(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210702284.3 (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 西南政法大 学 地址 401120 重庆市渝北区宝圣大道3 01号 (72)发明人 张光君　蒋佳　 (74)专利代理 机构 北京高文律师事务所 1 1359 专利代理师 王冬　马晓田 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06F 16/332(2019.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G10L 25/51(2013.01) (54)发明名称 一种室内异常行为监控数据的处理方法及 系统 (57)摘要 本发明公开了一种室内异常行为监控数据 的处理方法及系统， 包括， 获取室内异常行为监 控数据， 根据所述室内异常行为监控数据， 并且 根据既往室内异常行为异常等级， 确定当前室内 异常行为异常等级； 以及在当前室内异常行为异 常等级达到预先设定的室内异常行为报警等级 的情况下， 向预设地址发出报警信息的步骤。 本 发明能够准确识别室内异常行为， 减少误判率。 权利要求书4页 说明书8页 附图4页 CN 115311736 A 2022.11.08 CN 115311736 A 1.一种室内异常行为 监控数据的处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取室内异常行为 监控数据； 根据所述室内异常行为监控数据， 并且根据既往室内异常行为异常等级， 确定当前室 内异常行为异常等级； 以及 在所述当前室内异常行为异常等级达到预先设定的室内异常行为报 警等级的情况下， 向预设地址发出报警信息 。 2.根据权利要求1所述的室内异常行为监控数据的处理方法， 其特征在于， 获取室内异 常行为监控数据包括以下至少之一： 在异常行为参与人A启动其穿戴设备上的用于防止室内异常行为的功能的情况下， 所 述穿戴设备获取室内异常行为音频 数据； 在异常行为参与人A的穿戴设备受到的击打力度超过预先设定的力度阈值的情况下， 所述穿戴设备获取室内异常行为 程度数据； 在异常行为参与人A的哭泣声或尖叫声超过预先设定的音量阈值的情况下， 房屋内预 先安装的监控摄 像头获取室内异常行为视频 数据。 3.根据权利要求1所述的室内异常行为监控数据的处理方法， 其特征在于， 确定当前室 内异常行为异常等级包括： 判断第一预定时间内所述室内异常行为监控数据中出现室内异常行为敏感词汇的次 数是否超过 预先设定的次数阈值； 如果判断结果为是， 继续判断第 二预定时间内室内异常行为力度 数据超过预先设定的 力度阈值的次数 是否超过 预先设定的次数阈值； 如果判断结果为是， 则以所述既往室内异常行为异常等级为基础， 提高所述当前室内 异常行为异常等级， 否则维持所述当前室内异常行为异常等级不变。 4.根据权利要求3所述的室内异常行为监控数据的处理方法， 其特征在于， 在判断第 一 预定时间内所述室内异常行为监控数据中出现室内异常行为敏感词汇的次数是否超过预 先设定的次数阈值之前， 所述方法还 包括： 获取既往室内异常行为案件的室内异常行为监控数据中出现的室内异常行为敏感词 汇； 按照所述既往室内异常行为案件中的异常行为参与人B惩罚程度和异常行为参与人A 承受程度从 高到低的顺序， 将所述室内异常行为敏感词汇的异常行为程度分类成为高异常 行为度、 中异常行为度和低异常行为度； 以及 根据所述既往室内异常行为案件中的异常行为参与 人B和/或异常行为参与人A的所属 地， 对异常行为参与人B和/或异常行为参与人A的室内异常行为敏感词汇的语音语调与所 述室内异常行为敏感词汇的异常行为程度之间的关联性进 行深度学习训练， 从而得到用于 执行第一预定时间内所述室内异常行为监控数据中出现室内异常行为敏感词汇的次数是 否超过预先设定的次数阈值的判断动作的室内异常行为敏感词库。 5.根据权利要求4所述的室内异常行为监控数据的处理方法， 其特征在于， 判断第 一预 定时间内所述室内异常行为监控数据中出现室内异常行为敏感词汇的次数是否超过预先 设定的次数阈值包括： 判断室内异常行为监控数据中的室内异常行为敏感词汇的语音语调是否与所述室内权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115311736 A 2异常行为敏感词 库中预先训练的异常行为参与人B和/或异常行为参与人A的室内异常行为 敏感词汇的语音语调相同； 如果判断结果为是， 则从所述室内异常行为敏感词库中获取与异常行为参与人B和/或 异常行为 参与人A的所属地对应的室内异常行为敏感词集； 将所述室内异常行为监控数据中出现的室内异常行为敏感词汇与所述室内异常行为 敏感词集进行匹配， 分别确定高异常行为度、 中异常行为度和低异常行为度的室内异常行 为敏感词汇的出现次数， 并且确定高异常行为度、 中异常行为度和低异常行为度的室内异 常行为敏感词汇的出现趋势； 在所述第一预定时间内所述高异常行为度的室内异常行为敏感词汇的出现次数超过 预先设定的次数阈值情况下， 并且在所述高异常行为度的室内异常行为敏感词汇的出现趋 势持续提高的情况 下， 生成判断结果 为是。 6.根据权利要求4或5所述的室内异常行为监控数据的处理方法， 其特征在于， 对异常 行为参与人B和/或异常行为参与人A的室内异常行为敏感词汇的语音语调 与所述室内异常 行为敏感词汇的异常行为 程度之间的关联性进行深度学习训练包括： 根据预先设定的比例将所述既往室内异常行为案件划分为室内异常行为敏感词汇训 练集和室内异常行为敏感词汇测试集， 其中所述室内异常行为敏感词汇训练集和所述室内 异常行为敏感词汇测试集均包括不低于第一预定数目的不同所属 地的所述既往室内异常 行为案件， 并且均还包括不低于第二预定数目的不同异常行为程度的室内异常行为敏感词 汇； 通过所述室内异常行为敏感词汇训练集中的每个所述既往室内异常行为案件， 对异常 行为参与人B和/或异常行为参与人A的室内异常行为敏感词汇的语音语调 与所述室内异常 行为敏感词汇的异常行为程度之间的关联性进行训练， 从而得到用于执行第一预定时间内 所述室内异常行为监控数据中出现室内异常行为敏感词汇的次数是否超过预先设定的次 数阈值的判断动作的室内异常行为敏感词汇训练库； 通过所述室内异常行为敏感词汇测试集中的每个所述既往室内异常行为案件， 对异常 行为参与人B和/或异常行为参与人A的室内异常行为敏感词汇的语音语调 与所述室内异常 行为敏感词汇的异常行为 程度之间的关联性进行测试， 其中所述测试步骤 包括： 计算所述室内异常行为敏感词汇测试集中的所述既往室内异常行为案件中的实际异 常行为程度与根据异常行为参与人B和/或异常行为参与人A的室内异常行为敏感词汇的语 音语调对应的所述室内异常行为敏感词汇的异常行为程度之间的偏差值， 其中高异常行为 度对于所述偏差值的影响因数大于中异常行为度对于所述偏差值的影响因数， 中异常行为 度对于所述偏差值的影响因数 大于低异常行为度对于所述偏差值的影响因数； 判断所述偏差值是否大于预先设定的偏差阈值， 如果判断结果是， 则偏差计数器递增， 如果判断结果 为否， 则所述偏差计数器保持不变； 对于所述室内异常行为敏感词汇测试集中的每个所述既往室内异常行为案件， 判断所 述偏差计数器的累加总和是否大于预先设定的累加阈值， 如果判断结果为是， 则将所述室 内异常行为敏感词汇训练库作为用于执行第一预定时间内所述室内异常行为监控数据中 出现室内异常行为敏感词汇的次数是否超过预先设定的次数阈值的判断动作的室内异常 行为敏感词库。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115311736 A 3