申请/专利权人：河南力安测控科技有限公司

申请日：2023-10-10

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117609794A

主分类号：G06F18/22

分类号：G06F18/22;G08B31/00;G08B21/02;G08B29/18;G06F18/241

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了一种通过电参量特征及算法识别独居老人安全行为的方法及系统，具体通过用户APP和独居养老相关设备采集生活习惯信息，建立基础日常安全行为模型，若采集独居老人日常行为特征与基础日常安全行为模型匹配度高，则输出基础日常安全行为，若与模型匹配度不满足，提取当前日常行为特征并输出异常行为告警，将异常行为特征作为新的特征信息补充到基础日常行为模型中。进一步的本发明通过电参量特征为核心，辅助以出入次数特征和起夜次数特征，从而建立更加精准的安全行为模型，能达到准确识别独居老人日常安全行为，实现更准确智能的效果。本发明能更加准确的监测，识别预警独居老人异常行为，提前发现意外情况，保障老人日常安全。

主权项：1.一种通过电参量特征及算法识别独居老人安全行为的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：用户通过终端APP输入行为习惯信息和居家养老设备采集的生活习惯信息，建立基础日常安全行为模型；步骤2：采集独居老人日常行为特征信息，若与基础日常行为模型匹配度高，满足要求,则进行步骤5，否则，进行下一步；步骤3：确认是否存在异常行为信息，若是，则告警，退出或等待下一次采集返回步骤2，否则，基于采集的特征信息调整基础日常行为模型,进行步骤5；步骤4：采集居家养老日常特征信息，若与基础日常行为模型特征匹配度不满足要求，系统会向子女版APP和父母版APP推送异常信息，经确认后，若为真实异常信息，则告警推送即可；若为非真实异常信息，则提取当前行为特征信息并作为新的特征信息补充到基础日常行为习惯模型和日常行为特征信息对应的判据，具体的操作与步骤3中所述调整方法一致；步骤5：判断是否达到日常行为模型学习门槛，若是，则输出基础日常安全行为习惯新模型，否则，返回步骤2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南力安测控科技有限公司 一种通过电参量特征及算法识别独居老人安全行为的方法和系统

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