Phakjira Barisic
Erstellung der HW, App-Entwicklung
Respawn and try again
Deutsch Das Projekt “SmartDose - System zur Unterstützung bei der Medikamenteneinnahme” befasst sich mit der korrekten Einnahme von Medikamenten. Das Kamerasystem erfasst bei Bedarf ein Bild des Medikaments, das anschließend auf dem ESP mithilfe künstlicher Intelligenz klassifiziert und an die App weitergeleitet wird. Diese erinnert die Nutzerinnen und Nutzer über ein Benachrichtigungssystem zuverlässig an die Einnahme ihrer Medikamente. Das Vergessen einer Einnahme oder das versehentliche Einnehmen des falschen Medikaments kann gesundheitliche Risiken mit sich bringen. Besonders betroffen sind dabei Menschen mit Demenz, Alzheimer oder Sehschwächen. SmartDose bietet hier eine barrierefreie und unterstützende Lösung.
Unser Projekt wird bearbeitet und erstellt an der HTL Mössingerstraße
English The project “SmartDose – System for Supporting Medication Intake” focuses on ensuring the correct use of medication. The camera system captures an image of the medication when needed. This image is then classified on the ESP using artificial intelligence and forwarded to the app, which reliably reminds users to take their medication through a notification system. Forgetting a dose or accidentally taking the wrong medication can pose serious health risks. This particularly affects people with dementia, alzheimer’s or poor eyesight. SmartDose provides an accessible and supportive solution in these situations.
Dieses Bild zeigt unsere Kameraeinheit samt schützendem Gehäuse. Die Tabletten werden auf der dafür vorgesehenen Aufnahmefläche platziert, wo sie anschließend fotografiert werden. Wichtige Kriterien für die Klassifikation sind sowohl Form als auch Farbe und Größe der Tabletten. Eine gute Beleuchtung mittels LED-Licht ist Voraussetzung für eine gute Aufnahme. Zusätzlich enthält das Projekt weitere technische Komponenten, die im Folgenden beschrieben werden.
Die ESP32-Cam ist ein zentraler Bestandteil unseres Projekts, da sie eine kompakte und leistungsfähige Möglichkeit bietet, hochwertige Bilder der Tabletten zu erfassen. Durch die integrierte Kamera und die WLAN-Funktion ermöglicht sie eine einfache Datenübertragung sowie eine flexible Einbindung in unser System. So können die aufgenommenen Bilder direkt verarbeitet und analysiert werden, ohne zusätzliche Hardware einsetzen zu müssen.
Das Gerüst versichert, dass die Aufnahme der Bilder immer im gleichen Winkel stattfindet, was das Klassifizieren um einiges vereinfacht.
Die Grundplatte bietet den Medikamenten eine stabile Unterlage. Dies hat ebenfalls einen guten Einfluss auf die Erkennung der Tabletten, da der Hintergrund vom KI-Modell mitgelernt werden kann. Da dieser mit der weißen Grundfläche immer konstant bleibt, wird so eine Fehlerquelle vermieden.
Roboflow unterstützt unser Projekt, indem es Bilder von Medikamenten effizient annotiert, vorbereitet und für das Training unseres Modells zur Erkennung und Klassifikation verschiedener Medikamente optimiert. In diesem Bild werden die Trainings-Graphen unseres Projektes geteilt.
Flutter ermöglicht es uns, eine plattformübergreifende App zu entwickeln, die unsere Medikamentenerkennung darstellt. Mit Flutter können wir eine ansprechende Benutzeroberfläche erstellen und die Ergebnisse des KI-Modells direkt auf Smartphones visualisieren.
Wir sind ein starkes Projektteam, weil wir uns mit unseren unterschiedlichen Stärken perfekt ergänzen. Wir kommunizieren klar, unterstützen uns gegenseitig und können uns in jeder Situation aufeinander verlassen. Unsere Kombination aus Struktur, Kreativität und Teamharmonie macht unsere Zusammenarbeit besonders effektiv.
Respawn and try again
Nerd mode: ON
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