[发明专利]基于智能穿戴设备的儿童行为异常识别方法及系统

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于智能穿戴设备的儿童行为异常识别方法及系统。该方法包括：获取教室内每个学生的湿度数据序列以及活动数据序列；根据任意学生的活动数据序列和湿度数据序列获取该学生的活动强度；进一步计算任意两个学生之间的一致性和差异性；获取每个学生在一段时间内的心率波动幅值；根据任意两个学生的心率波动幅值和差异性得到差异距离；根据差异距离对所有学生聚类，根据聚类结果得到儿童的行为是否存在异常。利用该方法能够准确掌握该学生的实时状态，及时发现该学生是否存在异常行为。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于智能穿戴设备的儿童行为异常识别方法及系统。

背景技术

通过日常生活观察儿童行为是很难准确的判断儿童的行为属于正常行为，还是异常行为。现有的关于儿童行为的评估采用的方法是通过行为问卷的方式进行筛查，然而家长或者教师等所能够提供的仅仅是日常所观察到的表现，该表现也只是对于儿童行为大致评估的结果，停留在表象，并且家长所观察到的现象并非是儿童行为的准确数据，因此仅通过所观察到的行为表象就得出结果往往存在偏颇，而且通过人眼观察的方式不可能做到实时观察，通过该方式无法及时关注到相应的异常行为。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于智能穿戴设备的儿童行为异常识别方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于智能穿戴设备的儿童行为异常识别方法，该方法包括以下步骤：

获取教室内每个学生的湿度数据序列以及活动数据序列；所述湿度数据序列为一段时间内所述学生关键部位的湿度信息；所述活动数据序列为一段时间内所述学生关节部位的活动信息；

获取任意所述学生的所述活动数据序列的均值和方差，计算所述均值和方差的乘积；获取所述学生的所述湿度数据序列中的最大值和最小值的差值，根据所述乘积与所述差值得到所述学生的活动强度；

计算任意两个学生之间的一致性；所述一致性由两个所述学生之间的活动强度、湿度数据序列以及活动数据序列获得；根据所述一致性获取两个所述学生之间的差异性；

获取每个所述学生在一段时间内的心率次数，根据每个所述学生所述心率次数与标准心率次数的差值获取每个所述学生的心率波动幅值；以任意两个所述学生的所述心率波动幅值的差值为权值，根据所述权值与两个所述学生之间的所述差异性的乘积得到两个学生之间的差异距离；

根据所述差异距离对所有所述学生聚类，根据聚类结果得到儿童的行为是否存在异常。

优选的，所述学生关键部位包括左腋下、右腋下、后背、左膝盖内侧、右膝盖内侧、左脚心以及右脚心。

优选的，所述学生关节部位包括左肘关节、右肘关节、左膝关节、右膝关节、左肩关节以及右肩关节。

优选的，所述根据所述乘积与所述差值得到所述学生的活动强度的步骤，包括：

所述活动强度的计算具体为：

其中，表示第个学生的活动强度；表示第个学生的活动数据序列；表示第个学生的活动数据序列的均值；表示第个学生的活动数据序列的方差；表示第个学生的湿度数据序列；表示第个学生的湿度数据序列中的最大值；表示第个学生的湿度数据序列中的最小值；表示自然常数。

优选的，所述一致性由两个所述学生之间的活动强度、湿度数据序列以及活动数据序列获得的步骤，包括：

获取任意两个所述学生对应的活动强度的差值、对应的活动数据序列的均值的差值、对应的活动数据序列的相似度以及对应的湿度数据序列的相似度；

所述一致性与所述活动数据序列的相似度呈正相关关系，与所述湿度数据序列的相似度呈正相关关系，与所述活动强度的差值呈负相关关系，与所述活动数据序列的均值的差值呈负相关关系。

优选的，所述差异性与所述一致性呈负相关关系。