KinectMotion: activity monitoring using Kinect's skeleton generator
Eduardo Daniel Ferreira Leal Pereira · Portuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2012
Com o crescimento da população envelhecida numa escala global, todos os dias os meios de comunicação noticiam acidentes domésticos como quedas ou mesmo problemas de saúde que requerem atenção urgente. A população envelhecida a viver sozinha está inclinada para este tipo de emergências devido ao seu estatuto. Soluções como a Kinect da Microsoft oferecem características online avançadas que permitem a detecção automática de esqueletos entre outras. Embora a Kinect seja mais usada em aplicações de jogos/lazer é viável questionar se funciona como uma solução apropriada para monitorização doméstica de baixo custo. Nesta dissertação exploramos a utilização da extração de esqueleto automática que esta disponibiliza para suportar uma solução online de monitorização num ambiente de uma divisória que é capaz de detectar situações criticas e identificar situações típicas como quedas, sentar ou deitar. Usando técnicas simples de processamento de sinal (como filtros passa-baixo ou transformações de potencia) fomos capaz de conceber uma solução simples e fiável – KinectMotion. KinectMotion é capaz de alertar situações criticas e detectar alterações típicas de postura numa janela temporal de 3 segundos. Na nossa avaliação sobre uma população de 6 jovens voluntários o algoritmo exibiu valores de precisão sempre superiores a 80% com um número reduzido de falsos alarmes (i.e. falsos positivos). Embora o algoritmo encontrado seja promissor necessita ser adaptado para ser aplicada à monitorização de idosos pois existem diferenças nomeadamente no desempenho motor.