主权项 |
一种用于个人监护的智能化识别处理方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,输入采集的数据,在某时段下每个用户采集的数据分别构成一个数据组;步骤2,对步骤1得到的各数据组分别进行特征识别处理,并返回识别结果作为预警依据;对任一用户的数据组进行特征识别处理的实现包括以下子步骤,步骤2.1,从当前时段的数据组提取特征识别处理用的数据,包括当前的身体生理值H、活动量值V和地理位置信息值P;步骤2.2,根据以下模型综合得到用户的实时状态值M,M=aH+bV+cP其中,a,b,c分别为数据组内数据所占权重值,a,b,c之和为1;步骤2.3,取用户多个时间段的身体生理值、活动量值和地理位置信息值,求出身体生理平均值<img file="FDA0001014522610000011.GIF" wi="82" he="59" />活动量平均值<img file="FDA0001014522610000012.GIF" wi="67" he="55" />地理位置信息平均值<img file="FDA0001014522610000013.GIF" wi="67" he="62" />步骤2.4,基于步骤2.2中的模型,将<img file="FDA0001014522610000014.GIF" wi="253" he="63" />代入得到状态平均值<img file="FDA0001014522610000015.GIF" wi="83" he="55" /><maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mover><mi>M</mi><mo>‾</mo></mover><mo>=</mo><mi>a</mi><mover><mi>H</mi><mo>‾</mo></mover><mo>+</mo><mi>b</mi><mover><mi>V</mi><mo>‾</mo></mover><mo>+</mo><mi>c</mi><mover><mi>P</mi><mo>‾</mo></mover></mrow>]]></math><img file="FDA0001014522610000016.GIF" wi="349" he="47" /></maths>步骤2.5,设定当前的用户状态参数X,判断M是否满足<img file="FDA0001014522610000017.GIF" wi="412" he="51" />初次执行步骤2.5时,用户状态参数X采用预设数值,R<sub>false</sub>、R<sub>true</sub>的初始值为0,若不满足则标记识别结果为异常,更新异常结果次数R<sub>false</sub>=R<sub>false</sub>+1;若满足则标记识别结果为正常,更新正常结果次数R<sub>true</sub>=R<sub>true</sub>+1;步骤2.6,当R<sub>false</sub>或R<sub>true</sub>为0时,保持X值不变,当R<sub>false</sub>或R<sub>true</sub>均不为0时,修正X值,按下列公式实现,<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><mover><mi>X</mi><mo>‾</mo></mover><mo>=</mo><mi>X</mi><mo>×</mo><mi>Y</mi><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0001014522610000018.GIF" wi="213" he="47" /></maths>其中,<img file="FDA0001014522610000019.GIF" wi="58" he="55" />是修正后的X值,Y是识别结果统计比率,<img file="FDA00010145226100000110.GIF" wi="214" he="135" />步骤2.7,返回步骤2.1,根据下一时段的数据组继续进行处理。 |