Detección local de caídas y aviso visual-auditivo con tecnología accesible
-
Sánchez-Girón, Celia [1] ; García Gómez, Miguel
[1]
;
Duque-Domingo, Jaime
;
Gómez-García Bermejo, Jaime
;
Zalama Casanova, Eduardo
-
[1] Universidad de Valladolid
Universidad de Valladolid
Valladolid, España
-
- Localización: Simposios del Comité Español de Automática, ISSN-e 3081-5002, Vol. 2, Nº. 2, 2026 (Ejemplar dedicado a: Simposio CEA de Robótica, Bioingeniería, Visión Artificial y Automática Marina 2026)
- Idioma: español
- Enlaces
-
Resumen
El envejecimiento demográfico plantea importantes retos para los sistemas de salud y asistencia. La necesidad de encontrar soluciones que garanticen la seguridad de los mayores sin depender de suscripciones temporales se hace cada vez mayor. Este artículo presenta un sistema integral de detección mediante visión artificial y alerta ante caídas empleando dispositivos cotidianos. A diferencia de soluciones basadas en la nube o wearables, nuestro sistema opera de forma local garantizando la privacidad. Proponemos una solución novedosa y ligera basada en detección de pose y estimación con LSTM que realiza una predicción en tiempo real. El sistema incluye un mecanismo dual de notificaciones de emergencia mediante mensajería (WhatsApp) y asistentes de voz (Alexa). Los resultados demuestran una alta eficiencia computacional, reduciendo drásticamente las falsas alarmas y permitiendo su despliegue en hardware de bajo coste.
