【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，特别是一种基于bvc量表模式的暴力行为智能识别与预警方法及系统。
技术介绍
1、随着社会对精神健康和暴力行为的关注不断增加，如何有效识别和预警潜在的暴力行为，成为医疗和心理干预领域亟待解决的重要问题。传统的暴力行为识别主要依赖于医护人员的经验判断和行为观察，这种方法不仅主观性强、效率低，而且难以适应复杂多变的患者心理状态。随着科技的进步，利用先进的技术手段，尤其是深度学习、计算机视觉和自然语言处理等，来实现对暴力行为的自动识别和实时监控，已成为一种新的研究方向。
2、暴力行为的识别往往需要综合考虑多个因素，包括情绪状态、言语表现和肢体语言等。现有的评估工具如bvc(暴力倾向评估量表)提供了一种结构化的方法来评估患者的暴力倾向，但其评估过程仍然依赖于人工观察和主观判断，难以实现全面而及时的评估。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于bvc量表模式的暴力行为智能识别与预警方法及系统，以解决现有技术中的不足，能够通过基于bvc量表的智能识别与预警方法，快速响应和干预潜在的暴力行为，提高识别的准确性、时效性和全面性。
2、本申请的一个实施例提供了一种基于bvc量表模式的暴力行为智能识别与预警方法，所述方法包括：
3、根据bvc评估量表的评估内容与模式，并结合患者的非结构化数据，通过自然语言处理技术和计算机视觉算法提取出与暴力倾向相关的行为特征，其中，所述行为特征包括：情绪状态、肢体语言和言语表现；
4、基于
5、通过部署训练后的智能识别模型在监控系统中，持续对患者行为进行实时分析，当模型识别到潜在的暴力行为时，生成行为分析报告并触发预警机制，其中，所述行为分析报告包含：识别的行为特征、情绪变化以及与bvc量表中相关指标的对应关系。
6、可选的，所述根据bvc评估量表的评估内容与模式，并结合患者的非结构化数据，通过自然语言处理技术和计算机视觉算法提取出与暴力倾向相关的行为特征，包括：
7、分析bvc量表中的各项评估内容，确定与暴力倾向相关的多维评估指标；
8、收集患者的非结构化数据，对非结构化数据中的视频监控数据，采用计算机视觉技术提取患者的肢体语言和动作模式，将肢体语音和动作模式信息编码为时序特征，以反映患者在特定情境下的动态行为，建立时序特征与bvc量表评估指标之间的特征映射；
9、应用深度学习模型进行面部表情分析，量化情绪状态，以建立情绪特征与bvc量表评估指标之间的特征映射；
10、对非结构化数据中的音频录音数据进行声学特征提取，运用梅尔频率倒谱系数和音调分析技术，识别与情绪状态相关的语音特征，使用自然语言处理技术分析患者言语中的情感特征，以建立语音特征和情感特征与bvc量表评估指标之间的特征映射；
11、将时序特征、情绪特征、语音特征和情感特征进行融合，采用主成分分析或特征选择算法对特征进行降维和筛选，以减少冗余并保留最具信息量的特征；
12、将融合后的特征存储在多维行为特征数据库中，以使特征反映bvc量表中对应映射的相关指标。
13、可选的，所述基于所提取的行为特征，利用深度学习技术构建针对暴力行为的智能识别模型，包括：
14、从收集到的多维行为特征数据库中提取用于模型训练的样本，并进行数据标注，利用bvc量表的评分标准对样本进行分类，标明每个样本的暴力倾向等级，为训练提供监督信号；
15、构建结合卷积神经网络cnn和长短时记忆网络lstm的混合模型架构，其中，所述cnn用于提取空间特征，所述lstm用于处理和分析时间序列数据，捕捉行为的动态变化；
16、获取一个用于大规模通用行为识别任务上的预训练模型，作为cnn部分的基础，针对在大规模通用行为识别任务上预训练的cnn模型，微调该cnn模型的最后几层，以适应新的暴力行为识别任务，减少从头训练所需的数据量和时间；
17、对微调后的cnn模型进行二次训练，同时训练lstm模型，得到训练完成的混合模型架构，作为智能识别模型。
18、可选的，所述通过部署训练后的智能识别模型在监控系统中，持续对患者行为进行实时分析，当模型识别到潜在的暴力行为时，生成行为分析报告并触发预警机制，包括：
19、提取患者行为的多模态特征向量，其中，所述多模态特征向量与多维行为特征数据库中的特征对应；
20、将提取的多模态特征输入到训练好的智能识别模型中，进行实时识别，当模型识别到潜在的暴力行为时，触发警报机制，其中，将智能识别模型输出的置信度与预设阈值进行比较，如果超过预设阈值，则识别为潜在暴力行为，生成行为分析报告并触发预警机制。
21、本申请的又一实施例提供了一种基于bvc量表模式的暴力行为智能识别与预警系统，所述系统包括：
22、提取模块，用于根据bvc评估量表的评估内容与模式，并结合患者的非结构化数据，通过自然语言处理技术和计算机视觉算法提取出与暴力倾向相关的行为特征，其中，所述行为特征包括：情绪状态、肢体语言和言语表现；
23、构建模块，用于基于所提取的行为特征，利用深度学习技术构建针对暴力行为的智能识别模型；
24、识别模块，用于通过部署训练后的智能识别模型在监控系统中，持续对患者行为进行实时分析，当模型识别到潜在的暴力行为时，生成行为分析报告并触发预警机制，其中，所述行为分析报告包含：识别的行为特征、情绪变化以及与bvc量表中相关指标的对应关系。
25、本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。
26、本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。
27、与现有技术相比，本专利技术提供的一种基于bvc量表模式的暴力行为智能识别与预警方法，根据bvc评估量表的评估内容与模式，并结合患者的非结构化数据，通过自然语言处理技术和计算机视觉算法提取出与暴力倾向相关的行为特征；基于所提取的行为特征，利用深度学习技术构建针对暴力行为的智能识别模型；通过部署训练后的智能识别模型在监控系统中，持续对患者行为进行实时分析，当模型识别到潜在的暴力行为时，生成行为分析报告并触发预警机制，从而能够通过基于bvc量表的智能识别与预警方法，快速响应和干预潜在的暴力行为，提高识别的准确性、时效性和全面性。
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1.一种基于BVC量表模式的暴力行为智能识别与预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据BVC评估量表的评估内容与模式，并结合患者的非结构化数据，通过自然语言处理技术和计算机视觉算法提取出与暴力倾向相关的行为特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所提取的行为特征，利用深度学习技术构建针对暴力行为的智能识别模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过部署训练后的智能识别模型在监控系统中，持续对患者行为进行实时分析，当模型识别到潜在的暴力行为时，生成行为分析报告并触发预警机制，包括：
5.一种基于BVC量表模式的暴力行为智能识别与预警系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述提取模块，具体用于：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述构建模块，具体用于：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述识别模块，具体用于：
9.一种存储介质，其特征在于，所
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于bvc量表模式的暴力行为智能识别与预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据bvc评估量表的评估内容与模式，并结合患者的非结构化数据，通过自然语言处理技术和计算机视觉算法提取出与暴力倾向相关的行为特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所提取的行为特征，利用深度学习技术构建针对暴力行为的智能识别模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过部署训练后的智能识别模型在监控系统中，持续对患者行为进行实时分析，当模型识别到潜在的暴力行为时，生成行为分析报告并触发预警机制，包括：
5.一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：何佩虹，陈香萍，汤陈晓，
申请(专利权)人：浙江省武义县第一人民医院，
类型：发明
国别省市：
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