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龙图腾网获悉滁州学院申请的专利居家老人行为模式异常检测方法、系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119131902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411221678.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权居家老人行为模式异常检测方法、系统、设备及存储介质是由尚翠娟;张志勇;温卫敏;赵生慧;陈桂林设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本居家老人行为模式异常检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种居家老人异常行为模式检测方法、系统、设备及介质，属于家庭护理领域，其方法包括如下步骤：获取居家老人过去m天的行为序列集合根据行为类别，从中获取过去m天第i个行为bi的集合Bi，定义行为bi在时间点x和y发生的时间距离公式；提取集合Bi中的行为bi的时间规律性和频率规律性；并根据时间规律性和频率规律性判定规律行为，得到所有规律行为集合Breg，将第i天发生的行为序列Bi转换为规律行为特征字串，得到特征字串集合使用无监督学习聚类算法识别特征字串集合中的异常行为模式。本发明能够准确提取出异常行为模式。

本发明授权居家老人行为模式异常检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种居家老人异常行为模式检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取居家老人在过去m天的行为序列集合根据行为类别，从行为序列集合中获取过去m天第i个行为bi的集合Bi； 定义行为bi在时间点x和时间点y发生的时间距离公式，结合所述时间距离公式获取集合Bi中的行为bi的时间规律性和频率规律性；判断集合Bi中的每个行为的开始时间和结束时间是否满足时间规律性，同时判定某个行为的发生频率是否满足频率规律性，若是，则判定为规律行为； 根据规律行为的判定方法获取B中所有的规律行为，构成规律行为集合Breg；将Breg中第i天发生的行为序列Bi中的每一个规律行为转化为特征字串，得到特征字串集合Breg；使用无监督学习聚类算法对特征字串集合Breg进行分类，并根据分类结果识别出异常行为模式； 所述无监督学习聚类算法为密度聚类算法DBSCAN，使用密度聚类算法DBSCAN对特征字串集合Breg进行分类，并根据分类结果识别出异常行为模式，具体为：对特征字串集合Breg进行聚类，根据聚类结果提取出规律行为模式，并将具有噪声的特征字串被判定为异常行为模式； 其中，使用无监督学习聚类算法对特征字串集合Breg进行分类，并根据分类结果识别出异常行为模式的具体过程为：权重分配、距离计算和特征表示聚类；其中，距离计算公式如下： 式中，为特征字串，为经过K次基本字符操作后得到的特征字串，为第k次基本字符操作成本，为经过K次基本字符操作后得到的特征字串的累积操作成本，为和的距离。

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