行为监测方法及装置与流程

本发明涉及行为监测技术，尤其涉及一种行为监测方法及装置。

背景技术：

现有人体行为识别技术多基于视频监控的技术来实现，通过视频设备采集数据，利用图像处理算法对数据进行分析，从而识别用户的行为。通过视频识别用户行为的方式会导致用户隐私保护不够，图像处理算法复杂，硬件成本高，若要实现细致行为的识别，需要布设大量的视频监控设备，并且，视频识别用户行为的识别准确率低，识别结果的有效性容易受房屋结构和屋内光线的影响。

鉴于上述缺点，视频监控技术在现实人体行为识别的应用中很难进行大规模的推广。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种行为监测方法及装置。

一种行为监测方法，所述方法包括：

确定设置于第一空间内的第一传感器检测到待监测对象的动作时，触发第二传感器对所述第一空间内的第一参数进行检测，获取所述第一参数的检测结果；

将不少于第一设定时长的时间段内获取的所述第一参数的检测结果与参考检测结果进行比对，当比对结果表征拟合度达到设定阈值时，确定所述待监测对象的第一行为发生；

确定所述待监测对象的第一行为发生时长大于第二设定时长时，输出告警信息。

本发明实施例中，所述方法还包括：

在所述不少于第一设定时长的时间段内，确定设置于第二空间内的第一传感器检测到待监测对象的动作时，确定所述待监测对象未发生第一行为，使所述第二传感器停止检测工作。

本发明实施例中，所述方法还包括：

当比对结果表征拟合度未达到设定阈值时，继续获取所述第一参数的检测结果，并继续将不少于第一设定时长的时间段内获取的所述第一参数的检测结果与参考检测结果进行比对，而比对结果表征拟合度始终未达到设定阈值，且确定设置于其他空间内的第一传感器始终未检测到待监测对象的动作，持续时长大于第三设定时长时，输出告警信息。

本发明实施例中，所述方法还包括：

在设定周期内，当所述待监测对象的第一行为发生时，触发第二传感器对所述第一空间内的第一参数进行检测；

将所述设定周期内的第一参数的检测结果作为训练样本，采用监督学习算法中的最小二乘积算法对所述设定周期内的第一参数的检测结果进行拟合，获得所述待监测对象的第一行为发生过程中所述第一空间内的第一参数随时间变化的趋势信息，将所述第一参数随时间变化的趋势信息作为所述参考检测结果。

本发明实施例中，所述第一传感器包括被动红外pir传感器；

所述第二传感器包括湿度传感器。

一种行为监测装置，所述装置包括：第一确定单元、触发单元、获取单元、对比单元、判断单元和输出单元，其中：

第一确定单元，用于确定设置于第一空间内的第一传感器是否检测到待监测对象的动作，检测到所述待监测对象的动作时，触发所述触发单元；

触发单元，用于触发第二传感器对所述第一空间内的第一参数进行检测；

获取单元，用于获取所述第二传感器的所述第一参数的检测结果；

对比单元，用于将不少于第一设定时长的时间段内获取的所述第一参数的检测结果与参考检测结果进行比对，当比对结果表征拟合度达到设定阈值时，确定所述待监测对象的第一行为发生；

判断单元，用于判断所述待监测对象的第一行为发生时长是否大于第二设定时长，大于所述第二设定时长时触发所述输出单元；

输出单元，用于输出告警信息。

本发明实施例中，所述装置还包括：第二确定单元和停止单元，其中：

第二确定单元，用于在所述不少于第一设定时长的时间段内，确定设置于第二空间内的第一传感器检测到待监测对象的动作时，确定所述待监测对象未发生第一行为，触发所述停止单元；

停止单元，用于使所述第二传感器停止检测工作。

本发明实施例中，所述装置还包括：第三确定单元；

当所述对比单元的比对结果表征拟合度未达到设定阈值时，继续触发所述获取单元获取所述第一参数的检测结果，并继续触发所述比对单元将不少于第一设定时长的时间段内获取的所述第一参数的检测结果与参考检测结果进行比对，而比对结果表征拟合度始终未达到设定阈值，且通过所述第三确定单元确定设置于其他空间内的第一传感器始终未检测到待监测对象的动作，持续时长大于第三设定时长时，触发所述输出单元输出告警信息。

本发明实施例中，所述装置还包括：

训练单元，用于在设定周期内，当所述待监测对象的第一行为发生时，触发第二传感器对所述第一空间内的第一参数进行检测；将所述设定周期内的第一参数的检测结果作为训练样本，采用监督学习算法中的最小二乘积算法对所述设定周期内的第一参数的检测结果进行拟合，获得所述待监测对象的第一行为发生过程中所述第一空间内的第一参数随时间变化的趋势信息，将所述第一参数随时间变化的趋势信息作为所述参考检测结果。

本发明实施例中，所述第一传感器包括被动红外pir传感器；

所述第二传感器包括湿度传感器。

本发明实施例提供的行为监测方法及装置，通过pir传感器等对待监测对象进行检测，以确定待监测对象是否位于设定空间内，当检测到待监测对象位于设定空间内时，开启其他传感器对待监测对象的行为进行检测，当检测到待 监测对象的某行为时，对该行为的持续时间进行检测，当超出设定阈值时，输出相应的告警信息。相应的告警信息可以输出给特定的对象，如与待监测对象相关的用户。本发明实施例的技术方案采用非侵入方式识别待监测对象的行为，保护了待监测对象的隐私，并采用传感器对待监测对象的行为进行检测，降低了识别算法的难度和系统部署成本，并提高了识别可靠性。

附图说明

图1为本发明实施例一的行为监测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的行为监测系统的结构示意图；

图3为本发明实施例二的行为监测方法的流程示意图；

图4为本发明实施例的待监测对象的行为参数统计结果示意图；

图5为本发明实施例的行为监测装置的结构组成示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本发明实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本发明实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本发明实施例。

图1为本发明实施例一的行为监测方法的流程示意图，如图1所示，本示例的行为监测方法包括以下步骤：

步骤101：确定设置于第一空间内的第一传感器检测到待监测对象的动作时，触发第二传感器对所述第一空间内的第一参数进行检测，获取所述第一参数的检测结果。

本发明实施例中，第一传感器包括被动红外(pir，passiveinfrared)传感器等；第二传感器包括湿度传感器等。

第一空间可以包括卫生间、浴室等。待监测对象包括行动不便的老人、病人等对象。由于待监测对象行动不便，需要对其进入特定空间内的行为进行监测，避免发生意外。由于待监测空间一般属于私密的地方，如果采用摄像头等 方式监测，将会导致待监测对象的隐私权不能获得有效保证。因此，本发明实施例中通过设置传感器的方式，实现对待监测对象的监测。

本发明实施例，当检测到待监测对象进入浴室或卫生间后，开启湿度传感器对待监测对象进行检测，当检测到待监测对象如进行洗澡时，将对待监测对象的洗澡时长进行检测，当检测到待监测对象的洗澡时长超出设定阈值时，将输出告警信息。

步骤102：将不少于第一设定时长的时间段内获取的所述第一参数的检测结果与参考检测结果进行比对，当比对结果表征拟合度达到设定阈值时，确定所述待监测对象的第一行为发生。

本发明实施例中，通过第二传感器获取到的第一参数的检测结果，为保证待监测对象行为检测的准确性，需要获取一段时间内的第一参数的检测结果，并将一段时间内的第一参数的检测结果与参考检测结果进行比对，当比对结果表征拟合度达到设定阈值时，确定所述待监测对象的相关行为发生。如确定用户进入浴室后，将采集的几分钟内的湿度传感器数据用之前的参考数据进行拟合，当相关系数r²>70％时，则判定用户在洗澡。当相关系数r²<70％时，则判定用户没有在洗澡。本发明实施例中，设定阈值可以根据实际情况而设置，也可以设置为60％、65％、75％、80％、85％等。

本发明实施例中，在所述不少于第一设定时长的时间段内，确定设置于第二空间内的第一传感器检测到待监测对象的动作时，确定所述待监测对象未发生第一行为，使所述第二传感器停止检测工作。当确定待监测对象未进行洗澡等待监测行为时，需要关闭深度传感器等相关参数的检测设备。

在设定周期内，当所述待监测对象的第一行为发生时，触发第二传感器对所述第一空间内的第一参数进行检测；

将所述设定周期内的第一参数的检测结果作为训练样本，采用监督学习算法中的最小二乘积算法对所述设定周期内的第一参数的检测结果进行拟合，获得所述待监测对象的第一行为发生过程中所述第一空间内的第一参数随时间变化的趋势信息，将所述第一参数随时间变化的趋势信息作为所述参考检测结果。 本发明实施例通过对待监测对象的行为产生的第一参数进行统计，形成训练数据，以尽可能获取待监测对象的参考检测结果的准确性，以便准确判断出待监测对象是否发生了待监测行为。

步骤103：确定待监测对象的第一行为发生时长大于第二设定时长时，输出告警信息。

本发明实施例中，当确定待监测对象的第一行为发生时长较长而超过了不合理时长时，将输出告警信息。告警信息可以直接输出，也可以向第三方如999中心、待监测对象的监护人等发送。

本发明实施例中，所述方法还包括：

当比对结果表征拟合度未达到设定阈值时，继续获取所述第一参数的检测结果，并继续将不少于第一设定时长的时间段内获取的所述第一参数的检测结果与参考检测结果进行比对，而比对结果表征拟合度始终未达到设定阈值，且确定设置于其他空间内的第一传感器始终未检测到待监测对象的动作，持续时长大于第三设定时长时，输出告警信息。即当待监测对象进入至第一空间内，但并未发生待检测的行为，而待监测对象在第一空间中停留的时长超出了不合理的时长，将同样会输出告警信息。

以下通过示例，进一步阐明本发明实施例技术方案的实质。

图2为本发明实施例的行为监测系统的结构示意图，如图2所示，本发明实施例的行为监测系统中包括湿度传感器、pir传感器、处理终端、存储器、应用服务器和告警输出对象如pc、手机客户端或999中心等。本发明实施例仅以图2所示的结构进行相关说明，并非用于限定本发明的保护范围。本发明实施例中，将以用户是否洗澡为监测行为，确定用户行为是否超出了不合理时长。本发明实施例的行为监测系统中各部分组件的功能描述如下：

湿度传感器，用于测量空气中的相对湿度。如湿度传感器可安装于浴室或卫生间。

pir传感器，被动式红外探测器，可探测人体是否有活动。通过pir传感器，可监测用户是否进入了相应的监测区域。

处理终端，采集传感器数据并将数据传输给存储服务器和应用服务器。本发明实施例中，存储器也可以为存储服务器，或设置于处理终端中的存储设备等。存务器，用于存储各监测传感器的历史数据和应用服务器传送的洗澡开始时间，结束时间和洗澡时长等信息，并将此历史数据传给应用服务器用于洗澡异常判定的依据。应用服务器，用于根据传感器数据判定被监测对象是否在洗澡，并通过对历史数据的挖掘设定洗澡时间过长的报警阈值。若用户洗澡超时，则将洗澡异常的信息通知给用户的监护人等。pc或手机客户端，用于接收应用服务器发送的洗澡信息和异常信息并通知用户。

图3为本发明实施例二的行为监测方法的流程示意图，如图3所示，本示例的行为监测方法包括以下处理步骤：

检测浴室的pir传感器是否有由无人到有人的信号跳变事件发生。

如果有由无人到有人的信号跳变事件发生，采集并存储浴室中湿度传感器的数据。

在湿度传感器数据采集过程中，如果发生房屋其他房间有pir信号突变事件发生，则判定用户离开浴室，并未有洗澡的行为发生。

本发明实施例中，一般是对独居的老人或病人进行行为监测，而当室内有多人时，需要对用户行为进行监测。

在湿度传感器数据采集过程中，如果未发生房屋其他房间有pir信号突变事件发生，则判定用户还在浴室里，未离开。

采集30天用户洗澡过程中湿度传感器的数值作为机器学习的训练样本，采用监督学习算法中的最小二乘积算法对数据进行拟合，获得洗澡过程中浴室湿度随时间变化的趋势图和方程，如图4所示。

当判定用户进入浴室后，将采集的几分钟内的湿度传感器数据用之前学习得到的模型进行拟合，查看拟合结果，当相关系数r²>70％时，则判定用户在洗澡。当相关系数r²<70％时，则判定用户没有在洗澡。

用户在洗澡时，当浴室pir传感器由有人变无人的信号跳变事件发生时，如果房屋其他房间的pir传感器由无人变有人的信号跳变事件发生，判定用户 洗澡结束。

统计30天每次用户洗澡的时间，进行正态分布拟合，选取置信区间95％，从而设定洗澡超时的报警阈值。

本发明实施例中，当确定用户并未发生洗澡行为，而其待在浴室的时间不合理的长如在浴室未洗澡而待了15分钟，则同样输出告警信息，以方便待监测用户的监护人及时采取相应措施，防止待监测对象发生意外。

图5为本发明实施例的行为监测装置的结构组成示意图，如图5所示，本发明实施例的行为监测装置包括：第一确定单元50、触发单元51、获取单元52、对比单元53、判断单元54和输出单元55，其中：

第一确定单元50，用于确定设置于第一空间内的第一传感器是否检测到待监测对象的动作，检测到所述待监测对象的动作时，触发所述触发单元51；

触发单元51，用于触发第二传感器对所述第一空间内的第一参数进行检测；

获取单元52，用于获取所述第二传感器的所述第一参数的检测结果；

对比单元53，用于将不少于第一设定时长的时间段内获取的所述第一参数的检测结果与参考检测结果进行比对，当比对结果表征拟合度达到设定阈值时，确定所述待监测对象的第一行为发生；

判断单元54，用于判断所述待监测对象的第一行为发生时长是否大于第二设定时长，大于所述第二设定时长时触发所述输出单元；

输出单元55，用于输出告警信息。

在图5所示的行为监测装置的基础上，本发明实施例的行为监测装置还包括：第二确定单元(图5中未示出)和停止单元(图5中未示出)，其中：

第二确定单元，用于在所述不少于第一设定时长的时间段内，确定设置于第二空间内的第一传感器检测到待监测对象的动作时，确定所述待监测对象未发生第一行为，触发所述停止单元；

停止单元，用于使所述第二传感器停止检测工作。

在图5所示的行为监测装置的基础上，本发明实施例的行为监测装置还包 括：第三确定单元(图5中未示出)；

当所述对比单元53的比对结果表征拟合度未达到设定阈值时，继续触发所述获取单元52获取所述第一参数的检测结果，并继续触发所述比对单元53将不少于第一设定时长的时间段内获取的所述第一参数的检测结果与参考检测结果进行比对，而比对结果表征拟合度始终未达到设定阈值，且通过所述第三确定单元确定设置于其他空间内的第一传感器始终未检测到待监测对象的动作，持续时长大于第三设定时长时，触发所述输出单元55输出告警信息。

在图5所示的行为监测装置的基础上，本发明实施例的行为监测装置还包括：训练单元(图5中未示出)，用于在设定周期内，当所述待监测对象的第一行为发生时，触发第二传感器对所述第一空间内的第一参数进行检测；将所述设定周期内的第一参数的检测结果作为训练样本，采用监督学习算法中的最小二乘积算法对所述设定周期内的第一参数的检测结果进行拟合，获得所述待监测对象的第一行为发生过程中所述第一空间内的第一参数随时间变化的趋势信息，将所述第一参数随时间变化的趋势信息作为所述参考检测结果。

本发明实施例中，所述第一传感器包括被动红外pir传感器；

所述第二传感器包括湿度传感器。

本领域技术人员应当理解，上述各单元的实现功能可参照前述各实施例的行为监测方法的相关描述而理解。上述各单元的功能可通过运行于处理模块上的程序而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现。

本发明实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和智能设备，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个第二处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。