TinyML Approach for Pre-fall Motion Pattern Detection in Older Adults

  • Jefferson Sarmiento-Rojas
  • , Angela Maria Torres-Lara
  • , Pedro Antonio Aya Parra
  • , Jonnier Sebastián Jaramillo-Isaza
  • , Oscar Julian Perdomo

Producción científica: Capítulo en Libro/InformeContribución a la conferencia

Resumen

This work presents a TinyML-based approach for classifying daily motion patterns and detecting pre-fall activity in older adults using inertial sensor data. A multilayer perceptron neural network was trained on six input signals (3-axis accelerometer and gyroscope) from the SisFall dataset. The model was optimized for edge deployment using quantization and pruning, achieving a global accuracy of 85.5% across 15 activity classes. The final model was converted to C for integration into microcontrollers. Results show high performance with minimal latency, enabling real-time fall prevention strategies in embedded health monitoring systems.

Idioma originalInglés estadounidense
Título de la publicación alojadaApplied Computer Sciences in Engineering - 12th Workshop on Engineering Applications, WEA 2025, Proceedings
EditoresJuan Carlos Figueroa-García, Elvis Eduardo Gaona-García, Jesús Alfonso López-Sotelo, John Freddy Moreno-Trujillo
EditorialSpringer Science and Business Media Deutschland GmbH
Páginas156-166
Número de páginas11
ISBN (versión impresa)9783032082022
DOI
EstadoPublicada - 2026
Evento12th Workshop on Engineering Applications, WEA 2025 - Cali, Colombia
Duración: oct. 29 2025oct. 31 2025

Serie de la publicación

NombreCommunications in Computer and Information Science
Volumen2701 CCIS
ISSN (versión impresa)1865-0929
ISSN (versión digital)1865-0937

Conferencia

Conferencia12th Workshop on Engineering Applications, WEA 2025
País/TerritorioColombia
CiudadCali
Período10/29/2510/31/25

Áreas temáticas de ASJC Scopus

  • Ciencia de la Computación General
  • Matemáticas General

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'TinyML Approach for Pre-fall Motion Pattern Detection in Older Adults'. En conjunto forman una huella única.

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