano, aumentando para 32 a 42% entre os maiores de 70 anos. O SOS Connect surgiu da necessidade de realizar o monitoramento e detecção automática de situações de risco para a população idosa, com foco no acidente doméstico mais frequente a este grupo: as quedas. Deseja-se garantir que os pedidos de socorro sejam detectados imediatamente, informando os responsáveis e tornando o processo de atendimento, onde cada minuto importa, mais rápido e eficiente. Neste trabalho, será desenvolvido o SOS Connect, um sistema de detecção sonora de pedidos de socorro, utilizando Aprendizagem de Máquina. Através da interface gráfica do computador, será possível conectar-se remotamente a Raspberry Pi, como cliente, através da comunicação TCP-IP, e solicitar o início do monitoramento. A Raspberry Pi, ligada a um microfone e programada com um algoritmo treinado para reconhecer as palavras "socorro" e "ajuda", inicia a detecção sonora e informa o resultado de volta ao computador. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/50200 |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Eletrônica e Sistemas |
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