Assistive Fall Detection System with Embedded Architecture and Long-Range Communication

• Nicole Silva de Jesus UFBA
• Lucas Perrone Ramos UFBA
• Raimundo José de Araújo Macêdo UFBA

DOI: https://doi.org/10.5753/erbase.2025.13362

Abstract

This work presents the development of a fall detection system aimed at supporting individuals with specific care needs, using embedded sensors and wireless connectivity. The system was designed as a low-cost assistive technology solution, focusing on accessibility and energy efficiency. To validate its functionality, a prototype was built and evaluated through a series of experiments conducted on the campus of the Federal University of Bahia (UFBA), assessing its detection capability and usability in simulated fall scenarios. The results demonstrated that the solution is promising in terms of applicability in real environments, standing out as a viable alternative for

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