一種生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法，該方法采集正常的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取各種類(lèi)型數(shù)據(jù)的取值范圍，然后通過(guò)服務(wù)器隨機(jī)產(chǎn)生各類(lèi)位于取值范圍內(nèi)數(shù)據(jù)以形成隨機(jī)向量。然后再通過(guò)計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)與隨機(jī)向量的歐氏距離，并獲取歐式距離的最大和最小值，進(jìn)而產(chǎn)生檢測(cè)器，再利用檢測(cè)器檢測(cè)采集的新數(shù)據(jù)是否異常，進(jìn)而判斷監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律是否出現(xiàn)異常。該生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法能夠更宏觀、更全面的監(jiān)測(cè)使用者的生活規(guī)律異常情況，尤其適合生活規(guī)律性強(qiáng)的老年人使用。該生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法無(wú)需使用視頻監(jiān)控技術(shù)，既提高了監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)有效性，還減少了設(shè)備成本。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及一種計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于老人生活規(guī)律異常情況的檢測(cè)方法?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]當(dāng)今中國(guó)進(jìn)入了人口老齡化社會(huì)，隨著社會(huì)老齡化的進(jìn)程，對(duì)老人的照顧問(wèn)題已經(jīng)成為亟待解決的社會(huì)問(wèn)題。由于老年人生活較有規(guī)律，當(dāng)偏離生活規(guī)律時(shí)，則往往存在身體不舒服或其他意外情況。此時(shí)有必要提醒其親人給以必要的關(guān)懷，避免情況惡化。
[0003]現(xiàn)有各種老年人關(guān)懷系統(tǒng)解決方案中，有基于視頻監(jiān)控或無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)的方案，如授權(quán)公告號(hào)為CN204990604(申請(qǐng)?zhí)枮?01520616749.9)的中國(guó)實(shí)用新型專(zhuān)利《家庭安防和居家養(yǎng)老監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)》，其中公開(kāi)的技術(shù)方案即使用了視頻監(jiān)控設(shè)備、健康數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)設(shè)備、安防監(jiān)測(cè)設(shè)備、智能網(wǎng)關(guān)和客戶(hù)終端等，該系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)異常情況時(shí)，能夠自動(dòng)進(jìn)行報(bào)警。 但是這種類(lèi)型的方案存在布局繁瑣、成本高等特點(diǎn)，很難普及使用。還有基于穿戴設(shè)備的方案，如授權(quán)公告號(hào)為CN205031234(申請(qǐng)?zhí)枮?01520692943.5)的中國(guó)實(shí)用新型專(zhuān)利《一種用于老人的可測(cè)體溫的智能心率手環(huán)》，其中公開(kāi)的手環(huán)中內(nèi)置有脈搏檢測(cè)傳感器、溫度傳感器，能夠?qū)先诵穆屎腕w溫的異常情況進(jìn)行報(bào)警。這種類(lèi)型的方案中由于安裝傳感器的限制，功能相對(duì)單一，對(duì)異常情況的全面監(jiān)測(cè)效果不夠理想。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)提供一種能夠全面、準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)對(duì)老人異常情況的監(jiān)測(cè)且成本低的生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法。
[0005]本發(fā)明解決上述問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為:一種生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法，其特征在于包括如下步驟:
[0006](1)、進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集，即采集時(shí)間數(shù)據(jù)，同時(shí)采集監(jiān)測(cè)人的位置數(shù)據(jù)、活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)、體征參數(shù)，進(jìn)而形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)組TR=[T，L，C，S，B]，然后對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記以供使用；
[0007]其中，T為時(shí)間數(shù)據(jù)，丁=[1'1，1'2，1'3，‘"，1^]，其中1為自然數(shù)；
[0008]L為監(jiān)測(cè)人的位置數(shù)據(jù)，LzaiLs;，…，U]，其中i為自然數(shù)；
[0009] C為活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)，…，Q]，其中i為自然數(shù)；
[0010]S為運(yùn)動(dòng)參數(shù)，SzESiSlSs，…，Si]，其中i為自然數(shù)；
[0011]B為體征參數(shù)，B = [ Bi，B2，B3，…，Bi ]，其中i為自然數(shù)；[〇〇12]則訓(xùn)練數(shù)據(jù)組中的各訓(xùn)練向量可以表示為T(mén)Ra = [Ta，La，Ca，Sa，Ba]，其中a為自然數(shù)，Ka<i;[〇〇13](2)、將訓(xùn)練數(shù)據(jù)組傳送至服務(wù)器內(nèi)并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中；
[0014](3)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)組中各個(gè)維度數(shù)據(jù)的最大值和最小值，以形成各維數(shù)據(jù)的范圍數(shù)據(jù)組 TL={TE，LE，CE，SE，BE};
[0015]其中，TE為時(shí)間數(shù)據(jù)的取值范圍，TE^MAXtm，!^，…，TiLMINtThThTs，…， Til)；
[0016]LE為檢測(cè)人的位置數(shù)據(jù)的取值范圍，LE = (MAX [ U，L2，L3，…，Li ]，MIN[ U，L2，L3,…，Li]);[〇〇17]CE為活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)的取值范圍，CE^MAXtChChCv'CiLMINtChC%C3,…，Ci]);
[0018]SE 為運(yùn)動(dòng)參數(shù)的取值范圍，SE^MAXtShSiSs，…，SiLMINtSiShSs，…，Si]);
[0019]BE為體征參數(shù)的取值范圍，BE = (MAX[Bi，B2，B3，…，Bi ]，MIN[Bi，B2，B3，…，Bi ]);
[0020](4)、服務(wù)器接收設(shè)備采集的新數(shù)據(jù)，進(jìn)而構(gòu)成監(jiān)測(cè)人的新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)組N=[Tn，Ln， &々，]，其中1^為新采集的時(shí)間數(shù)據(jù)，1^為新采集的位置數(shù)據(jù)，&為新采集的活動(dòng)類(lèi)型的分類(lèi)數(shù)據(jù)，SN為新采集的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，Bn新采集的體征參數(shù)；
[0021]^、服務(wù)器自動(dòng)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)向量尺二⑴上力力義丄其中父^了已上^!^^ GCE,X4GSE,X5GBE；
[0022](6)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)組TR中各訓(xùn)練向量TRa與隨機(jī)向量R之間的歐式距離，進(jìn)而獲取第一歐式距離數(shù)組EDR= [EDRi，EDR2，EDR3，…，EDRi]，獲取第一歐式距離數(shù)組EDR中的最大距離值selfmax和最小距離值selfmin;
[0023](7)、生成一個(gè)檢測(cè)器D，所述檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)包D= {R, selfmax，selfmin，LA}， 將檢測(cè)器D加入到檢測(cè)器集合Detectors中；[〇〇24]其中，LA表示檢測(cè)器D對(duì)應(yīng)的生命周期值，LA的初始值為2*單位增加量LAo;
[0025](8)、判斷檢測(cè)器集合Detectors中是否具有指定數(shù)量j個(gè)檢測(cè)器；
[0026]如果否，則循環(huán)進(jìn)行步驟(4)至步驟(7)，直至產(chǎn)生指定數(shù)量j個(gè)檢測(cè)器，檢測(cè)器集合Detectors = [Di，D2，D3,…，Db,…，Dj]，其中b、j為自然數(shù)，Kb彡 j;
[0027]Db= {Rb,selfmaxb,selfminb,LAb}；[〇〇28]Rb表示檢測(cè)器Db的數(shù)據(jù)包中對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量；[〇〇29]Se lfmaa表示隨機(jī)向量Rb與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最大值；[〇〇3〇]Selfminb表示隨機(jī)向量Rb與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最小值；
[0031]LAb表示檢測(cè)器Db對(duì)應(yīng)的生命周期值；[〇〇32]如果是，則執(zhí)行步驟(9);[0〇33](9)、在檢測(cè)器集合Detectors中選擇一個(gè)檢測(cè)器Db，Kb彡j，計(jì)算最新采集的新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)組N= [ Tn，Ln，CN，SN，Bn]與檢測(cè)器Db中隨機(jī)向量Rb之間的歐式距離EDb，分別比較EDb 與檢測(cè)器Db中Selfmaxb的大小，以及EDb與檢測(cè)器Db中Selfminb的大??；[〇〇34](10)、如果EDb>Selfmaxb，或者EDb<Selfminb，則表示檢測(cè)器Db檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律出現(xiàn)異常，相應(yīng)的服務(wù)器向客戶(hù)端發(fā)出報(bào)警，并返回步驟(4)，同時(shí)LAb的值更新為L(zhǎng)Ab +LAo ；[OO35]如果Selfminb<EDb<Selfmaxb，則表示檢測(cè)器Db檢測(cè)的結(jié)果為監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律處于正常范圍，然后返回步驟(9)進(jìn)行循環(huán)檢測(cè)；[〇〇36](11)、如果檢測(cè)器集合Detectors中所有的檢測(cè)器都不能檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異常的情況，則將檢測(cè)器集合Detectors中所有的檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的生命周期值減去LAo,此時(shí)，生命周期值為〇的檢測(cè)器則檢測(cè)器集合Detectors中剔除；
[0037](I2)、返回步驟(4)。
[0038]為了優(yōu)化檢測(cè)結(jié)果，所述檢測(cè)器的數(shù)據(jù)包中還包括檢測(cè)器的接近程度值J，即檢測(cè)器數(shù)據(jù)包D= {R，selfmax，selfmin，LA，J}，J的初始值為設(shè)定的整數(shù)值Jo;相應(yīng)地，檢測(cè)器集合Detectors中Db = {Rb，seIfmaxb，selfminb，LAb，Jb}，Jb表示檢測(cè)器Db對(duì)應(yīng)的接近程度值；
[0039]任一檢測(cè)器 Db(l 彡 b彡 j)的接近程度值 Jb=MIN[selfmaxb-EDb，EDb-selfmin];
[0040]建立父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合?3代]^8 = [〇1，〇2,〇3，."，0111，."，011]，111、11為自然數(shù)，1彡111 父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合Parents的初始集合為初始形成的檢測(cè)器集合Detectors;
[0041]在步驟(11)中，當(dāng)檢測(cè)器集合Detectors中所有的檢測(cè)器都不能檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異常的情況時(shí)，還增加設(shè)置有優(yōu)化的檢測(cè)方法，所述優(yōu)化的檢測(cè)方法包括如下步驟:
[0042](11.1)、自父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合Parents中取接近程度值最小的一檢測(cè)器Dm，對(duì)檢測(cè)器Dm中的隨機(jī)向量Rm= [Xlm，X2m，X3m，X*，X5m，]中的隨機(jī)一維值進(jìn)行改變以獲取新的隨機(jī)向量RNm = [XNlm，XN2m，XN3m，XN4m，XN5m，]，得到一個(gè)臨時(shí)的檢測(cè)器CD = {RNm，se 1 fmaxm，S6lfininm, LAm , Jm}；
[0043]其中 Xlm G TE，X2m G LE，X3m G CE，X4m G SE，X5m G BE;
[0044]XNlm G TE，XN2m G LE，XN3m G CE，XN4m G SE，XN5m G BE;
[0045]循環(huán)進(jìn)行該步驟從而繁殖產(chǎn)生j個(gè)臨時(shí)檢測(cè)器，該j個(gè)臨時(shí)檢測(cè)器存儲(chǔ)在臨時(shí)檢測(cè)器集合Childen中；
[0046](11.2)、自臨時(shí)檢測(cè)器集合Childen中取出一個(gè)臨時(shí)檢測(cè)器⑶⑶c中對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量為RNmc，其中c為自然數(shù)，l?j;[〇〇47](11.3)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)組TR中各訓(xùn)練向量TRa與隨機(jī)向量RNmc之間的歐式距離，進(jìn)而獲取第二歐式距離數(shù)組EDC= [ED&，EDC2，EDC3，…，EDCi]，獲取第二歐式距離數(shù)組DR中的最大距離值c-selfmax和最小距離值c-selfmin;[〇〇48](11.4)、生成一個(gè)新代檢測(cè)器ND，該新代檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)包觀={1?‘。，(3-se 1 fmax，c-se 1 fmin，NLA，NJ}，其中NLA表示新代檢測(cè)器ND對(duì)應(yīng)的生命周期值，NLA的初始值為2*單位增加量LA〇，NJ表示新代檢測(cè)器的接近程度值，NJ的初始值為設(shè)定的整數(shù)值Jo; [〇〇49]將新代檢測(cè)器ND加入到新代檢測(cè)器集合NewDetectors;[〇〇5〇](11.5)、循環(huán)步驟(11.2)至(11.4)直至歷遍檢測(cè)器集合Childen所有的臨時(shí)檢測(cè)器，則如《06七6(31:(^8 = [〇1，〇2,〇3，."，〇〇1，."，〇」]，其中(1為自然數(shù)，1<(1<」；[0051 ] Dd= {RNmcd，c-selfmaxd，c-selfmind，NLAd，NJd};[〇〇52]RNmcd表示新代檢測(cè)器Dd的數(shù)據(jù)包中對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量；[〇〇53]c-selfmaxd表示隨機(jī)向量RNmcd與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最大值；[〇〇54]c-selfmind表示隨機(jī)向量RNmcd與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最小值；[〇〇55]NLAd表示新代檢測(cè)器Dd對(duì)應(yīng)的生命周期值；[〇〇56]NJd表示新代檢測(cè)器Dd的接近程度值；[〇〇57](11 ? 6)、自新代檢測(cè)器集合NewDetectors中取一個(gè)新代檢測(cè)器NDd，其中d為自然數(shù)，1彡d彡j，計(jì)算最新采集的新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)組N= [Tn，Ln，CN，SN，Bn]與新代檢測(cè)器NDd中隨機(jī)向量RNmcd之間的歐式距離NEDd，分別比較NEDd與檢測(cè)器NDd中c-se 1 fmaxd的大小，以及NEDd與檢測(cè)器Db中c-selfmind的大小；
[0058](11.7)、如果呢0<]>(3-861；1^^(]，或者呢0(]<(3-861；1^1；[11(]，則表示新代檢測(cè)器冊(cè)(]檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律出現(xiàn)異常，把NDd加入檢測(cè)器集合Detectors，相應(yīng)的服務(wù)器向客戶(hù)端發(fā)出報(bào)警，并執(zhí)行步驟(12)，同時(shí)NLAd的值更新為NLAd+LAo;
[0059]如果〇-861:1；'111；[11〇^呢0〇^〇-861；1；'1]^1〇1，則表示新代檢測(cè)器勵(lì)〇1檢測(cè)的結(jié)果為監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律處于正常范圍，然后返回步驟(11.6)進(jìn)行循環(huán)檢測(cè)；
[0060]同時(shí)計(jì)算新代檢測(cè)器NDd相應(yīng)的接近程度值NJd，NJd = MIN[c-selfmaxd-NEDd，NEDd-c-selfmind]；[〇〇61] (11.8)、如果新代檢測(cè)器集合如細(xì)的6(^〇^中所有的檢測(cè)器都不能檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異常的情況，則從新代檢測(cè)器集合NewDetectors和父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合 Parents的所有檢測(cè)器中取出接近程度值最小的前j個(gè)檢測(cè)器，作為新的父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合Parents，清空新代檢測(cè)器集合NewDetectors中所有的檢測(cè)器；
[0062]返回步驟(11.1)，循環(huán)檢測(cè)Count次，Count為優(yōu)化的檢測(cè)方法的設(shè)定循環(huán)檢測(cè)次數(shù)，如果仍然未檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異常情況，則可識(shí)別為監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律正常，然后執(zhí)行步驟(12)。[〇〇63]優(yōu)選地，所述時(shí)間數(shù)據(jù)包括日期、時(shí)、分?jǐn)?shù)據(jù)。
[0064]優(yōu)選地，所述位置數(shù)據(jù)包括室內(nèi)位置數(shù)據(jù)和室外位置數(shù)據(jù)；[〇〇65]通過(guò)室內(nèi)WiFi定位方法采集室內(nèi)位置數(shù)據(jù)，通過(guò)GPS定位方法采集室外位置數(shù)據(jù)。
[0066]優(yōu)選地，:所述運(yùn)動(dòng)參數(shù)包括運(yùn)動(dòng)方向數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)速度數(shù)據(jù)，所述活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)包括靜止、走、跑、駕駛的分類(lèi)數(shù)據(jù)。
[0067]優(yōu)選地，所述體征參數(shù)包括血氧飽和度數(shù)據(jù)、脈搏數(shù)據(jù)、體溫?cái)?shù)據(jù)。
[0068]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于:該生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法能夠更宏觀、更全面的監(jiān)測(cè)使用者的生活規(guī)律異常情況，尤其適合生活規(guī)律性強(qiáng)的老年人使用。該生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法無(wú)需使用視頻監(jiān)控技術(shù)，既提高了監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)有效性，還減少了設(shè)備成本?！靖綀D說(shuō)明】
[0069]圖1為本發(fā)明實(shí)施例中生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法的流程圖。【具體實(shí)施方式】
[0070]以下結(jié)合附圖實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
[0071]如圖1所示，本實(shí)施例中的生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法，包括如下步驟:
[0072](1)、進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集，即采集時(shí)間數(shù)據(jù)，同時(shí)采集監(jiān)測(cè)人的位置數(shù)據(jù)、活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)、體征參數(shù)，進(jìn)而形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)組TR=[T，L，C，S，B]，然后對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記以供使用；
[0073]其中，T為時(shí)間數(shù)據(jù)，1=[1'1，1'2，1'3，‘"，1\]，其中1為自然數(shù)；[〇〇74]L為監(jiān)測(cè)人的位置數(shù)據(jù)，1^=[1^丄2丄3,…，U]，其中i為自然數(shù)；
[0075]C為活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)，C=[&，C2，C3,…，G]，其中i為自然數(shù)；
[0076]S為運(yùn)動(dòng)參數(shù)，…，Si]，其中i為自然數(shù)；
[0077] B為體征參數(shù)，B = [ Bi，B2，B3，…，Bi ]，其中i為自然數(shù)；
[0078]貝IJ訓(xùn)練數(shù)據(jù)組中的各訓(xùn)練向量可以表示為T(mén)Ra = [Ta，La，Ca，Sa，Ba]，其中a為自然數(shù)，Ka<i〇[0079 ]本實(shí)施例中采集的時(shí)間數(shù)據(jù)包括日期、時(shí)、分?jǐn)?shù)據(jù)。
[0080]本實(shí)施例中采集的位置數(shù)據(jù)包括室內(nèi)位置數(shù)據(jù)和室外位置數(shù)據(jù)，其中室內(nèi)位置數(shù)據(jù)通過(guò)室內(nèi)WiFi定位方法采集，室外位置數(shù)據(jù)則通過(guò)GPS定位方法采集。[0081 ]本實(shí)施例中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)包括運(yùn)動(dòng)方向數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)速度數(shù)據(jù)，活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)包括靜止、走、跑、駕駛的分類(lèi)數(shù)據(jù)。
[0082]本實(shí)施例中的體征參數(shù)包括血氧飽和度數(shù)據(jù)、脈搏數(shù)據(jù)、體溫?cái)?shù)據(jù)。[〇〇83] (2 )、將訓(xùn)練數(shù)據(jù)組傳送至服務(wù)器內(nèi)并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。
[0084] (3)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)組中各個(gè)維度數(shù)據(jù)的最大值和最小值，以形成各維數(shù)據(jù)的范圍數(shù)據(jù)組 TL={TE，LE，CE，SE，BE};
[0085]其中，TE 為時(shí)間數(shù)據(jù)的取值范圍，TE=(MAX[T1，T2，T3，".，Ti]，MIN[T1，T2，T3，?， Til)；
[0086] LE為檢測(cè)人的位置數(shù)據(jù)的取值范圍，LE = (MAX [ U，L2，L3，…，Li ]，MIN[ U，L2，L3,…，Li]);
[0087] CE為活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)的取值范圍，C3,…，Ci]);
[0088] SE為運(yùn)動(dòng)參數(shù)的取值范圍，SE = (MAX[ Si，S2，S3，…，Si]，MIN[ Si，S2，S3，…，Si]); [〇〇89] BE為體征參數(shù)的取值范圍，BE = (MAX[Bi，B2，B3，…，Bi ]，MIN[Bi，B2，B3，…，Bi ])。
[0090] (4)、服務(wù)器接收設(shè)備采集的新數(shù)據(jù)，進(jìn)而構(gòu)成監(jiān)測(cè)人的新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)組N=[Tn，Ln， &々，]，其中1^為新采集的時(shí)間數(shù)據(jù)，1^為新采集的位置數(shù)據(jù)，&為新采集的活動(dòng)類(lèi)型的分類(lèi)數(shù)據(jù)，SN為新采集的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，Bn新采集的體征參數(shù)。
[0091]^、服務(wù)器自動(dòng)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)向量尺二⑴上力力義丄其中父^了已上^!^^ GCE，X4GSE，X5GBE。[〇〇92] (6)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)組TR中各訓(xùn)練向量TRa與隨機(jī)向量R之間的歐式距離，進(jìn)而獲取第一歐式距離數(shù)組EDR= [EDRi，EDR2，EDR3，…，EDRi]，獲取第一歐式距離數(shù)組EDR中的最大距離值selfmax和最小距離值selfmin。
[0093](7)、生成一個(gè)檢測(cè)器0，所述檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)包0={1?，861加&1，861加111，1^，J }，將檢測(cè)器D加入到檢測(cè)器集合Detectors中。[〇〇94]其中，LA表示檢測(cè)器D對(duì)應(yīng)的生命周期值，LA的初始值為2*單位增加量LAo;J表示檢測(cè)器的D接近程度值，J的初始值為設(shè)定的整數(shù)值Jo;[〇〇95] (8)、判斷檢測(cè)器集合Detectors中是否具有指定數(shù)量j個(gè)檢測(cè)器；
[0096] 如果否，則循環(huán)進(jìn)行步驟(4)至步驟(7)，直至產(chǎn)生指定數(shù)量j個(gè)檢測(cè)器，檢測(cè)器集合 Detectors = [Di，D2，D3,…，Db,…，Dj]，其中b、j為自然數(shù)，Kb彡 j;
[0097]Db= {Rb,selfmaxb,selfminb,LAb, Jb}；[〇〇98] Rb表示檢測(cè)器Db的數(shù)據(jù)包中對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量；[〇〇99] Se lfmaa表示隨機(jī)向量Rb與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最大值；[〇1〇〇] Selfminb表示隨機(jī)向量Rb與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最小值；
[0101] LAb表示檢測(cè)器Db對(duì)應(yīng)的生命周期值；
[0102]Jb表示檢測(cè)器Db對(duì)應(yīng)的接近程度值；
[0103]任一檢測(cè)器〇1)(1〇3^^)的接近程度值九=]/[預(yù)[861；1^&-￡〇1)，￡〇1)-861；1^1；[11];
[0104]如果是，則執(zhí)行步驟(9);
[0105]建立父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合?3代]^8=[〇1，〇2,〇3，."，0111，."，011]，111、11為自然數(shù)，1彡111 <n，父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合Parents的初始集合為初始形成的檢測(cè)器集合Detectors。[〇1〇6](9)、在檢測(cè)器集合Detectors中選擇一個(gè)檢測(cè)器Db，Kb彡j，計(jì)算最新采集的新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)組N= [ Tn，Ln，CN，SN，Bn]與檢測(cè)器Db中隨機(jī)向量Rb之間的歐式距離EDb，分別比較EDb 與檢測(cè)器Db中Selfmaxb的大小，以及EDb與檢測(cè)器Db中Selfminb的大??；[〇1〇7](10)、如果EDb>Selfmaxb，或者EDb<Selfminb，則表示檢測(cè)器Db檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律出現(xiàn)異常，相應(yīng)的服務(wù)器向客戶(hù)端發(fā)出報(bào)警，并返回步驟(4)，同時(shí)LAb的值更新為L(zhǎng)Ab +LAo ；[〇1〇8]如果Selfminb<EDb<Selfmaxb，則表示檢測(cè)器Db檢測(cè)的結(jié)果為監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律處于正常范圍，然后返回步驟(9)進(jìn)行循環(huán)檢測(cè)。
[0109](11)、如果檢測(cè)器集合Detectors中所有的檢測(cè)器都不能檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異常的情況，則將檢測(cè)器集合Detectors中所有的檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的生命周期值減去LAo,此時(shí)，生命周期值為〇的檢測(cè)器則檢測(cè)器集合Detectors中剔除；
[0110]當(dāng)檢測(cè)器集合Detectors中所有的檢測(cè)器都不能檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異常的情況時(shí)，還增加設(shè)置有優(yōu)化的檢測(cè)方法，所述優(yōu)化的檢測(cè)方法包括如下步驟:
[0111](11.1 )、自父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合Parents中取接近程度值最小的一檢測(cè)器Dm，對(duì)檢測(cè)器Dm中的隨機(jī)向量Rm= [Xlm，X2m，X3m，X*，X5m，]中的隨機(jī)一維值進(jìn)行改變以獲取新的隨機(jī)向量RNm = [XNlm，XN2m，XN3m，XN4m，XN5m，]，得到一個(gè)臨時(shí)的檢測(cè)器CD = {RNm，se 1 fmaxm，S6lfininm, LAm , Jm}；
[0112]其中 XlmGTE，X2mGLE，X3mGCE，X4mGSE，X5mGBE;
[0113] XNlm G TE，XN2m G LE，XN3m G CE，XN4m G SE，XN5m G BE;
[0114]循環(huán)進(jìn)行該步驟從而繁殖產(chǎn)生j個(gè)臨時(shí)檢測(cè)器，該j個(gè)臨時(shí)檢測(cè)器存儲(chǔ)在臨時(shí)檢測(cè)器集合Childen中；
[0115](11.2)、自臨時(shí)檢測(cè)器集合Childen中取出一個(gè)臨時(shí)檢測(cè)器⑶⑶沖對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量為RNmc，其中c為自然數(shù)，l?j;
[0116](11.3)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)組TR中各訓(xùn)練向量TRa與隨機(jī)向量RNmc之間的歐式距離，進(jìn)而獲取第二歐式距離數(shù)組EDC= [ED&，EDC2，EDC3，…，EDCi]，獲取第二歐式距離數(shù)組DR中的最大距離值c-selfmax和最小距離值c-selfmin;
[0117](11.4)、生成一個(gè)新代檢測(cè)器觀，該新代檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)包觀={1?‘。，(3-se 1 fmax，c-se 1 fmin，NLA，NJ}，其中NLA表示新代檢測(cè)器ND對(duì)應(yīng)的生命周期值，NLA的初始值為2*單位增加量LA〇，NJ表示新代檢測(cè)器的接近程度值，NJ的初始值為設(shè)定的整數(shù)值Jo;
[0118]將新代檢測(cè)器ND加入到新代檢測(cè)器集合NewDetectors;
[0119](11.5)、循環(huán)步驟(11.2)至(11.4)直至歷遍檢測(cè)器集合Childen所有的臨時(shí)檢測(cè)器，則如《06七6(31:(^8 = [〇1，〇2,〇3，."，〇〇1，."，〇」]，其中(1為自然數(shù)，1<(1<」；
[0120]Dd= {RNmcd，c-selfmaxd，c-selfmind，NLAd，NJd};[0121 ]RNKd表示新代檢測(cè)器Dd的數(shù)據(jù)包中對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量；
[0122]c-selfmaxd表示隨機(jī)向量RNmcd與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最大值；
[0123]c-selfmind表示隨機(jī)向量RNmcd與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最小值；
[0124]NLAd表示新代檢測(cè)器Dd對(duì)應(yīng)的生命周期值；
[0125]NJd表示新代檢測(cè)器Dd的接近程度值；
[0126](11 ? 6)、自新代檢測(cè)器集合NewDetectors中取一個(gè)新代檢測(cè)器NDd，其中d為自然數(shù)，1彡d彡j，計(jì)算最新采集的新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)組N= [Tn，Ln，CN，SN，Bn]與新代檢測(cè)器NDd中隨機(jī)向量RNmcd之間的歐式距離NEDd，分別比較NEDd與檢測(cè)器NDd中c-se 1 fmaxd的大小，以及NEDd與檢測(cè)器Db中c-selfmind的大??；
[0127](11.7)、如果呢0<]>(3-861；1^^(]，或者呢0(]<(3-861；1^1；[11(]，則表示新代檢測(cè)器冊(cè)(]檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律出現(xiàn)異常，相應(yīng)的服務(wù)器向客戶(hù)端發(fā)出報(bào)警，把NDd加入檢測(cè)器集合 Detectors，并執(zhí)行步驟(12)，同時(shí)NLAd的值更新為NLAd+LAo;[〇128] 如果〇-861:1；'111；[11〇^呢0〇^〇-861；1；'1]^1〇1，則表示新代檢測(cè)器勵(lì)〇1檢測(cè)的結(jié)果為監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律處于正常范圍，然后返回步驟(11.6)進(jìn)行循環(huán)檢測(cè)；
[0129]同時(shí)計(jì)算新代檢測(cè)器NDd相應(yīng)的接近程度值NJd，NJd = MIN[c-selfmaxd-NEDd，NEDd_c-selfmind]；[〇13〇] (11.8)、如果新代檢測(cè)器集合如細(xì)的6(^〇^中所有的檢測(cè)器都不能檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異常的情況，則從新代檢測(cè)器集合NewDetectors和父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合 Parents的所有檢測(cè)器中取出接近程度值最小的前j個(gè)檢測(cè)器，作為新的父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合Parents，清空新代檢測(cè)器集合NewDetectors中所有的檢測(cè)器；
[0131]返回步驟(11.1)，循環(huán)檢測(cè)Count次，Count為優(yōu)化的檢測(cè)方法的設(shè)定循環(huán)檢測(cè)次數(shù)，如果仍然未檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異常情況，則可識(shí)別為監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律正常，然后執(zhí)行步驟(12)。
[0132](12)、返回步驟(4)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法，其特征在于包括如下步驟:(1)、進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集，即采集時(shí)間數(shù)據(jù)，同時(shí)采集監(jiān)測(cè)人的位置數(shù)據(jù)、活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi) 數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)、體征參數(shù)，進(jìn)而形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)組TR=[T，L，C，S，B]，然后對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo) 記以供使用；其中，T為時(shí)間數(shù)據(jù)，1=[1'1，1'2，1'3，一，1\]，其中1為自然數(shù)；L為監(jiān)測(cè)人的位置數(shù)據(jù)，1=[11丄2丄3，?丄1]，其中1為自然數(shù)；C為活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)，0=[&，&，(:3，?，(:1]，其中1為自然數(shù)；S為運(yùn)動(dòng)參數(shù)，SKS^S^Ss，…，Si]，其中i為自然數(shù)；B為體征參數(shù)，B= [Bi，B2，B3，…，Bi]，其中i為自然數(shù)；貝帽丨練數(shù)據(jù)組中的各訓(xùn)練向量可以表示為T(mén)Ra = [Ta，La，Ca，Sa，Ba]，其中a為自然數(shù)，1彡 a^i ；(2)、將訓(xùn)練數(shù)據(jù)組傳送至服務(wù)器內(nèi)并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中；(3)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)組中各個(gè)維度數(shù)據(jù)的最大值和最小值，以形成各維數(shù)據(jù)的范圍數(shù)據(jù) 組11={1￡，1^，〇￡，5￡，8￡};其中，TE為時(shí)間數(shù)據(jù)的取值范圍，TEzCMAXETiI^Ts，…，TiLMINETiI^TvJi]);LE為檢測(cè)人的位置數(shù)據(jù)的取值范圍，LE^MAXahLhU，…，LiLMINahU，!^，…， U]);CE為活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)的取值范圍，CE^MAXtChChCs，…，CiLMINtChCiCs，…， C,])；SE為運(yùn)動(dòng)參數(shù)的取值范圍，SE= (MAXR，S2，S3，…，Si] WIN%，S2，S3，…，Si]);BE為體征參數(shù)的取值范圍，BE = (MAX[，B2，B3，…，Bi ]，MINtBi，B2，B3，…，Bi ]);(4)、服務(wù)器接收設(shè)備采集的新數(shù)據(jù)，進(jìn)而構(gòu)成監(jiān)測(cè)人的新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)組N=[Tn，Ln，Cn，Sn， Bn]，其中Tn為新采集的時(shí)間數(shù)據(jù)，Ln為新采集的位置數(shù)據(jù)，Cn為新采集的活動(dòng)類(lèi)型的分類(lèi)數(shù) 據(jù)，SN為新采集的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，Bn新采集的體征參數(shù)；(5)、服務(wù)器自動(dòng)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)向量1?=[父1，父2，父3，父4，父5，]，其中父1￡了￡山￡1^，父3￡〇￡， X4GSE,X5GBE；(6)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)組TR中各訓(xùn)練向量TRa與隨機(jī)向量R之間的歐式距離，進(jìn)而獲取第一 歐式距離數(shù)組EDR= [EDRi，EDR 2，EDR 3，…，EDRi ]，獲取第一歐式距離數(shù)組EDR中的最大距 離值selfmax和最小距離值selfmin;(7)、生成一個(gè)檢測(cè)器0，所述檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)包0={1?，861加&1，861加111，1^}，將檢 測(cè)器D加入到檢測(cè)器集合Detectors中；其中，LA表示檢測(cè)器D對(duì)應(yīng)的生命周期值，LA的初始值為2*單位增加量LAo;(8)、判斷檢測(cè)器集合Detectors中是否具有指定數(shù)量j個(gè)檢測(cè)器；如果否，則循環(huán)進(jìn)行步驟(4)至步驟(7)，直至產(chǎn)生指定數(shù)量j個(gè)檢測(cè)器，檢測(cè)器集合 Detectors = [Di，D2，D3,…，Db,…，Dj]，其中b、j為自然數(shù)，Kb彡 j;Db= {Rb,selfmaxb,selfminb,LAb}；Rb表示檢測(cè)器Db的數(shù)據(jù)包中對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量；Selfmaxb表示隨機(jī)向量Rb與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最大值；Selfminb表示隨機(jī)向量Rb與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最小值；LAb表示檢測(cè)器Db對(duì)應(yīng)的生命周期值；如果是，則執(zhí)行步驟(9);(9) 、在檢測(cè)器集合Detectors中選擇一個(gè)檢測(cè)器Db，，計(jì)算最新采集的新?tīng)顟B(tài)數(shù) 據(jù)組N= [ Tn，Ln，CN，SN，Bn]與檢測(cè)器Db中隨機(jī)向量Rb之間的歐式距離EDb，分別比較EDb與檢測(cè) 器Db中Selfmaxb的大小，以及EDb與檢測(cè)器Db中Selfminb的大?。?10)、如果EDb>Selfmaxb，或者EDb<Selfminb，則表示檢測(cè)器Db檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī) 律出現(xiàn)異常，相應(yīng)的服務(wù)器向客戶(hù)端發(fā)出報(bào)警，并返回步驟(4)，同時(shí)LAb的值更新為L(zhǎng)Ab+ LAo；如果Selfminb彡EDb彡Selfmaxb，貝表示檢測(cè)器Db檢測(cè)的結(jié)果為監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律處于 正常范圍，然后返回步驟(9)進(jìn)行循環(huán)檢測(cè)；(11)、如果檢測(cè)器集合Detectors中所有的檢測(cè)器都不能檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異 常的情況，則將檢測(cè)器集合Detectors中所有的檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的生命周期值減去LAo,此時(shí)，生 命周期值為〇的檢測(cè)器則檢測(cè)器集合Detectors中剔除；(12)、返回步驟(4)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法，其特征在于:所述檢測(cè)器的數(shù)據(jù)包 中還包括檢測(cè)器的接近程度值J，即檢測(cè)器數(shù)據(jù)包D={R，Selfmax，selfmin，LA，J}，^^I^ 值為設(shè)定的整數(shù)值Jo;相應(yīng)地，檢測(cè)器集合Detectors中Db= {Rb，selfmaxb，selfminb，LAb， Jb}，Jb表示檢測(cè)器Db對(duì)應(yīng)的接近程度值；任一檢測(cè)器〇1)(1〇3^^)的接近程度值1 = ]/[預(yù)[861；1；'1]^11)-￡〇1)，￡〇1)-861；1；'111；[11];建立父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合?3代]^8=[〇1，〇2,〇3，."，0111，."，011]，111、11為自然數(shù)，1彡111彡11， 父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合Parents的初始集合為初始形成的檢測(cè)器集合Detectors;在步驟(11)中，當(dāng)檢測(cè)器集合Detectors中所有的檢測(cè)器都不能檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活 規(guī)律異常的情況時(shí)，還增加設(shè)置有優(yōu)化的檢測(cè)方法，所述優(yōu)化的檢測(cè)方法包括如下步驟:(11.1 )、自父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合Parents中取接近程度值最小的一檢測(cè)器Dm，對(duì)檢測(cè)器 Dm中的隨機(jī)向量Rm= [Xlm，X2m，X3m，X4m，X5m，]中的隨機(jī)一維值進(jìn)行改變以獲取新的隨機(jī)向量 RNm=[XNlm，XN2m，XN3m，XN4m，XN5m，]，得到一個(gè)臨時(shí)的檢測(cè)器CD={RNm，SelfmaXm，Selfminm， LAm,Jm}；其中 XlmGTE，X2mGLE，X3mGCE，X4mGSE，X5mGBE;XNlm G TE，XN2m G LE，XN3m G CE，XN4m G SE，XN5m G BE;循環(huán)進(jìn)行該步驟從而繁殖產(chǎn)生j個(gè)臨時(shí)檢測(cè)器，該j個(gè)臨時(shí)檢測(cè)器存儲(chǔ)在臨時(shí)檢測(cè)器集 合 Childen 中；(11.2 )、自臨時(shí)檢測(cè)器集合Chi 1 den中取出一個(gè)臨時(shí)檢測(cè)器⑶c，⑶c中對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量 為RNmc，其中c為自然數(shù)，l?j;(11.3)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)組TR中各訓(xùn)練向量TRa與隨機(jī)向量RNmc2間的歐式距離，進(jìn)而獲 取第二歐式距離數(shù)組EDC^EDChEDC 2，EDC 3,…，EDCi]，獲取第二歐式距離數(shù)組DR中的最 大距離值c-selfmax和最小距離值c-selfmin;(11.4)、生成一個(gè)新代檢測(cè)器冊(cè)，該新代檢測(cè)器對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)包冊(cè)={1^。，(3-%1￡11^，(3-861伽丨11，14，即}，其中14表示新代檢測(cè)器冊(cè)對(duì)應(yīng)的生命周期值，14的初始值為2*單位增 加量LA〇，NJ表示新代檢測(cè)器的接近程度值，NJ的初始值為設(shè)定的整數(shù)值Jo;將新代檢測(cè)器ND加入到新代檢測(cè)器集合NewDetectors;(11.5)、循環(huán)步驟(11.2)至(11.4)直至歷遍檢測(cè)器集合Childen所有的臨時(shí)檢測(cè)器，則 NewDetectors = [Di，D2，D3,…，Dd,…，Dj]，其中d為自然數(shù)，j ;Dd= {RNmcd，c-selfmaxd，c-selfmin d，NLAd，NJd};RNmcd表示新代檢測(cè)器Dd的數(shù)據(jù)包中對(duì)應(yīng)的隨機(jī)向量；c-se If maxd表示隨機(jī)向量RNKd與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最大值；c-selfmin d表示隨機(jī)向量RNmcd與各訓(xùn)練向量間的歐式距離的最小值；NLAd表示新代檢測(cè)器Dd對(duì)應(yīng)的生命周期值；NJd表示新代檢測(cè)器Dd的接近程度值；(11.6)、自新代檢測(cè)器集合NewDetectors中取一個(gè)新代檢測(cè)器NDd，其中d為自然數(shù)，1彡 d彡j，計(jì)算最新采集的新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)組N= [Tn，Ln，CN，SN，Bn]與新代檢測(cè)器NDd中隨機(jī)向量RNmcd 之間的歐式距離NEDd，分別比較NEDd與檢測(cè)器NDd中c-selfmaxd的大小，以及NEDd與檢測(cè)器Db 中c-selfmin d的大小；(11.7)、如果NEDd>c_selfmaxd，或者NEDd<c_selfmind，則表示新代檢測(cè)器NDd檢測(cè)到 監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律出現(xiàn)異常，相應(yīng)的服務(wù)器向客戶(hù)端發(fā)出報(bào)警，把NDd加入檢測(cè)器集合 Detectors，并執(zhí)行步驟(12)，同時(shí)NLAd的值更新為NLAd+LAo;如果c-se lfmind<NEDd< c-selfmaxd，則表示新代檢測(cè)器NDd檢測(cè)的結(jié)果為監(jiān)測(cè)人的生 活規(guī)律處于正常范圍，然后返回步驟(11.6)進(jìn)行循環(huán)檢測(cè)；同時(shí)計(jì)算新代檢測(cè)器NDd相應(yīng)的接近程度值NJhr^^MINtc-selfmaxd-NEDdJEDd-c-selfmin a]；(11.8)、如果新代檢測(cè)器集合如《0的6(^〇^中所有的檢測(cè)器都不能檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生 活規(guī)律異常的情況，則從新代檢測(cè)器集合NewDetectors和父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合Parents的 所有檢測(cè)器中取出接近程度值最小的前j個(gè)檢測(cè)器，作為新的父代優(yōu)勢(shì)檢測(cè)器集合 Parents，清空新代檢測(cè)器集合NewDetectors中所有的檢測(cè)器；返回步驟(11.1)，循環(huán)檢測(cè)Count次，Count為優(yōu)化的檢測(cè)方法的設(shè)定循環(huán)檢測(cè)次數(shù)，如 果仍然未檢測(cè)到監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律異常情況，則可識(shí)別為監(jiān)測(cè)人的生活規(guī)律正常，然后執(zhí) 行步驟(12)。3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法，其特征在于:所述時(shí)間數(shù)據(jù)包 括日期、時(shí)、分?jǐn)?shù)據(jù)。4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法，其特征在于:所述位置數(shù)據(jù)包 括室內(nèi)位置數(shù)據(jù)和室外位置數(shù)據(jù)；通過(guò)室內(nèi)WiFi定位方法采集室內(nèi)位置數(shù)據(jù)，通過(guò)GPS定位方法采集室外位置數(shù)據(jù)。5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法，其特征在于:所述運(yùn)動(dòng)參數(shù)包 括運(yùn)動(dòng)方向數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)速度數(shù)據(jù)，所述活動(dòng)類(lèi)型分類(lèi)數(shù)據(jù)包括靜止、走、跑、駕駛的分類(lèi)數(shù) 據(jù)。6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的生活規(guī)律異常的檢測(cè)方法，其特征在于:所述體征參數(shù)包 括血氧飽和度數(shù)據(jù)、脈搏數(shù)據(jù)、體溫?cái)?shù)據(jù)。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK106021877SQ201610310530
【公開(kāi)日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年5月11日
【發(fā)明人】陳軍敢, 張少中, 朱仲杰, 王遵義
【申請(qǐng)人】浙江萬(wàn)里學(xué)院