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申请/专利权人：吉贝克信息技术(北京)有限公司;北京碧地智能科技有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种用于老人关怀监护的门体检测方法及系统，用于实现对老人用户进行智能预警并提高预警的准确率。方法包括：获取目标门体的智能门磁状态数据并获取时间序列数据；对智能门磁状态数据进行门体开关频率特征分析，得到门体开关频率特征数据；进行活动时长特征分析，得到活动时长特征数据；进行特征值映射，生成开关特征向量和时长特征向量并进行矩阵转换，得到目标特征矩阵；将目标特征矩阵输入老人活动异常分析模型进行老人活动异常分析，得到老人活动异常分析结果；根据老人活动异常分析结果匹配目标监护策略，并根据目标监护策略生成进行智能提醒。

主权项：1.一种用于老人关怀监护的门体检测方法，其特征在于，所述用于老人关怀监护的门体检测方法包括：基于预设的采样时间间隔获取目标门体的智能门磁状态数据，并获取所述智能门磁状态数据对应的时间序列数据；对所述智能门磁状态数据进行门体开关频率特征分析，得到门体开关频率特征数据；根据所述时间序列数据和所述智能门磁状态数据，对老人用户进行活动时长特征分析，得到活动时长特征数据；对所述门体开关频率特征数据进行特征值映射，生成开关特征向量，并对所述活动时长特征数据进行特征值映射，生成时长特征向量，并对所述开关特征向量和所述时长特征向量进行矩阵转换，得到目标特征矩阵；将所述目标特征矩阵输入预置的老人活动异常分析模型进行老人活动异常分析，得到老人活动异常分析结果；具体包括：通过预置的孤立森林库对孤立森林模型进行模型训练，并设置所述孤立森林模型的模型参数集合，得到老人活动异常分析模型；将所述目标特征矩阵输入所述老人活动异常分析模型，并通过所述老人活动异常分析模型计算所述目标特征矩阵中每个列向量的第一异常分数；对每个列向量的第一异常分数进行均值运算，得到所述目标特征矩阵的第二异常分数；对所述第二异常分数与预置的目标阈值进行比较，若所述第二异常分数大于所述目标阈值，则确定老人活动异常分析结果为老人活动存在异常；若所述第二异常分数小于或者等于所述目标阈值，则确定老人活动异常分析结果为老人活动不存在异常；根据所述老人活动异常分析结果匹配对应的目标监护策略，并根据所述目标监护策略生成对应的智能提醒信息，并通过所述目标门体对所述老人用户进行智能提醒。

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