摘要
本发明适用于智能提醒技术领域,提供了一种用于协助老人的智能提醒方法、系统及相关设备,其方法包括:分别基于可穿戴设备和智能家居设备多维度采集老人的健康状态数据与生活行为数据信息;将数据信息进行数据预处理后,提取老人的心率变异性与生活节律特征、身体活动特征、认知与交互特征以及生活习惯特征;将老人的心率变异性与生活节律特征、身体活动特征、认知与交互特征以及生活习惯特征进行特征融合,得到目标融合特征向量;将目标融合特征向量输入至经过训练的全局Actor网络中,经过训练的全局Actor网络输出每个可能提醒行为的概率分布;根据概率分布确定最优的提醒行为作为目标智能提醒决策,有效提高智能提醒的个性化和准确性。
技术关键词
智能提醒方法
活动特征
交互特征
健康状态数据
心率
智能家居设备
网络
身体
可穿戴设备
智能提醒技术
智能提醒系统
深度睡眠时间
时间序列算法
总线系统
梯度下降算法
信息采集单元
特征提取单元
存储器
周期
系统为您推荐了相关专利信息
卫生健康
智能管理方法
职业健康
佩戴智能手环
机器学习算法
神经系统
心理
编码器
功能性磁共振成像
深度学习模型
合规性检测方法
综合语义
BiLSTM模型
多模态特征
文本