用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质。上述用户行为监测方法包括：获取用户当前行为对应的实时加速度，根据所述实时加速度识别行为类型，并获取用户实施该次行为的实施时间段；判断所述实施时间段是否属于该用户实施该种行为的行为置信区间；其中，所述行为置信区间为记录一个时间周期内用户实施一种行为的时间区间；若否，则判定用户当前行为异常。上述用户行为监测方法根据实时加速度识别行为类型，还获取用户实施该次行为的实施时间段，通过判断上述实施时间段是否属于该用户相应行为类型对应的行为置信区间，实现用户行为监测，减小了用户行为监测过程中的工作量，提高了相应的监测效率。

【技术实现步骤摘要】
用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质
本专利技术涉及信息处理
，特别是涉及一种用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质。
技术介绍
用户行为监测对管理人们的日常的出行、生活等方面具有重要作用，尤其是针对不能完全辩认自己行为的人(如精神障碍患者)进行用户行为监测，可以有效预防某些意外状况或者事故的发生；如2017年某省发生70余宗严重精神障碍患者肇事肇祸案件，致数十人死亡，严重影响地方社会安定，若能对其中相关用户的行为进行监测，在发现用户行为异常时及时采取相应措施，便可以避免类似事件的发生，较大程度地降低损失。传统方案通常需要通过监控视频或者特定看护人看护等方式监测用户行为，使实现相应行为监控的工作量大。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统方案实现用户行为监控的工作量大的技术问题，提供一种用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质。一种用户行为监测方法，包括：获取用户当前行为对应的实时加速度，根据所述实时加速度识别行为类型，并获取用户实施该次行为的实施时间段；判断所述实施时间段是否属于该用户实施该种行为的行为置信区间；其中，所述行为置信区间为记录一个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户行为监测方法，其特征在于，包括：获取用户当前行为对应的实时加速度，根据所述实时加速度识别行为类型，并获取用户实施该次行为的实施时间段；判断所述实施时间段是否属于该用户实施该种行为的行为置信区间；其中，所述行为置信区间为记录一个时间周期内用户实施一种行为的时间区间；若否，则判定用户当前行为异常。

【技术特征摘要】
1.一种用户行为监测方法，其特征在于，包括：获取用户当前行为对应的实时加速度，根据所述实时加速度识别行为类型，并获取用户实施该次行为的实施时间段；判断所述实施时间段是否属于该用户实施该种行为的行为置信区间；其中，所述行为置信区间为记录一个时间周期内用户实施一种行为的时间区间；若否，则判定用户当前行为异常。2.根据权利要求1所述的用户行为监测方法，其特征在于，所述获取用户当前行为对应的实时加速度的过程包括：获取用户当前行为在第一参考方向的第一加速度分量、在第二参考方向的第二加速度分量以及在第三参考方向的第三加速度分量；根据所述第一加速度分量、第二加速度分量和第三加速度分量计算实时加速度。3.根据权利要求1或2所述的用户行为监测方法，其特征在于，所述判断所述实施时间段是否属于所述行为类型对应的行为置信区间的过程之前，还包括：获取用户在设定时段的各个时间周期中实施一种行为的行为持续时间；根据所述行为持续时间计算用户实施该种行为的持续时间均值和加权时间均值；根据所述持续时间均值和加权时间均值确定该种行为在一个时间周期中的行为置信区间。4.根据权利要求3所述的用户行为监测方法，其特征在于，所述持续时间均值为：所述加权时间均值为：其中，timei表示设定时段内第i个时间周期中一种行为的行为持续时间，n表示设定时段内的时间周期数，表示持续时间均值，ωi表示第i个时间周期中该种行为的权重，表示加权时间均值；和/或，所述根据所述持续时间均值和加权时间均值确定该种行为在一个时间周期中的行为置信区间的过程包括：根据所述持续时间均值计算各个行为持续时间对应的标准差，根据所述标准差和加权时间均值的标准差确定最小置信区间；识别所述最小置信区间的区间长度，根据所述区间长度设置行为缓冲参数；根据所述最小置信区间和行为缓冲参数确定行为置信区间。5.根据权利要求4所述的用户行为监测方法，其特征在于，所述最小置信区间为：所述行为置信区间为：其中，表示加权时间均值，T＝tα/2(n-1)表示为自...

【专利技术属性】
技术研发人员：成杰，林凡，张振华，张秋镇，杨峰，李盛阳，
申请(专利权)人：广州杰赛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44