智能手机传感器的扶梯异常检测

20/25智能手机传感器的扶梯异常检测第一部分扶梯异常检测原理 2第二部分智能手机传感器在扶梯异常检测中的应用 5第三部分加速度传感器异常特征提取 8第四部分陀螺仪传感器异常特征提取 10第五部分传感器数据融合与异常识别 12第六部分基于机器学习的异常检测模型 14第七部分扶梯异常检测准确性评估 17第八部分智能手机扶梯异常检测系统的实现 20

第一部分扶梯异常检测原理关键词关键要点扶梯运动异常检测

1.分析扶梯运动轨迹，利用传感器数据建立数学模型，识别扶梯的正常运行模式。

2.监控扶梯的运行状态，收集和处理来自加速度计、陀螺仪和位置传感器的实时数据。

3.利用机器学习算法，将传感器的实时数据与模型进行比较，检测偏离正常运行模式的行为。

加速度异常检测

1.跟踪扶梯的加速度变化，识别异常的加速度峰值或下降。

2.评估加速度的频率和幅度，检测扶梯运行的振动或冲击。

3.将加速度数据与模型进行比较，确定加速度是否超出正常运行范围。

倾斜角异常检测

1.测量扶梯的倾斜角，识别异常的倾斜度变化。

2.利用陀螺仪或加速度计，确定扶梯在水平和垂直方向上的倾斜度。

3.监控倾斜角的变化率，检测扶梯的倾斜或偏离。

位置异常检测

1.跟踪扶梯踏板的位置，识别异常的位移或速度变化。

2.利用位置传感器，确定每个踏板相对于其他踏板的位置。

3.分析踏板位置数据的变化，检测扶梯的跳动或异常运动。

振动异常检测

1.测量扶梯的振动幅度，识别异常的高振动水平。

2.利用加速度计，检测扶梯运行产生的振动。

3.将振动数据与模型进行比较，确定振动是否超出正常运行范围。

图像异常检测

1.利用图像传感器，捕捉扶梯的实时图像。

2.利用计算机视觉算法，分析图像中物体的形状、颜色和运动。

3.检测扶梯上异常物体或人员，识别潜在的安全隐患。扶梯异常检测原理

扶梯异常检测系统利用智能手机内置传感器的数据进行异常检测。

加速度计数据

*测量扶梯运行时的加速度变化。

*异常加速度表明扶梯可能滑行、振动或突然停止。

陀螺仪数据

*测量扶梯运行时的旋转运动。

*异常旋转表明扶梯可能倾斜、摇摆或出现轴承问题。

磁力计数据

*测量扶梯运行时的磁场变化。

*异常磁场表明扶梯可能偏离轨道或存在电气问题。

数据分析算法

收集到的传感器数据经过以下算法分析：

*时间序列分析：识别传感器数据中的模式和异常。

*机器学习：训练分类器以区分正常和异常扶梯运行。

*统计分析：计算数据统计特征（例如均值、标准差）并比较它们与正常范围。

异常检测指标

系统使用以下指标来检测异常：

*加速度阈值：超出预定义阈值的加速度表明异常。

*旋转阈值：超出预定义阈值的旋转表明异常。

*磁场偏差：与正常磁场模式的偏差表明异常。

*分类器输出：分类器将传感器数据分类为正常或异常。

异常类型

系统可以检测各种异常类型，包括：

*滑行

*振动

*突然停止

*倾斜

*摇摆

*轴承问题

*偏离轨道

*电气问题

优点

使用智能手机传感器进行扶梯异常检测具有以下优点：

*非侵入性：不干扰扶梯运行或需要额外的设备。

*成本效益：利用现有的智能手机技术，减少了部署和维护成本。

*可扩展性：可以轻松部署在广泛的扶梯上，覆盖广泛的区域。

*实时检测：提供实时异常检测，允许快速响应。

局限性

*传感器误差：智能手机传感器的精度和可靠性会受到环境因素的影响。

*数据处理复杂性：分析大量传感器数据需要复杂的算法和计算能力。

*训练数据需求：训练机器学习分类器需要大量标记的训练数据。

*环境影响：外部因素（例如振动、噪音）可能会影响传感器数据的可靠性。第二部分智能手机传感器在扶梯异常检测中的应用智能手机传感器在扶梯异常检测中的应用

引言

随着城市化进程的加速，扶梯已成为现代建筑中不可或缺的交通工具。然而，扶梯的安全隐患也日益凸显，异常事件时有发生。传统扶梯异常检测方法主要依赖于固定传感器和闭路电视监控，存在实时性差、覆盖盲区、维护成本高等问题。

智能手机的普及为扶梯异常检测提供了新的契机。智能手机搭载丰富的传感器，如加速度计、陀螺仪、磁力计和GPS，这些传感器可实时采集用户运动、位置和周围环境信息。通过分析这些传感器数据，可以有效识别扶梯异常情况，为早期预警和故障诊断提供支持。

扶梯异常检测算法

基于智能手机传感器的数据，扶梯异常检测算法主要涉及以下步骤：

*数据预处理：对传感器数据进行滤波、降噪等处理，消除噪声和干扰。

*特征提取：从预处理后的数据中提取与扶梯异常相关的特征，如加速度、振动、倾斜角度等。

*异常分类：利用机器学习或深度学习算法对提取的特征进行分类，识别正常和异常事件。

加速度异常检测

加速度计可测量扶梯运动的加速度变化。当扶梯发生异常事件时，如卡顿、跳动或坠落，加速度数据会表现出明显的异常特征。研究表明，通过分析加速度数据，可以有效检测扶梯卡顿、跳动和坠落等异常事件。

振动异常检测

陀螺仪可测量扶梯运动的角速度变化。当扶梯发生异常振动时，陀螺仪数据会表现出异常模式。研究表明，通过分析陀螺仪数据，可以有效检测扶梯振动异常，如轴承磨损、链条松动等。

倾斜异常检测

磁力计可测量扶梯周围的磁场变化。当扶梯倾斜超过一定角度时，磁力计数据会发生明显变化。研究表明，通过分析磁力计数据，可以有效检测扶梯倾斜异常，如扶梯段错位、阶梯损坏等。

GPS异常检测

GPS可提供扶梯的位置信息。当扶梯发生异常位移或偏航时，GPS数据会表现出异常特征。研究表明，通过分析GPS数据，可以有效检测扶梯位移异常，如扶梯段脱轨、运行速度过快等。

应用实例

基于智能手机传感器的扶梯异常检测算法已在实践中得到广泛应用。例如：

*杭州地铁：利用智能手机传感器数据，实时监测地铁扶梯的运行状态，实现异常事件的早期预警和故障诊断。

*上海浦东国际机场：在机场扶梯上安装智能手机传感器，对扶梯运行进行实时监测，保障机场旅客安全。

*广州地铁：利用智能手机传感器数据，建立扶梯异常检测模型，提高扶梯故障诊断效率。

优势和挑战

智能手机传感器在扶梯异常检测中具有以下优势：

*实时性：智能手机传感器可实时采集数据，实现对扶梯运行状态的实时监测。

*覆盖全面：智能手机携带方便，可覆盖扶梯的各个角落，避免传统固定传感器的盲区问题。

*低成本：智能手机成本低廉，可大规模部署，降低异常检测成本。

但也存在以下挑战：

*传感器精度：智能手机传感器精度相对较低，在复杂环境中采集的数据可能存在噪声和偏差。

*电池续航：智能手机传感器耗电量较大，需要考虑续航问题。

*隐私保护：智能手机传感器采集的用户位置和运动信息涉及隐私问题，需要制定严格的隐私保护措施。

展望

智能手机传感器在扶梯异常检测中具有广阔的应用前景。随着传感器技术的发展和算法的优化，智能手机传感器将进一步提高扶梯异常检测的精度和效率。未来，智能手机传感器还可与其他技术，如图像识别、语音识别相结合，实现扶梯异常检测的综合智能化。第三部分加速度传感器异常特征提取关键词关键要点【加速度峰值检测】：

1.检测加速度信号中峰值幅度异常，识别异常峰值。

2.分析峰值时间特征，找出异常峰值出现的规律。

3.利用峰值幅度阈值和时间间隔阈值进行异常峰值筛选。

【加速度跳变检测】：

加速度传感器异常特征提取

时间域特征

*平均值：表示加速度传感器输出信号的总体强度。异常事件可能导致平均值偏离正常值。

*标准差：衡量加速度传感器输出的波动性。异常事件通常会增加或减少标准差。

*峰值和谷值：分别代表加速度传感器输出的最高和最低值。异常事件通常会产生极端峰值或谷值。

*根均方(RMS)值：代表加速度传感器输出的有效值，考虑了所有值的平方和。异常事件可能导致RMS值增加或减少。

*kurtosis：描述加速度传感器输出分布的“尖峰”程度。异常事件可能会导致分布变得更尖或更平坦。

*偏度：衡量加速度传感器输出分布的左右不对称性。异常事件可能会导致分布向左或向右偏离。

频率域特征

*功率谱密度(PSD)：显示加速度传感器输出信号在不同频率下的功率分布。异常事件可能会导致PSD出现新的峰值或谷值。

*主频：表示加速度传感器输出信号中最主要的频率。异常事件可能会改变主频或引入新的主频。

*谐波：是主频的整数倍。异常事件可能会引入或增强谐波成分。

特征组合

将时间域和频率域特征组合起来可以提供更全面的异常特征描述。例如：

*平均值和标准差：异常事件通常会导致平均值偏离正常值，同时增加或减少标准差。

*峰值和谷值：极端峰值或谷值可能是异常事件的指示。

*RMS值和PSD：异常事件可能会同时增加RMS值和PSD中特定频率的功率。

*偏度和kurtosis：异常事件可以改变加速度传感器输出分布的形状和对称性。

其他特征

*jerk：表示加速度的变化率。异常事件可能会导致jerk发生剧烈变化。

*时间序列：捕获加速度传感器输出信号随时间的变化。异常事件可以通过异常的时间序列模式来识别。

特征选择

并不是所有的异常特征都具有相同的判别力。特征选择技术可以识别最相关的特征，以提高异常检测的性能。常用的特征选择方法包括：

*相关性分析：计算特征之间的相关性，并选择与异常事件高度相关的特征。

*信息增益：衡量特征对区分异常事件和正常事件的能力。

*支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)：通过逐渐删除最不相关的特征来选择特征。第四部分陀螺仪传感器异常特征提取关键词关键要点陀螺仪传感器异常特征提取

主题名称：信号采集与预处理

1.采样频率应足够高以获取扶梯振动的细节。

2.原始信号需要进行滤波以去除噪声和高频干扰。

3.数据标准化有助于增强特征的可比性。

主题名称：时域特征

陀螺仪传感器异常特征提取

陀螺仪传感器测量物体相对于惯性参考系的角度速度。在扶梯系统中，陀螺仪传感器可用于检测扶梯的异常运动，例如倾斜、晃动或振动。

1.时间域特征

*峰值加速度：扶梯异常运动期间陀螺仪传感器的最大加速度值。

*平均加速度：扶梯异常运动期间陀螺仪传感器的平均加速度值。

*加速度标准差：扶梯异常运动期间陀螺仪传感器加速度值的标准差。

*时域能量：扶梯异常运动期间陀螺仪传感器加速度时域信号的能量。

2.频域特征

*功率谱密度（PSD）：扶梯异常运动期间陀螺仪传感器加速度频域信号的功率分布。

*峰值频率：PSD中最大的频率分量。

*平均频率：PSD中频率分量的平均值。

*带通能量比：特定频率范围内PSD能量的比率。

3.时间-频域特征

*小波变换（WT）：将陀螺仪传感器加速度时域信号分解为时间和频率域的局部特征。

*短时傅立叶变换（STFT）：将陀螺仪传感器加速度时域信号划分为短时窗，并应用傅立叶变换计算每个窗的频谱。

*连续小波变换（CWT）：将陀螺仪传感器加速度时域信号与一系列尺度和平移的小波函数进行卷积。

特征工程

*特征选择：选择与扶梯异常运动最相关的特征。

*特征缩放：将特征缩放至统一范围，以提高分类模型的性能。

*特征降维：使用主成分分析（PCA）或奇异值分解（SVD）等技术减少特征维数。

通过陀螺仪传感器异常特征提取检测扶梯异常运动的步骤：

1.收集扶梯正常和异常运动期间的陀螺仪传感器数据。

2.提取时间域、频域和时间-频域特征。

3.应用特征工程技术优化特征。

4.训练分类模型（例如支持向量机、决策树或深度学习）来区分正常和异常运动。

5.在测试数据上评估模型性能，调整模型超参数以提高准确性。第五部分传感器数据融合与异常识别关键词关键要点传感器数据融合

1.数据预处理：消除噪声、校准和归一化传感器信号，确保数据的准确性和一致性。

2.特征提取：从原始传感器数据中提取相关特征，以识别与扶梯异常相关的模式，如振动、加速度和位移。

3.特征融合：将来自不同传感器的信息合并到综合数据流中，以提高异常检测的鲁棒性和准确性。

异常识别

1.监督学习：使用标记的异常数据训练模型，以识别未来正常和异常状态之间的差异。

2.非监督学习：在没有标记数据的条件下，利用统计模型或机器学习算法检测传感器数据中的异常模式。

3.阈值设置：确定异常阈值，以平衡异常检测的灵敏度和特异性，避免误报或漏报异常。传感器数据融合与异常识别

传感器数据融合

传感器数据融合通过合并来自多个传感器的信息，以获得比单个传感器更准确、更全面的测量结果。这对于扶梯异常检测至关重要，因为它允许我们利用各种传感器的优势，实现更可靠的检测。

用于扶梯异常检测的传感器融合

*加速度计：测量扶梯的加速度，可以检测出振动、卡滞和异常运动。

*陀螺仪：测量扶梯的角速度，可以检测出倾斜和异常旋转。

*温度传感器：测量扶梯的温度，可以检测出摩擦、过热和火灾风险。

*电流传感器：测量扶梯的电流消耗，可以检测出电机故障、超载和能量消耗异常。

*视觉传感器（可选）：可以通过图像识别和运动分析提供额外的信息，有助于识别人员绊倒或物体阻碍等异常情况。

异常识别方法

*基于阈值的检测：设置预定义的阈值，当传感器数据超过这些阈值时，触发异常警报。

*统计异常检测：分析传感器数据的统计特征（如均值、标准差、协方差），并检测出与正常操作模式显著偏离的情况。

*机器学习：利用机器学习算法从训练数据中学习正常和异常模式，并使用这些模型来识别新的异常情况。

*深度学习：一种高级机器学习技术，可以从复杂数据模式中学习高层次特征，在扶梯异常检测中具有显着的潜力。

传感器数据融合的优势

*增强检测精度：通过结合来自多个传感器的信息，传感器数据融合提高了异常检测的准确性，降低了误报率。

*提高鲁棒性：通过利用冗余传感器，传感器数据融合提高了系统的鲁棒性，降低了单点故障的影响。

*提供全面洞察：传感器数据融合提供了更全面、多方面的异常情况视图，有助于诊断根本原因并采取适当的行动。

传感器数据融合的挑战

*数据同步：来自不同传感器的测量需要进行可靠的同步，以确保准确的数据融合。

*数据预处理：传感器数据通常存在噪声和异常值，需要进行预处理以去除这些影响。

*特征提取：需要从传感器数据中提取有意义的特征，才能有效地进行异常识别。

*算法选择：选择最适合特定扶梯用例的异常识别算法至关重要。

结论

传感器的融合对于扶梯异常检测至关重要，因为它可以提高精度、增强鲁棒性和提供全面的洞察。通过仔细选择和集成传感器，并应用适当的异常识别方法，我们可以开发出可靠且有效的系统，以确保扶梯的安全和平稳运行。第六部分基于机器学习的异常检测模型关键词关键要点主题名称：数据预处理

1.数据清洗：去除噪声数据、处理缺失值、平滑数据。

2.特征工程：提取与扶梯异常检测相关的特征，例如加速度、陀螺仪数据和运行时间。

3.特征选择：选择最能区分正常和异常数据的特征，以提高模型的精度。

主题名称：机器学习算法

基于机器学习的异常检测模型

智能手机传感器数据可用于检测扶梯异常，而机器学习算法可用于构建基于数据的异常检测模型。

1.特征工程

特征工程涉及从原始传感器数据中提取与异常行为相关的特征。已识别的有用特征包括：

*加速度测量：电梯的加速度分布的变化

*陀螺仪测量：电梯倾斜和旋转运动的变化

*磁力计测量：电梯磁场环境的变化

*麦克风数据：电梯运行的噪音水平变化

2.数据预处理

数据预处理包括数据清洗、归一化和降维，以提高机器学习模型的性能。

*数据清洗：删除异常值或缺失值

*归一化：将特征值缩放至相同范围，以确保所有特征具有同等权重

*降维：使用主成分分析(PCA)或t分布随机邻域嵌入(t-SNE)等技术减少特征数量

3.模型选择

根据特定应用程序和可用数据，可以使用各种机器学习算法来构建异常检测模型。常见选择包括：

*监督学习算法：使用标记数据训练模型，例如支持向量机(SVM)或决策树

*无监督学习算法：使用未标记数据训练模型，例如聚类算法或孤立森林

*混合算法：结合监督和无监督方法的算法，例如异常值检测支持向量机(ASVM)

4.模型训练和评估

模型使用训练数据集进行训练，并使用验证数据集进行评估。评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1分数。

5.模型部署

训练好的模型部署在智能手机设备上，用于实时检测扶梯异常。模型可以以应用程序的形式部署，或者集成到扶梯控制系统中。

6.实施考虑因素

在实施基于机器学习的扶梯异常检测模型时，需要考虑以下因素：

*数据收集：获取足够数量和质量的传感器数据至关重要

*实时处理：模型应能够实时处理传感器数据

*计算资源：模型的复杂性应与智能手机设备的计算能力保持一致

*隐私问题：确保保护传感器数据的隐私和安全

7.优点

基于机器学习的异常检测模型具有以下优点：

*能够检测各种类型的异常

*自适应，可以随着时间推移学习新的异常模式

*可扩展，可用于监测多个扶梯

*具有成本效益，基于利用智能手机的内置传感器

8.结论

基于机器学习的异常检测模型是一种有前途的方法，可用于智能手机传感器的扶梯异常检测。这些模型能够检测各种异常，并具有自适应性、可扩展性和成本效益。通过利用智能手机的内置传感器，可以轻松部署和实施这些模型，从而提高扶梯的安全性和可靠性。第七部分扶梯异常检测准确性评估关键词关键要点数据收集和预处理

1.使用智能手机传感器（如加速度计、陀螺仪）收集扶梯运行过程中的数据。

2.对原始数据进行预处理，包括滤波、归一化和特征提取。

3.确保数据质量和完整性，以提高异常检测的准确性。

特征提取

1.识别与扶梯异常行为相关的关键特征，例如加速度峰值、振动频率和位移变化。

2.应用机器学习算法（例如主成分分析或特征选择）提取最具信息性的特征。

3.结合时域和频域特征，提供全面的异常描述。

异常检测模型

1.探索各种异常检测技术，包括监督学习（如支持向量机）和非监督学习（如聚类算法）。

2.根据扶梯异常的特定模式选择合适的模型。

3.优化模型参数，以平衡灵敏度和特异性，最大化异常检测的准确性。

性能评估

1.使用真实世界的数据集，包括正常和异常扶梯运行的数据，评估异常检测模型的性能。

2.计算常见的性能指标，例如灵敏度、特异性和F1分数，以量化模型的准确性。

3.分析模型在不同异常类型和严重程度下的表现，以识别改进领域。

趋势和前沿

1.探索利用边缘计算和云平台进行实时异常检测的可能性。

2.结合人工智能技术（如神经网络）提高模型的健壮性和适应性。

3.研究基于深度学习的无监督异常检测方法，以处理大规模和复杂的数据集。

数据安全和隐私

1.遵守数据安全和隐私法规，例如通用数据保护条例(GDPR)。

2.匿名化和加密收集的数据，以保护用户隐私。

3.限制对数据的访问权限，防止未经授权的访问。扶梯异常检测准确性评估

评估扶梯异常检测系统准确性的方法有很多，包括：

1.混淆矩阵

混淆矩阵是一个表格，展示了实际异常事件和检测到的异常事件之间的关系。它可以计算出以下指标：

*真正率(TP)：检测到的实际异常事件数

*假正率(FP)：检测到的非异常事件数

*假负率(FN)：未检测到的实际异常事件数

*真负率(TN)：未检测到的非异常事件数

2.精度和召回率

精度是检测到的所有异常事件中实际异常事件的比例，而召回率是实际异常事件中被检测到的异常事件的比例。这两个指标可以根据以下公式计算：

```

精度=TP/(TP+FP)

召回率=TP/(TP+FN)

```

3.F1分数

F1分数是精度和召回率的加权平均值，它平衡了这两个指标。F1分数可以根据以下公式计算：

```

F1=2*(精度*召回率)/(精度+召回率)

```

4.ROC曲线

受试者工作特性(ROC)曲线是一个图，展示了检测率(TP率)和误报率(FP率)在不同的阈值下的变化。ROC曲线下面的面积(AUC)是一个指标，表示检测系统区分实际异常事件和非异常事件的能力。

5.精度-召回率曲线

精度-召回率曲线是一个图，展示了精度和召回率在不同的阈值下的变化。它可以帮助可视化检测系统在不同操作点上的性能。

6.时间到检测(TTD)

TTD是检测系统检测到异常事件并发出警报所需的时间。它是一个重要的指标，因为如果TTD过长，则系统可能无法及时采取预防措施。

7.误报率(FAR)

FAR是系统检测非异常事件并发出警报的平均频率。高FAR率可以导致警报疲劳和系统的效率下降。

8.漏报率(MOR)

MOR是系统未检测实际异常事件并发出警报的平均频率。高MOR率可以导致安全隐患和事故。

评估过程

扶梯异常检测系统的准确性评估通常涉及以下步骤：

1.收集实际异常事件和非异常事件的数据。

2.将数据分成训练集和测试集。

3.训练检测系统。

4.使用测试集评估检测系统的准确性。

5.根据评估指标分析结果。

6.根据需要调整检测系统以提高准确性。

结论

准确性评估是扶梯异常检测系统开发中至关重要的一步。通过使用各种指标和方法，可以全面评估系统的性能并确保其能够可靠地检测扶梯异常事件。第八部分智能手机扶梯异常检测系统的实现关键词关键要点传感器数据采集

-利用智能手机内置传感器（如加速计、陀螺仪、麦克风）采集扶梯运行数据。

-进行数据预处理，去除噪声和异常值，确保数据的可靠性。

-探索不同传感器数据的相关性，找出异常检测的相关特征。

异常检测算法

-采用机器学习算法（如K均值聚类、随机森林）进行扶梯异常检测。

-通过训练历史数据，建立异常检测模型，识别与正常运行模式不同的数据。

-实时监测传感器数据，并运用模型对异常情况进行判断。

警报和通知

-设置阈值，当传感器数据超出阈值时触发警报。

-通过声音、振动或短信等方式向相关人员发送警报。

-提供详细的异常信息，便于故障排除和维护。

数据存储和管理

-建立数据库存储传感器数据和异常记录。

-定期备份数据，确保数据安全和可用性。

-提供数据查询和分析接口，便于对数据进行深入分析和趋势追踪。

用户界面和交互

-设计直观的移动应用程序或Web界面，显示扶梯状态和异常信息。

-允许用户查看历史警报、管理设备和设置警报参数。

-提供反馈机制，收集用户意见和故障报告，不断完善系统。

趋势和前沿

-探索人工智能（AI）和深度学习技术在异常检测中的应用，提高检测精度。

-与物联网（IoT）和边缘计算相结合，实现实时扶梯监测。

-开发基于计算机视觉的非接触式异常检测方法，无需传感器安装。智能手机扶梯异常检测系统的实现

1.数据采集

*使用智能手机内置传感器：如加速度计、陀螺仪、磁力计。

*传感器数据采样率：通常为50-200Hz，以获得足够的分辨率和时域信息。

2.特征提取

*时间域特征：计算加速度、角速度、磁场强度的时间序列的统计量（均值、中值、方差、峰值、斜率）。

*频率域特征：使用快速傅里叶变换(FFT)将传感器数据转换为频谱，提取特征峰值及其对应频率。

*其他特征：包括扶梯的倾角、运行方向等与扶梯状态相关的特征。

3.模型训练

*使用监督学习算法：如支持向量机(SVM)、随机森林或深度学习模型。

*训练数据集：收集正常和异常扶梯运行模式下的传感器数据。

*特征选择：确定区分异常和正常模式的最有效特征。

4.异常检测

*实时数据采集和特征提取：从智能手机传感器获取数据并计算特征。

*模型推理：使用训练好的模型预测当前数据是否表示异常模式。

*异常评分：根据预测结果和特征的重要性计算异常评分。

5.异常通知

*振动提醒：智能手机通过振动警报用户。

*声音警报：智能手机发出声音警报以吸引注意力。

*物联网集成：与IoT平台连接以触发远程警报或控制措施。

6.系统优化

*能量效率：优化传感器数据采样率和算法执行以最大限度减少电池消耗