《中国家庭发展报告2015》指出家庭结构发展中家庭规模小型化和家庭养老需求与医疗养老结合的需求越来越大等特点。独居老人作为家庭成员中重要监护对象,多种老年疾病的影响使得独居老人在室内活动风险大大增加。因此,利用老人日常的轨迹数据本文提出一种能够自动检测老人的异常行为的方法以及从轨迹数据中抽取用户行为模式和行为抽象表达的方法。本文针对独居老人在室内的行为活动监护方面做了一些研究：(1)采用基于UWB技术的实时定位系统对独居在室内的活动进行实时定位并将定位数据实时展示；(2)构建用户模型、兴趣热点区域模型、行为异常检测规则模型；采用基于密度的聚类方法,对用户轨迹数据进行区域划分获得监控区域,并通过统计用户在监控的驻留时长构建驻留时长阂值作为判定用户异常行为的条件；(3)提出基于用户的历史轨迹数据抽取用户行为序列方法,利用用户行为序列的概率统计筛选出用户的常规的行为序列,并针对这些行为序列进行抽象表达为包含时间信息和驻留时长信息的行为序列。综上所述,本文主要利用基于UWB技术的实时定位系统获取用户的轨迹数据,采用基于密度的聚类方式对轨迹数据进行区域划分获取兴趣热点监控区域,构建用户行为模型,构建用户行为序列的抽象表达方法,构建基于时间规律的用户驻留时长阈值线,然后依据用户驻留时长作为判断用户的异常行为的条件。