【kqbd c1 châu âu】Công nghệ đặc biệt giúp cảnh báo tình huống người bị ngã

Theôngnghệđặcbiệtgiúpcảnhbáotìnhhuốngngườibịngãkqbd c1 châu âuo Tổng cục dân số, Việt Nam đã chạm đỉnh dân số vàng và bước vào thời kỳ già hóa dân số với tốc độ nhanh thuộc top đầu thế giới. Nếu như cách đây 10 năm, số người trên 60 tuổi chiếm gần 10% dân số thì hơn 30 năm nữa, tỷ lệ này có thể chạm mốc 25%. Già hóa dẫn đến nhiều vấn đề sức khỏe như suy giảm thể chất và các bệnh mãn tính. Tai nạn, đặc biệt là ngã gãy xương, rất phổ biến và là một trong 5 nguyên nhân gây tử vong ở người cao tuổi. Tổ chức Y tế thế giới (WHO) cũng cho biết hàng năm có khoảng 28-35% người có độ tuổi trên 65 bị ngã gây tổn hại đến sức khỏe và tỷ lệ này tăng nhanh đến 32-42% đối với nhóm người trên 70 tuổi.

Cùng với đó, những năm qua Việt Nam có xu hướng chuyển sang mô hình gia đình hạt nhân, khiến nhiều cặp vợ chồng người cao tuổi phải sống cô đơn hoặc chỉ còn cụ ông/cụ bà sống cùng gia đình trẻ bận rộn. Đối mặt với sức khỏe yếu và ít được theo dõi sát sao, người già gặp rất nhiều nguy hiểm khi đột quỵ hoặc té ngã mà không được phát hiện kịp thời.

Trước thực tế này, PGS.TS Lê Thanh Hà cùng các cộng sự tại Trường đại học Công nghệ, ĐHQGHN đã quyết định phát triển một thuật toán phân tích hình ảnh camera giúp tự động giám sát và phát hiện người ngã, từ đó lập tức đưa ra tín hiệu báo động đến một ứng dụng để người giám hộ kịp thời cấp cứu. Hệ thống này không chỉ dễ dàng lắp đặt trong gia đình mà còn có thể phổ biến ngay tại các bệnh viện hoặc cơ sở chăm sóc người cao tuổi giúp giảm tải việc theo dõi cho các bác sĩ, y tá.

PGS.TS Lê Thanh Hà cho biết, nhóm nghiên cứu đã sử dụng một camera thông thường Full HD 1080P gắn với bộ máy tính bo mạch cấu hình thấp Raspberry Pi có kích thước chỉ bằng một tấm thẻ và chi phí tầm vài chục USD để thu thập và xử lý dữ liệu ngay trên thiết bị. Trong môi trường ánh sáng tốt, kết quả thử nghiệm với bộ dữ liệu chuẩn gồm 50 mẫu video với nhiều điều kiện ngã khác nhau cho độ chính xác khoảng 90%.

Phát hiện người ngã thông qua phân tích hình ảnh camera. Bên trái là các vector motion ghi lịch sử chuyển động, bên phải là khung hình elip bao quanh đối tượng theo dõi. Ảnh: Trường Đại học Công nghệ