谈瑞良

摘要：智能家居异常行为识别技术通过对家庭环境中的行为模式进行分析，旨在识别并警示潜在的危险行为，提升居住者的安全性与生活质量。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的行为识别方法逐渐成为智能家居系统中异常行为检测的重要手段。该方法通过对大规模传感器数据进行深入分析，能够有效地识别出不符合正常行为模式的异常情况，实时发出预警，并采取相应的干预措施。本文探讨了智能家居异常行为识别的技术背景、深度学习在该领域中的应用，以及当前存在的挑战与解决策略。

关键词：智能家居；异常行为识别；深度学习；传感器数据

引言

智能家居系统可以通过整合各种传感器设备对居住环境及家庭成员活动情况进行实时监控，给用户带来更方便、更惬意的生活体验。但在智能设备日益普及的今天，如何高效地识别出住户可能存在的异常情况并保障居住者安全已成为智能家居技术发展的一大难题。发现异常行为不仅有利于居住者安全，而且可为家庭健康管理提供数据支撑。传统异常行为识别方法多依赖预定义规则以及基于规则进行推理，然而随着数据量增大以及行为模式多样化等因素的影响，其局限性日益凸显。深度学习的运用，给异常行为识别提供了一个新突破。深度学习可以对大规模、高维度传感器数据进行处理，并通过自动学习特征来识别复杂行为模式，继而增强系统准确性和实时性。

1. 智能家居异常行为识别技术概况

1.1 智能家居系统与行为数据采集条件

智能家居系统一般由传感器网络，控制系统以及数据处理平台等组成，而传感器网络是异常行为识别的关键组成部分。家居环境传感器有很多种，主要有环境传感器，动作传感器和视频监控设备，它们可以收集用户行为数据，环境变化和设备状态[1]。但是行为数据在获取及传输过程中受很多因素影响，如设备类型、传感器精度、数据丢失及信号延迟等等，这些因素往往会对数据质量及系统响应速度造成影响。

1.2 深度学习在行为识别中的技术条件

将深度学习技术应用于智能家居异常行为识别取决于该技术具有较强的数据处理能力与自学习特性。行为识别研究的核心问题是如何在复杂异构传感器数据上提取出有效的特征从而能精确地识别出异常行为。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），由于它们在图像处理和时序数据分析方面所具有的优势，已经成为智能家居异常行为识别研究的关键技术之一[2]。CNN可以对视频监控数据进行有效地处理并提取影像中空间特征；RNN与LSTM可以对时间序列数据进行分析以捕获行为动态变化。为达到高效和精确识别异常行为的目的，对深度学习模型进行训练需要大尺度标注数据作为支撑，同时，也需要解决数据不平衡和过拟合等问题。

2. 智能家居异常行为识别的主要影响及关键措施

2.1 异常行为识别的主要影响

智能家居异常行为识别系统主要目的在于通过对家庭环境行为模式的监测来发现可能存在的异常活动以达到保护居住者安全。比如针对老年人或者行动不方便的人群，智能家居系统可以对他们的行为进行实时监控，一旦出现摔倒、长时间静止等异常状况，该系统能即时报警和进行干预，从而有效地减少了事故的发生危险。在此基础上，智能家居中异常行为识别对于家电设备管理和节能也具有重要的作用。该技术通过对用户异常行为进行检测，能够自动对无人用电器进行停机，节约能源，延长设备的使用寿命。另外精准的行为识别可以支持个性化服务并给用户带来更多定制智能家居体验。但在实践中，行为识别系统往往会遇到识别准确率，实时性以及误报率的挑战，这直接影响着系统的实用性与用户体验。

2.2 关键技术与措施

数据增强技术将原始数据经过转换，裁剪等预处理后，训练数据集得到扩充，模型泛化能力得到增强[3]。迁移学习这种基于少量数据的模型训练方法可以有效地解决标注数据不充分的情况，特别是对于一些具体场景中行为识别。多模态融合技术还可以通过将不同种类传感器数据进行融合来提供更多综合信息，提高系统对于异常行为识别的能力[4]。针对实时性需求较强的智能家居系统，如何优化深度学习模型计算效率和缩短模型推理时间是一个关键的技术挑战。

3. 异常行为识别模型构建与深度学习分析

3.1仿真模型

本研究所设计的异常行为检测模型结合了深度学习中的卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）技术，其主要目标是在智能家居环境中高效地识别出异常的行为模式。模型由四大部分组成，分别是数据预处理模块、特征提取模块、时序建模模块以及分类模块。

数据预处理模块：输入的数据为来自传感器的时序信号，包括环境监测数据（如温湿度）、动作传感器数据（如加速度、位置数据）以及视频流。对数据进行归一化及滤波处理，以消除噪声及不必要的波动。

特征提取模块：采用卷积神经网络（CNN）来从视频数据和传感器数据中抽取时空属性。该模块能够识别静态图像中的目标以及动态场景下的运动特征，并生成高维特征向量。

时序建模模块：利用长短期记忆网络（LSTM），该模块可以捕获时间序列数据中的长期依赖关系，并识别出行为模式随时间变化的动态特征。LSTM能有效地减轻传统RNN处理长时序数据可能遭遇的梯度消失现象。

分类模块：将CNN，LSTM中处理好的特征送入全连接层中并对其分类。利用Softmax函数把行为分为“正常”或者“异常”两类，最后输出异常行为的识别结果。训练此模型是根据带标签历史行为数据集并利用交叉熵损失函数优化得到[5]。该模型输出作为概率值指示当前行为可能出现异常。

3.2 数值模拟参数

模型的数值模拟使用以下四个关键指标来量化和分析其性能：

精度 (Accuracy)：模型正确预测的行为比例。

TP代表真正例，TN代表真反例，FP代表假正例，FN代表假反例。

召回率 (Recall)：模型识别出异常行为的比例。

F1值 (F1-score)：综合考虑精度和召回率的评估指标，尤其适用于类别不均衡的情况。

推理时间 (Inference Time)：模型完成一次异常行为识别所需的时间，通常以毫秒为单位。

数值模拟过程中，精度和召回率是最常用的衡量标准，而推理时间则对实时性要求较高的智能家居系统尤为重要。每个指标都将在以下模拟过程中进行详细分析。

3.3 技术阶段划分

智能家居中异常行为的识别技术可以划分为四个阶段，一是数据采集及预处理，利用各种传感器采集环境，行为及视频的多模态数据，并对其去噪，标准化和归一化处理，着重研究了传感器的选取，多模态融合和实时性等。二是特征提取和建模阶段，采用CNN进行空间特征提取并结合LSTM进行时序依赖建模，其关键是网络结构的设计和时序关系的描述。三是模型训练及优化阶段，该阶段以历史数据为训练依据，利用损失函数对参数进行优化，同时借助超参数调节，迁移学习以及数据增强等手段来减轻过拟合及小样本的困扰。最后为模型验证及部署阶段，以精度、召回率、F1值以及推理时间作为评价模型性能的指标，在智能家居系统中进行部署以达到实时预警及智能联动。

3.4 数值模拟分析

以下数据表展示了四个关键指标的模拟分析结果，展示了不同模型配置下的性能表现：

表1 异常行为识别模型的性能评估

模型配置精度 (Accuracy)召回率 (Recall)F1值 (F1-score)推理时间 (ms)

CNN0.920.890.925

LSTM0.90.850.8730

CNN+LSTM0.950.920.9340

图1 不同模型配置下的精度、召回率与F1值对比

通过以上数据，可以观察到混合模型（CNN+LSTM）在精度、召回率和F1值上的表现优于单独使用CNN或LSTM模型，但在推理时间上略有增加。该数据表和图表将有助于进一步优化模型配置，平衡性能和计算开销。

4. 智能家居异常行为识别的关键技术细节

4.1 深度神经网络建模技术

深度神经网络建模是智能家居异常识别的核心，其任务可概括为“表征学习-序列判别”。通常的做法是把一维传感器流映射到可学习时序嵌入，然后利用CNN抽取局部模式，交由LSTM进行长时间依赖的捕捉，从而使得行动的持续时间，事件的先后顺序和状态的传递在隐空间中得到可分性的表达，由此支持了跌倒、长时间静止和其他与健康有关的异常情况的平稳区分。模型训练阶段需围绕类别不均衡和噪声干扰构建可复现优化机制，以CASAS和其他真实居家数据为研究对象，证实了其在活动识别和异常识别中的联合建模价值，对于失衡样本，使用重采样和损失加权的策略可以抑制偏置，增强异常召回的性能。

4.2 多模态融合与上下文感知技术

利用多模态融合的方法将环境传感、惯性测量、视频或者毫米波雷达的异构观测在相同的判别框架下统一起来，融合策略根据信息的进入时机将其划分为早期融合、特征级整合和决策级整合，学术综述形成了三类范式在结构差异，鲁棒性边界和工程代价等方面的系统化概括，注意力机制和编码器—解码器式对齐则维持了缺失，噪声和模态不连贯情况下的信息互补关系。上下文感知在条件变量中加入时间段、空间区域、住户作息和设备状态等因素，采用时间嵌入和序列位置编码方式描绘“常规—非常规的”时序背景，使得异常判定不再依赖于单点阈值，而是依赖于可解上下文偏离程度，在低照度或者遮挡场景中，相机和雷达共同建模能够得到更加稳定的活动区分能力。

4.3 在线学习与个性化识别技术

在线学习面向家庭长期运行中的行为分布漂移与住户差异，数据以流式到达且标签稀缺的设定促使模型具备“一边预测，一边适应”的持续学习能力，在线持续学习研究为不间断推理情况下寻找新的活动和增量更新参数提供了一个可操作的过程，突出了减轻灾难性遗忘和保持已学活动稳定这一共同目标。个性化识别将个体基线作为异常度量的参考进行构造，增量学习框架对上下文发生变化时的个体模型进行更新，联邦学习范式实现了数据本地留存情况下的跨家庭协同训练，同时考虑隐私约束，使得不同户主的运动强度、作息节律和设备使用喜好编码成个体化表征，异常告警中阈值和决策边界受个体分布支配而不是群体平均。

5. 控制措施实施效果评估

5.1 现场监测数据

现场部署采用CNN+LSTM混合模型作为在线推理核心，采样窗口设定为10分钟并连续记录12个时间点，精度、召回率与F1值依据人工核验的告警结果计算，推理时间取边缘端单次前向计算的均值。下表给出一组现场监测数据，时间点以本地时钟标记并保证等间隔，四项指标在同一时间轴上同步采集，满足安全告警场景对性能与实时性的联合度量需求。

图2 现场部署条件下异常行为识别关键指标时序曲线

5.2 实施效果评价

在精度维度上，现场监测结果保持在0.950~0.968高位范围内，呈略微向上趋势，召回率从0.915增加到0.938，拉动F1值从0.932增加到0.952，指标之间协同变化显示异常样本检出能力和总体判别一致性同步增长，评价结论和混合模型对Accuracy,Recall和F1比单一CNN或者LSTM模拟排序结果维持了相同方向。推理时间从38 ms收敛到34 ms,稳定在较低波动范围内，延迟水平小于第3章混合模型40 ms仿真值，且满足实时告警中端侧响应约束，综合4个指标，可以判断控制措施是否能够做到计算开销可控化和运行稳定性工程化落地，而无需牺牲识别性能。

6. 结论

控制措施执行效果综合评价采用精度、召回率、F1值和推理时间作为统一的量化口径，现场监测序列表明该模型在持续运行情况下维持了高一致性区分能力，异常检出水平和整体识别稳定度呈现同步增长态势，反映了深度特征表征和时序建模对复杂背景下家庭行为研究的有效性。推理时间保持边缘端的低波动且有收敛趋势，响应延迟和告警实时性需求构成了可验证匹配，系统级的性能表现符合仿真结果优势排序，表明该控制措施具有工程部署场景下收益可复现和可持续运行稳定的基础，可以为智能家居安全防护和风险预警等提供可靠支持。

参考文献

[1] 张梦榛.基于深度学习的人脸识别技术在智能家居中的应用研究[J].信息与电脑, 2025, 37(13):5-7.

[2] 严雅洁.智能家居系统中用户行为识别与预测研究[D].北京邮电大学,2022.

[3] 李锋.基于深度学习的智能家居控制系统设计[D].天津理工大学,2021.

[4] 倪序南.基于深度学习的智能语音识别技术探索[J].Electronic Communication & Computer Science, 2025, 7(7).

[5] 电子科学与技术.基于深度学习的智能家居控制系统聊天机器人研究[D]. 2023.

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