一种智能检测异常拄拐行为的方法及系统

摘要

本发明提供一种智能检测异常拄拐行为的方法，包括获取多个历史时刻拐杖底部四个方向的传感器数值并导入拄拐行为点检测模式中，以得到若干个训练样本数据，且将若干个训练样本数据采用DBSCAN聚类算法进行计算，筛选出正常的拄拐行为点数据，并根据正常的拄拐行为点数据，使用IsolationForest算法训练，得到异常检测模型；获取多个待测时刻拐杖底部四个方向的传感器数值并导入拄拐行为点检测模式中，以得到若干个待测样本数据，将若干个待测样本数据均导入异常检测模型中，以确定每一待测时刻所对应拄拐行为正常或异常。实施本发明，能提前预判用户习惯改变，以防范用户拄拐不当而跌倒。