Recientemente, como enfoque basado en sensores portátiles, se ha utilizado un dispositivo de plantilla inteligente para analizar patrones de marcha. Al agregar un pequeño sensor de baja potencia y un dispositivo IoT a la plantilla inteligente, es posible monitorear la actividad humana, el patrón de marcha y la presión plantar en tiempo real y evaluar la función del ejercicio en un entorno no controlado. Las plantillas inteligentes con sensores integrados evitan cualquier sensación de heterogeneidad, y la tecnología WiFi permite la adquisición de datos incluso cuando el usuario no está en un entorno de laboratorio. En este estudio, diseñamos un módulo de recolección de datos de sensores que utiliza un acelerómetro y un giroscopio de baja potencia miniaturizados, y luego lo incorporamos en un zapato para recopilar datos de marcha. Los datos de marcha se envían al módulo de clasificación de patrones de marcha a través de una red Wi-Fi, y el modelo de ANN clasifica la marcha en patrones de marcha como marcha hacia adentro, marcha normal o marcha hacia afuera. Finalmente, la viabilidad de nuestro modelo fue confirmada a través de varios experimentos.