Sistem IoT inteligent pentru monitorizarea stării fizice

Abstract

Proiectul de master se concentrează pe dezvoltarea unui sistem IoT inteligent destinat monitorizării stării fizice a utilizatorilor. Soluția propusă îmbină dispozitive IoT (ESP32, AD8232, MAX6675, DHT22) cu o aplicație mobilă realizată în Dart și Flutter, pentru colectarea, analiza și interpretarea datelor biometrice, cu scopul de a sprijini sănătatea digitală. Aplicația dezvoltată oferă o interfață intuitivă pentru utilizator, permițând colectarea și afișarea în timp real a parametrilor vitali precum: Frecvența cardiacă (Beats per Minute), Tensiunea pe brațul drept și stâng, Tensiunea pe piciorul drept, Temperatura corpului și umiditatea ambientală. Arhitectura sistemului integrează componentele hardware și software într-un flux optimizat pentru procesarea și transferul datelor către serverul central și interpretarea acestora prin intermediul unui model de inteligență artificială. Proiectul este structurat în mai multe etape: Configurarea și calibrarea senzorilor. Implementarea comunicației între dispozitivele IoT și aplicație. Integrarea unui model AI pentru interpretarea datelor și generarea de recomandări personalizate.

The master's project focuses on developing an intelligent IoT system designed for monitoring users' physical health. The proposed solution integrates IoT devices (ESP32, AD8232, MAX6675, DHT22) with a mobile application developed in Dart and Flutter, enabling the collection, analysis, and interpretation of biometric data to support digital health. The developed application provides an intuitive interface for users, allowing real-time collection and display of vital parameters such as: Heart Rate (Beats per Minute), Blood Pressure on the right and left arm, Blood Pressure on the right leg, Body Temperature and Ambient Humidity The system's architecture integrates hardware and software components in an optimized workflow for processing and transferring data to a central server, where it is interpreted using an artificial intelligence model. The project is structured into several stages: Configuration and calibration of sensors. Implementation of communication between IoT devices and the application. Integration of an AI model for data interpretation and generation of personalized recommendations.