基于深度学习的智能家居异常行为识别

谈 瑞良
江阴市瑞辰电子工程有限公司

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

全文:

PDF


参考


[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]雷雨琦.基于深度学习的智能家居控制系统聊天

机器人研究[D].华中科技大学，2023.


Refbacks

  • 当前没有refback。