[发明专利]用户行为预测方法及装置

说明书

本申请提供了一种用户行为预测方法及装置，可以获取至少一个传感器的第一开关状态信息，从用户行为模型获取与第一开关状态信息对应的当前用户行为，并根据当前用户行为获得预测用户行为；执行与预测用户行为对应的传感器的开启或关闭。本申请可以先获得用户行为模型，在正常运行过程中，接收多个传感器的开关状态信息，然后根据多个传感器的开关状态信息获得与其对应的用户行为，并依据当前用户行为推断预测用户行为以实现体现开启相应传感器的效果，与现有的看护方案相比，用户可以更自由的行动，并不会收到行为模式的限制。

技术领域

本申请涉及智能家居领域，具体而言，涉及一种用户行为预测方法及装置。

背景技术

为了照顾老年人的健康和安全，住户行为识别已经经过了二三十年的发展，作为居家养老的辅助手段，监测住户的行为，并能够在出现危险时及时发出预警。目前，往往在固定行为模式情况下有效。从2000年以后，Independent Living在美国比较流行，由于尊重了老年人的隐私和自由，养老模式也逐渐开始变得更有人性化。但是当前基本依然依靠人力(护士，保姆，护工，邻居和家人的协助等完成)。

现有技术(包括美国的很多重点大学和科研机构，其中过半数是偏向医疗的应用)，利用大量的传感器和物联网技术做数据收集，数据采用ADLs或者IDLs数据格式，经过人工的监护，来记录住户真实的居家生活行为，或采用摄像头监控，不能保护用户隐私问题；必须是手工标记的数据。所以此类方案只能用来做实验，停留在科研机构和志愿者数据的级别，不能真正用到住户家中。

申请内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种用户行为预测方法及装置。

一方面，本申请实施例提供了一种用户行为预测方法，所述方法包括：获取至少一个传感器的第一开关状态信息；从用户行为模型中获取与所述第一开关状态信息对应的当前用户行为，并根据所述当前用户行为获得预测用户行为；执行与所述预测用户行为对应的传感器的开启或关闭。

在一个可能的设计中，在所述从用户行为模型中获取与所述第一开关状态信息对应的当前用户行为，并根据所述当前用户行为获得预测用户行为之后，所述方法还包括：根据决策树算法对所述至少一个传感器的第一开关状态信息进行处理，获得多个初选预测用户行为；实时接收至少一个传感器的第二开关状态信息；根据所述第二开关状态信息以及决策树算法，对所述多个初选预测用户行为进行筛选，获得终选预测用户行为；判断所述预测用户行为与所述终选预测用户行为是否一致；若是，则执行“执行与所述预测用户行为对应的传感器的开启或关闭“步骤。

在一个可能的设计中，所述用户行为模型的建立方法为：获取并根据日期性质、电器开关状态以及传感器开关状态获得多个时间片段；根据所述多个时间片段、隐马尔科夫模型以及条件随机场域获得传感器的开关状态信息与用户行为的映射关系，从而建立所述用户行为模型。

在一个可能的设计中，在所述执行与所述预测用户行为对应的传感器的开启或关闭之后，所述方法还包括：获得第一电器的开启时间，将所述开启时间与所述第一电器的第一预设时间相比较；若所述开启时间长于所述第一预设时间，则控制可穿戴设备发出预警信息。

在一个可能的设计中，在所述若所述开启时间长于所述第一预设时间，则控制可穿戴设备发出预警信息之后，所述方法还包括：若所述预警信息在第二预设时间内未得到响应，则控制用户终端发出报警信号。

另一方面，本申请实施例还提供了一种用户行为预测装置，所述装置包括：第一开关状态获取模块，用于获取至少一个传感器的第一开关状态信息；预测用户行为模块，用于从用户行为模型中获取与所述第一开关状态信息对应的当前用户行为，并根据所述当前用户行为获得预测用户行为；传感器开闭执行模块，用于执行与所述预测用户行为对应的传感器的开启或关闭。