Detecção de modo de transporte utilizando smartphones e redes neurais artificiais para prevenção de acidentes

Abstract

Aparelhos celulares estão se tornando cada dia mais sofisticados. As gerações mais recentes são denominadas smartphones, deixando de ser apenas dispositivos de telecomunicação verbal e tornando-se computadores portáteis com considerável capacidade de processamento e memória. Atualmente, eles são compostos por diversos e poderosos sensores, dentre eles o acelerômetro. Este trabalho apresenta um método baseado em Redes Neurais Artificiais e no descritor de texturas GLCM que, utilizando sinais capturados apenas a partir de acelerômetros de telefones celulares convencionais, é capaz de identificar situações de risco de acidentes. O método é capaz de identificar 3 modos de transporte: carro, bicicleta e a pé. Dependendo do modo de transporte, é possível identificar se o smartphone está sendo transportado em mãos, em um painel ou no bolso do usuário, identificando se ele está em movimento ou parado. Por fim, também identifica o modo de interação com o dispositivo: em ligação, olhando/digitando ou sem interação. Os testes mostram que o método proposto é capaz de identificar uma entre 18 possíveis classes de transporte com uma taxa de acerto de 94; 31% com uma janela de 14 segundos.