随着经济发展、医疗水平的提高,及受现行人口政策影响,我国已经进入并将长期处于人口老龄化社会。城市老年人“空巢家庭”比例已达49.7%,接近一半；农村老年人“空巢家庭”比例也达到38.3%,上升速度比城市更快。社会化养老已经成为我国社会和家庭迫切需要推行的模式,如何有效监护空巢家庭内的老人对减轻社会和家庭的负担具有十分重要的意义。在对现有家居监护产品、技术和空巢老人生活状况的调查研究基础上,本文针对安全防范监测算法进行了深入的研究,并进行了以下研究工作：首先,针对已有安全防范监测算法复杂性高、实现难度大等问题,提出一种基于区域驻留时间的非安全状态识别算法。该算法不依赖某些特定的采集设备和传感器,可应用于不同的家居环境中；通过时间序列预测分析方法处理所采集的数据,有效建立个性化模型,可适应不同地域、不同行为习惯的老人需求。其次,考虑到很难通过人眼察觉老人生理衰退或者慢性疾病的发生,提出了一个基于隐马尔科夫模型的序列检测算法来判断老人生理异常的演变。该算法分别建立正常和异常老人生理模型,通过检测传感数据和模型的匹配度来分析老人生理演变行为序列,可根据老人的日常关键行为数据来识别老人生理上的显著变化,及时有效地发现其中的可疑风险,减少对社会和家庭的负担、提高了老人的生活质量。最后,通过仿真实验验证了基于区域驻留时间的异常检测算法以及基于隐马尔科夫模型的老人生理变化识别算法的可行性和有效性。