Detecção de Posturas Humanas em Superfícies de Repouso com o Uso de Redes Neurais Convolucionais - Maia, Daniel B. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 (ERAD-NO2) e Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2 (ERAMIA-NO2), 2025)
Este artigo visa desenvolver uma rede neural convolucional que seja capaz de detectar e classificar duas posturas humanas enquanto o indivíduo se encontrar em uma superfície de repouso. O objetivo consiste em diferenciar as posturas de uma pessoa sentada das posturas de uma pessoa deitada, para poder auxiliar no desenvolvimento de tecnologias assistivas que possam prevenir possíveis quedas. Para realizar o treinamento da rede neural convolucional, foi produzido e preparado um banco de imagens próprio de forma a alimentar a CNN com imagens de indivíduos deitados e sentados. Essa base de dados será composta de imagens de pessoas reais em diversas posições e posturas e de bonecos representando outros tipos de posturas e contextos. Ao final, a rede é avaliada obtendo resultados satisfatórios de 95% de acurácia. Além disso, para a classe deitada, os resultados são 91% de precisão, 98 % de revocação e 95% de F1 score. Enquanto que para a classe sentada os resultados são 99% de precisão, 92% de revocação e 95 % de F1 Score.