随着家庭结构的改变以及人口结构老龄化程度的加深,作为弱势群体中的独居老人的养老问题,使中国未来的发展面临着严峻的挑战。为积极应对老龄化,解决独居老人的养老问题,政府推行的以家庭为单位的居家养老模式是目前和未来一定时期内较为理想的养老服务模式。由于老年人的身体机能等各方面的衰退以及受多种慢性疾病的影响,如何提高独居老人在室内的日常行为活动的安全监护,降低室内活动的意外风险,构建安全、智能的居家养老服务环境,具有重要的社会意义。本文以居家养老服务环境中独居老人的异常行为检测为研究背景,基于独居老人室内日常行为活动轨迹,进行了如下研究工作:(1)本文首先对现有独居老人监护系统的研究现状归纳总结,针对独居老人室内空间位置的获取,分析对比了不同室内定位技术方法,本文采用基于低功耗、低成本、高精度的蓝牙室内定位系统对独居老人的室内活动采集实时定位数据并存储。(2)针对室内空间环境中独居老人运动状态的未知性和不确定性,对独居老人日常行为活动中的多种运动状态,本文采用基于交互式多模型的卡尔曼滤波跟踪算法进行多种运动状态的移动对象滤波跟踪。通过仿真实验结果显示,该算法的滤波跟踪效果要比单一模式的滤波器的跟踪效果好。(3)考虑独居老人个体的差异性,其在室内各位置区域的活动时间点以及在各个空间区域的停留时间长度等不同,本文提出一种基于3?准则的停留时间长度阈值的提取方法。通过对独居老人不同空间位置的历史停留时间长度分析,其停留时间长度服从高斯正态分布模型;融合高斯正态分布的特点,基于3?准则建立独居老人室内空间位置正常行为活动的停留时间阈值提取方法。然后通过判断独居老人在室内某空间位置以及在该空间位置区域的停留时间长度是否超出该位置的停留时间长度阈值进行异常状态检测,从而实现对独居老人的远程监护及紧急情况报警。