异常行为检测系统、方法、电子设备及可读存储介质技术方案

本申请公开了一种异常行为检测系统、方法、电子设备及可读存储介质，应用于大数据技术领域，异常行为检测系统包括获取模块、特征构建模块和异常行为检测模块，获取模块包括传感器模块、图像采集模块和语音采集模块，传感器模块用于采集待检测用户的足底压力信号，图像采集模块用于采集待检测用户的手写数据，语音采集模块用于采集待检测用户的语音数据；特征构建模块用于根据足底压力信号、手写数据以及语音数据，构建待检测用户对应的用户行为特征；异常行为检测模块用于根据用户行为特征和异常行为检测模型，对待检测用户进行异常行为检测，得到检测结果。本申请解决了由于帕金森疾病引起的异常行为的检测准确性较低的技术问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
异常行为检测系统、方法、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及大数据
，尤其涉及一种异常行为检测系统、方法、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]帕金森疾病是一种常见的神经系统变性疾病。而帕金森疾病通常会导致患者出现异常行为，因此，需要对由帕金森疾病引起的异常行为进行检测。
[0003]目前，通过图像识别的方式对用户进行异常行为检测，而图像识别方式仅涉及对用户的异常行为表现的检测，由于异常行为的诱因除了帕金森疾病，还可能为秽语病等其他原因，从而导致由于帕金森疾病引起的异常行为的检测准确性较低。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目的在于提供一种异常行为检测系统、方法、电子设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中由于帕金森疾病引起的异常行为的检测准确性较低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本申请提供一种异常行为检测系统，所述异常行为检测系统包括获取模块、特征构建模块和异常行为检测模块，所述获取模块包括传感器模块、图像采集模块和语音采集模块，
[0006]所述传感器模块用于采集待检测用户的足底压力信号，所述图像采集模块用于采集所述待检测用户的手写数据，所述语音采集模块用于采集所述待检测用户的语音数据；
[0007]所述特征构建模块用于根据所述足底压力信号、所述手写数据以及所述语音数据，构建所述待检测用户对应的用户行为特征；
[0008]所述异常行为检测模块用于根据所述用户行为特征和异常行为检测模型，对所述待检测用户进行异常行为检测，得到检测结果。
[0009]为实现上述目的，本申请还提供一种异常行为检测方法，所述异常行为检测方法包括：
[0010]采集待检测用户的足底压力信号、手写数据以及语音数据；
[0011]根据所述足底压力信号、所述手写数据以及所述语音数据，构建所述待检测用户对应的用户行为特征；
[0012]根据所述用户行为特征和异常行为检测模型，对所述待检测用户进行异常行为检测，得到检测结果。
[0013]本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述异常行为检测系统的程序，所述异常行为检测系统的程序被处理器执行时可实现如上述的异常行为检测系统的步骤。
[0014]本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有实现异常行为检测系统的程序，所述异常行为检测系统的程序被处理器执行时实现如上述的异
常行为检测系统的步骤。
[0015]本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的异常行为检测系统的步骤。
[0016]本申请提供了一种异常行为检测系统、方法、电子设备及可读存储介质，相比于采用图像识别的方式对用户进行异常行为检测的方法，本申请中的异常行为检测系统包括获取模块、特征构建模块和异常行为检测模块，所述获取模块包括传感器模块、图像采集模块和语音采集模块，通过所述传感器模块用于采集待检测用户的足底压力信号，通过所述图像采集模块采集所述待检测用户的手写数据，通过所述语音采集模块采集所述待检测用户的语音数据；通过所述特征构建模块用于根据所述足底压力信号、所述手写数据以及所述语音数据，构建所述待检测用户对应的用户行为特征；通过所述异常行为检测模块根据所述用户行为特征和异常行为检测模型，对所述待检测用户进行异常行为检测，得到检测结果，由于帕金森疾病患者的症状多为静止性震颤、写字障碍和语言障碍等，因此在步态、发声和写字上可能与其他未患帕金森疾病者以及其他疾病患者均存在较大的差异，根据待检测用户的足底压力信号、手写数据和语音数据，确定待检测用户的用户行为特征，从而可根据用户行为特征对进行待检测用户由帕金森疾病引起的异常行为的检测，实现了对待检测用户的异常行为的诱因的精准检测，避免了由于异常行为的诱因除了帕金森疾病，还可能为秽语病等其他原因，使得由于帕金森疾病引起的异常行为的检测准确性较低的技术缺陷，从而提高了帕金森疾病引起的异常行为的检测准确性。
附图说明
[0017]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1为本申请异常行为检测系统第一实施例的流程示意图；
[0020]图2为本申请异常行为检测系统的系统结构示意图；
[0021]图3为本申请本申请异常行为检测系统中左足底和右足底对应的传感器模块中各压力传感器的放置位置示例图；
[0022]图4为本申请实施例中异常行为检测系统涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
[0023]本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0024]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本申请保护的范围。
[0025]实施例一
[0026]本申请实施例提供一种异常行为检测系统，在本申请异常行为检测系统的第一实施例中，参照图1和图2，所述异常行为检测系统包括获取模块、特征构建模块和异常行为检测模块，所述获取模块包括传感器模块、图像采集模块和语音采集模块，
[0027]所述传感器模块用于执行步骤S10，采集待检测用户的足底压力信号，所述图像采集模块用于采集所述待检测用户的手写数据，所述语音采集模块用于采集所述待检测用户的语音数据；
[0028]所述特征构建模块用于执行步骤S20，根据所述足底压力信号、所述手写数据以及所述语音数据，构建所述待检测用户对应的用户行为特征；
[0029]所述异常行为检测模块用于执行步骤S30，根据所述用户行为特征和异常行为检测模型，对所述待检测用户进行异常行为检测，得到检测结果。
[0030]可以理解的是，为解决上述由于帕金森疾病引起的异常行为的检测准确性较低的技术缺陷，还可以通过医生观察待检测用户的行走状况、发声状况以及书写状况以进行异常行为的检测，而人体肉眼的观察能力有限，且过度依赖于医生的诊断经验，则容易出现医生无法辨别其他疾病导致的异常行为的情况，从而导致由于帕金森疾病引起的异常行为的检测准确性较低。
[0031]在本实施例中，需要说明的是，所述待检测用户为等待进行异常行为检测的用户，所述待检测用户可以为潜在帕金森疾病患者，也可以为非潜在帕金森疾病患者，还可以为曾患和/或治愈和/或仍患帕本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常行为检测系统，其特征在于，所述异常行为检测系统包括获取模块、特征构建模块和异常行为检测模块，所述获取模块包括传感器模块、图像采集模块和语音采集模块，所述传感器模块用于采集待检测用户的足底压力信号，所述图像采集模块用于采集所述待检测用户的手写数据，所述语音采集模块用于采集所述待检测用户的语音数据；所述特征构建模块用于根据所述足底压力信号、所述手写数据以及所述语音数据，构建所述待检测用户对应的用户行为特征；所述异常行为检测模块用于根据所述用户行为特征和异常行为检测模型，对所述待检测用户进行异常行为检测，得到检测结果。2.如权利要求1所述异常行为检测系统，其特征在于，所述根据所述足底压力信号、所述手写数据以及所述语音数据，构建所述待检测用户对应的用户行为特征的步骤包括：根据所述足底压力信号，确定所述待检测用户对应的足底压力特征，以及根据所述足底压力信号，确定所述待检测用户对应的足底压力中心特征；根据所述足底压力特征、所述足底压力中心特征、所述手写数据对应的手写特征以及所述语音数据对应的语音特征，构建所述用户行为特征。3.如权利要求1所述异常行为检测系统，其特征在于，所述手写数据包括文字手写数据和图形手绘数据，在所述根据所述足底压力信号、所述手写数据以及所述语音数据，构建所述待检测用户对应的用户行为特征的步骤之前，还包括：根据所述文字手写数据和所述图形手绘数据，提取所述待检测用户的手写流畅度、手写大小准确度和手写形态准确度，得到所述手写数据对应的手写特征；根据所述语音数据，提取所述待检测用户的发音流畅度和发音准确度，得到所述语音数据对应的语音特征。4.如权利要求2所述异常行为检测系统，其特征在于，所述根据所述足底压力信号，确定所述待检测用户对应的足底压力特征的步骤包括：对所述足底压力信号进行预处理，得到处理足底压力信号；通过对所述处理足底压力信号进行转置处理，得到时间足底压力信号；将所述时间足底压力信号对应的特征维度以及所述处理足底压力信号对应的特征维度均转换为预设特征维度；对所述时间足底压力信号进行多头自注意力处理，得到时间自注意力压力信号，以及对所述处理足底压力信号进行掩码多头自注意力处理，得到掩码自注意力压力信号；根据所述时间自注意力压力信号和所述掩码自注意力压力信号，构建所述待检测用户对应的足底压力特征。5.如权利要求4所述异常行为检测系统，其特征在于，所述对所述时间足底压力信号进行多头自注意力处理，得到时间自注意力压力...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓悦，郑慧敏，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽省人工智能实验室，
类型：发明
国别省市：