[发明专利]异常检测方法、装置及存储介质

说明书

本申请涉及一种异常检测方法、装置及存储介质，所述方法应用于云服务器，所述方法包括：在接收到终端设备发送的用户信息时，根据预设的样本集，判断所述用户信息是否存在异常；在所述用户信息存在异常时，根据所述样本集,确定与所述用户信息对应的目标健康提醒；向所述终端设备发送所述目标健康提醒及与所述目标健康提醒对应的异常原因，以使所述终端设备根据所述目标健康提醒及所述异常原因对所述用户进行提醒。本申请的实施例应用于终端人工智能领域，通过端云协同决策，云服务器可对终端设备发送的用户信息进行异常检测，不仅可减少计算量，提高处理效率，还可提高向终端设备发送的健康提醒及异常原因的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种异常检测方法、装置及存储介质。

背景技术

随着智能硬件的高速发展，智能穿戴设备已经普及到人们生活的方方面面，尤其在运动健康领域，越来越多人选择穿戴智能手表或智能手环。智能穿戴设备搭配了各种不同类型的传感器，例如环境光感传感器、光学心率传感器、气压传感器等，可以帮助用户在日常生活中全天候地记录生活的状态，得到了海量的健康及环境数据。而用户最关心的是数据带来的健康启示，因此，智能穿戴设备一般都包括了基本的健康提醒功能，例如久坐提醒、喝水提醒、心率提醒等。

但是，目前的健康提醒，大多通过人工方式设置阈值或阈值范围，并针对既定指标超出阈值的情况给出提醒，存在需要大量专家知识及时间、提醒维度较为单一等问题。

发明内容

有鉴于此，提出了一种异常检测方法、装置及存储介质。

第一方面，本申请的实施例提供了一种异常检测方法，所述方法应用于云服务器，所述方法包括：在接收到终端设备发送的用户信息时，根据预设的样本集，判断所述用户信息是否存在异常，所述用户信息包括用户的基本信息以及所述终端设备采集的所述用户的健康数据及环境数据，所述样本集包括与多个健康提醒对应的正常样本及异常样本的向量表示；在所述用户信息存在异常时，根据所述样本集,确定与所述用户信息对应的目标健康提醒；向所述终端设备发送所述目标健康提醒及与所述目标健康提醒对应的异常原因，以使所述终端设备根据所述目标健康提醒及所述异常原因对所述用户进行提醒。

根据本申请的实施例，异常检测时使用的样本集包括与多个健康提醒对应的正常样本及异常样本的向量表示,云服务器在接收到终端设备发送的用户信息时，可根据该样本集，判断用户信息是否存在异常，在用户信息存在异常时，确定与用户信息对应的目标健康提醒，并向终端设备发送目标健康提醒及与该目标健康提醒对应的异常原因，以使终端设备根据目标健康提醒及异常原因对用户进行提醒，从而可以使得云服务器在接收到用户信息时，先判断用户信息是否存在异常，在用户信息存在异常时，再确定目标健康提醒及与目标健康提醒对应的异常原因，不仅可减少计算量，提高处理效率，还可提高目标健康提醒及异常原因的准确性。

根据第一方面，在所述异常检测方法的第一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据预设的多个健康提醒及各个健康提醒的关联特征，对预设的第一训练集进行异常探索，确定出与各个健康提醒对应的多个初始异常样本、多个异常类别及与各个异常类别对应的异常原因，其中，所述第一训练集包括未标注的多个第一初始样本；根据与各个健康提醒对应的多个初始异常样本及多个异常类别，对第二训练集进行异常检测，建立样本集，所述第二训练集包括与各个健康提醒对应的多个初始异常样本以及未标注的多个第二初始样本。