Corridor Sys : sistema gerenciador de dados do caminhar humano em um corredor inteligente

Abstract

Resumo : O presente trabalho aborda o desenvolvimento do Corridor Sys, um sistema de gerenciamento de dados do caminhar humano, destinado a armazenar, organizar e analisar informações coletadas em um corredor inteligente. Esse sistema foi criado no âmbito do projeto Smart Corridor, que utiliza técnicas de processamento de imagens para reconhecimento de passos e cálculo das distâncias entre eles, possibilitando a análise de padrões de caminhada e, futuramente, a identificação de características biométricas de indivíduos, como idade e perfil de saúde. Para a coleta de dados, uma webcam captura os movimentos dos pés do indivíduo enquanto ele caminha sobre um tapete, e as informações são processadas por um algoritmo desenvolvido em Python com a biblioteca OpenCV. Os dados são então armazenados em um banco de dados MySQL, integrados por uma aplicação web desenvolvida com Angular e Spring Boot, facilitando o acesso e visualização dos resultados pelos pesquisadores. O Corridor Sys permite que pesquisadores visualizem e organizem os dados de maneira centralizada, facilitando a realização de análises detalhadas sobre o padrão de caminhada, que pode ser usado para identificar sinais precoces de doenças neurodegenerativas e identificar a faixa etária do participante da pesquisa. Os resultados iniciais confirmam a eficácia do algoritmo de reconhecimento de passos, com a geração de relatórios e gráficos intuitivos que facilitam o acompanhamento dos experimentos e análise de dados

Abstract : This work presents the development of Corridor Sys, a data management system for analyzing human walking patterns, designed to store, organize, and analyze information collected within an intelligent corridor. This system was developed as part of the Smart Corridor project, which uses image processing techniques to recognize steps and calculate distances between them, enabling the analysis of walking patterns and, potentially, the identification of biometric characteristics, such as age and health profile. For data collection, a webcam captures the movements of an individual’s feet as they walk on a mat, and the information is processed by an algorithm developed in Python using the OpenCV library. The data is then stored in a MySQL database, integrated by a web application developed with Angular and Spring Boot, allowing researchers easy access to and visualization of results. The Corridor Sys system enables researchers to view and organize data in a centralized manner, facilitating detailed analyses of walking patterns, which can be used to detect early signs of neurodegenerative diseases and to identify the age range of research participants. Initial results confirm the effectiveness of the step recognition algorithm, with the generation of intuitive reports and charts that support the tracking of experiments and data analysis