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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能座便器,更具体地说,本专利技术涉及一种智能召唤自主循迹座便器系统。
技术介绍
1、老年人和半失能患者的生活照顾,为社会的各个方面带来了挑战,对于许多老年人和半失能患者来说,如厕可能变得非常困难,容易遭遇各种安全问题,如跌倒、滑倒、困难以及心理压力,这不仅涉及到他们的健康和安全,也关乎他们的尊严。
2、智能坐便器,又称智能马桶,是指将传统的坐便器与现代电子科技进行技术性融合,能够实现除清洁污物之外的无线操控、人体臀部清洗、臀部干燥、座圈加热、智能唤醒、语音控制、跌倒识别、智能调节座温和自动洗手以及自主清洁与除臭等一系列前沿功能,其中,跌倒识别是座便器智能化的关键技术之一,该领域的研究主要集中在动作识别和姿态估计方向,其最大优势在于检测时,无需用户佩戴设备,且准确率高、视觉直观。但现有技术进行识别时,存在图像处理对算法效率要求严格,设备性能要求高、价格贵,可能侵犯用户隐私的问题,并且摄像头不仅对光照强度和拍摄角度要求较高,而且必须要求使用者与摄像头之间没有障碍物遮挡,因此难以大规模普及,难以满足老年人和半失能患者的使用需求,为了解决上述问题,现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷,本专利技术提供一种智能召唤自主循迹座便器系统,基于rfid人体动作和姿势识别技术对老年人和半失能患者的动作行为和姿态进行检测和识别,从而判断他们的如厕需求,并触发相应的功能,同时借助深度学习和机器视觉技术在紧急和特殊情况时辅助进行人体动作和姿势识别,以
2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:
3、一种智能召唤自主循迹座便器系统,包括动作和姿态检测模块、人体情感识别模块、通信模块、电机控制模块、导航和路径规划模块、人机交互模块、供电模块以及中央处理模块,动作和姿态检测模块基于rfid人体动作和姿势识别技术对用户的动作行为和姿态进行检测和识别,并对用户跌倒行为进行检测;动作和姿态检测模块包括第一摄像头、人体红外传感器、蜂鸣器、异常行为判断单元、信号数据采集单元、数据处理单元以及跌倒检测单元;信号数据采集单元通过rfid阅读器采集电磁波信号,最终接收到的电磁波信号s(t)′表示为:
4、
5、式中:s(t)′为最终接收到的电磁波信号,m为非标签反射得来的路径数量,slos(t)为标签反射内的电磁波信号,smud(t)为其他间接路径反射的电磁波信号,θlos(t)为时间为t时视线路径反射内的电磁波信号相位,θi(t)为时间为t时其他间接路径反射的电磁波信号相位,si(t)为第i个间接路径反射的电磁波信号。
6、作为本专利技术的进一步方案,动作和姿态检测模块基于rfid人体动作和姿势识别技术对用户的动作行为和姿态进行检测和识别,并对用户跌倒行为进行检测;人体情感识别模块用于集成摄像头以及语音传感器,配合深度学习算法,判断用户情感;通信模块用于实现云端通信以及数据上传;电机控制模块用于控制座便器的速度以及方向,并输出坐便器的位置信息;导航和路径规划模块用于通过智能导航和路径规划算法,使座便器自主避开障碍物,并选择最优路径到达目的地;人机交互模块用于显示信息和接收用户指令,并依照指令控制座便器;供电模块用于对座便器进行供电;中央处理模块用于通过恩智浦i.mx系列处理器控制系统运行,并与各模块进行通信。
7、作为本专利技术的进一步方案,动作和姿态检测模块包括第一摄像头、人体红外传感器、蜂鸣器、异常行为判断单元、信号数据采集单元、数据处理单元以及跌倒检测单元;第一摄像头用于采集用户如厕过程的影像数据集;人体红外传感器用于检测用户的存在与距离;蜂鸣器用于在检测到用户如厕过程中存在异常行为时发出蜂鸣;异常行为判断单元用于判断用户如厕过程中是否存在异常行为;信号数据采集单元通过rfid阅读器采集电磁波信号;数据处理单元用于处理电磁波信号;跌倒检测单元通过深度学习网络模型进行跌倒行为的检测。
8、作为本专利技术的进一步方案,异常行为判断单元用于判断用户如厕过程中是否存在异常行为,基于第一摄像头采集的用户如厕过程的影像图像,提取影像图像中用户的步伐长度参数、步频参数以及姿势变化速度参数,并获取用户未跌倒时的标准步伐长度参数、标准步频参数以及标准姿势变化速度参数,将用户的步伐长度参数、步频参数以及姿势变化速度参数以及标准步伐长度参数、标准步频参数以及标准姿势变化速度参数导入至行为异常检测模型中,进行用户如厕时的行为异常值的计算,行为异常检测模型的公式为:
9、
10、式中:rcy为用户如厕时的行为异常值,m为用户如厕过程中的影像图像数量,dbm为步伐长度参数,为标准步伐长度参数,pbm为步频参数,为标准步频参数,vbm为姿势变化速度参数,为标准姿势变化速度参数。
11、作为本专利技术的进一步方案,信号数据采集单元包括rfid阅读器以及信号分析单元,rfid阅读器用于进行信号数据采集,通过发射电磁波信号至标签天线上,形成感应电流,标签芯片激活后按照rfid阅读器的指令调整自身的阻抗,并反向散射来自rfid读写器天线的电磁波信号,以反向散射的方式将电磁波信号传送至目标rfid阅读器;信号分析单元用于获取目标rfid阅读器所接收电磁波信号内的接收信号强度指数(rss i),其中,接收信号强度指数(rssi)包括电磁波信号强度以及信号相位。
12、作为本专利技术的进一步方案,跌倒检测单元通过深度学习和机器视觉技术进行辅助检测,基于方向梯度直方图、关键点检测、特征描述和加速稳健特征算法模型,采用开源openpose工具,用于人体实时2d姿态估计,通过收集老年人和半失能患者的如厕过程的影像数据集,并进行标注和关键帧提取,利用深度神经网络对关键帧进行特征提取和分类,分类的结果将用于判断使用者的动作行为和姿态。
13、作为本专利技术的进一步方案,导航和路径规划模块用于通过智能导航和路径规划算法,使座便器自主避开障碍物,并选择最优路径到达目的地,通过第三摄像头捕捉环境图像,并利用计算机视觉算法识别障碍物和特定区域,超声波传感器用于实时检测前方的障碍物如墙壁、家具,并获取其位置和距离信息,采用slam算法实时构建环境地图并定位座便器位置,同时根据摄像头和超声波传感器的数据实时更新环境地图,采用dijkstra或a*算法规划初始清洁路径。
14、本专利技术一种智能召唤自主循迹座便器系统的技术效果和优点:本专利技术通过基于rfid人体动作和姿势识别技术对老年人和半失能患者的动作行为和姿态进行检测和识别,从而判断他们的如厕需求,并触发相应的功能;借助深度学习和机器视觉技术在紧急和特殊情况时辅助进行人体动作和姿势识别,且为座便器赋予了情感智能,使其能够更好地适应用户的需求和喜好,提升用户体验;基于智能导航和路径规划算法,使座便器具备了自主移动能力和环境适应性,能够更好地满足老年人和半失能患者的使用需求。
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1.一种智能召唤自主循迹座便器系统,包括动作和姿态检测模块、人体情感识别模块、通信模块、电机控制模块、导航和路径规划模块、人机交互模块、供电模块以及中央处理模块,其特征在于,动作和姿态检测模块基于RFID人体动作和姿势识别技术对用户的动作行为和姿态进行检测和识别,并对用户跌倒行为进行检测;动作和姿态检测模块包括第一摄像头、人体红外传感器、蜂鸣器、异常行为判断单元、信号数据采集单元、数据处理单元以及跌倒检测单元;信号数据采集单元通过RFID阅读器采集电磁波信号,最终接收到的电磁波信号S(t)′表示为:
2.根据权利要求1所述的一种智能召唤自主循迹座便器系统,其特征在于,动作和姿态检测模块基于RFID人体动作和姿势识别技术对用户的动作行为和姿态进行检测和识别,并对用户跌倒行为进行检测;人体情感识别模块用于集成摄像头以及语音传感器,配合深度学习算法,判断用户情感;通信模块用于实现云端通信以及数据上传;电机控制模块用于控制座便器的速度以及方向,并输出坐便器的位置信息;导航和路径规划模块用于通过智能导航和路径规划算法,使座便器自主避开障碍物,并选择最优路径到达目的地;人机交互模
3.根据权利要求1所述的一种智能召唤自主循迹座便器系统,其特征在于,动作和姿态检测模块包括第一摄像头、人体红外传感器、蜂鸣器、异常行为判断单元、信号数据采集单元、数据处理单元以及跌倒检测单元;第一摄像头用于采集用户如厕过程的影像数据集;人体红外传感器用于检测用户的存在与距离;蜂鸣器用于在检测到用户如厕过程中存在异常行为时发出蜂鸣;异常行为判断单元用于判断用户如厕过程中是否存在异常行为;信号数据采集单元通过RFID阅读器采集电磁波信号;数据处理单元用于处理电磁波信号;跌倒检测单元通过深度学习网络模型进行跌倒行为的检测。
4.根据权利要求3所述的一种智能召唤自主循迹座便器系统,其特征在于,异常行为判断单元用于判断用户如厕过程中是否存在异常行为,基于第一摄像头采集的用户如厕过程的影像图像,提取影像图像中用户的步伐长度参数、步频参数以及姿势变化速度参数,并获取用户未跌倒时的标准步伐长度参数、标准步频参数以及标准姿势变化速度参数,将用户的步伐长度参数、步频参数以及姿势变化速度参数以及标准步伐长度参数、标准步频参数以及标准姿势变化速度参数导入至行为异常检测模型中,进行用户如厕时的行为异常值的计算,行为异常检测模型的公式为:
5.根据权利要求3所述的一种智能召唤自主循迹座便器系统,其特征在于,信号数据采集单元包括RFID阅读器以及信号分析单元,RFID阅读器用于进行信号数据采集,通过发射电磁波信号至标签天线上,形成感应电流,标签芯片激活后按照RFID阅读器的指令调整自身的阻抗,并反向散射来自RFID读写器天线的电磁波信号,以反向散射的方式将电磁波信号传送至目标RFID阅读器;信号分析单元用于获取目标RFID阅读器所接收电磁波信号内的接收信号强度指数(RSSI),其中,接收信号强度指数(RSSI)包括电磁波信号强度以及信号相位。
6.根据权利要求1所述的一种智能召唤自主循迹座便器系统,其特征在于,跌倒检测单元通过深度学习和机器视觉技术进行辅助检测,基于方向梯度直方图、关键点检测、特征描述和加速稳健特征算法模型,采用开源OpenPose工具,用于人体实时2D姿态估计,通过收集老年人和半失能患者的如厕过程的影像数据集,并进行标注和关键帧提取,利用深度神经网络对关键帧进行特征提取和分类,分类的结果将用于判断使用者的动作行为和姿态。
7.根据权利要求1所述的一种智能召唤自主循迹座便器系统,其特征在于,导航和路径规划模块用于通过智能导航和路径规划算法,使座便器自主避开障碍物,并选择最优路径到达目的地,通过第三摄像头捕捉环境图像,并利用计算机视觉算法识别障碍物和特定区域,超声波传感器用于实时检测前方的障碍物如墙壁、家具,并获取其位置和距离信息,采用SLAM算法实时构建环境地图并定位座便器位置,同时根据摄像头和超声波传感器的数据实时更新环境地图,采用Dijkstra或A*算法规划初始清洁路径。
...【技术特征摘要】
1.一种智能召唤自主循迹座便器系统,包括动作和姿态检测模块、人体情感识别模块、通信模块、电机控制模块、导航和路径规划模块、人机交互模块、供电模块以及中央处理模块,其特征在于,动作和姿态检测模块基于rfid人体动作和姿势识别技术对用户的动作行为和姿态进行检测和识别,并对用户跌倒行为进行检测;动作和姿态检测模块包括第一摄像头、人体红外传感器、蜂鸣器、异常行为判断单元、信号数据采集单元、数据处理单元以及跌倒检测单元;信号数据采集单元通过rfid阅读器采集电磁波信号,最终接收到的电磁波信号s(t)′表示为:
2.根据权利要求1所述的一种智能召唤自主循迹座便器系统,其特征在于,动作和姿态检测模块基于rfid人体动作和姿势识别技术对用户的动作行为和姿态进行检测和识别,并对用户跌倒行为进行检测;人体情感识别模块用于集成摄像头以及语音传感器,配合深度学习算法,判断用户情感;通信模块用于实现云端通信以及数据上传;电机控制模块用于控制座便器的速度以及方向,并输出坐便器的位置信息;导航和路径规划模块用于通过智能导航和路径规划算法,使座便器自主避开障碍物,并选择最优路径到达目的地;人机交互模块用于显示信息和接收用户指令,并依照指令控制座便器;供电模块用于对座便器进行供电;中央处理模块用于通过恩智浦i.mx系列处理器控制系统运行,并与各模块进行通信。
3.根据权利要求1所述的一种智能召唤自主循迹座便器系统,其特征在于,动作和姿态检测模块包括第一摄像头、人体红外传感器、蜂鸣器、异常行为判断单元、信号数据采集单元、数据处理单元以及跌倒检测单元;第一摄像头用于采集用户如厕过程的影像数据集;人体红外传感器用于检测用户的存在与距离;蜂鸣器用于在检测到用户如厕过程中存在异常行为时发出蜂鸣;异常行为判断单元用于判断用户如厕过程中是否存在异常行为;信号数据采集单元通过rfid阅读器采集电磁波信号;数据处理单元用于处理电磁波信号;跌倒检测单元通过深度学习网络模型进行跌倒行为的检测。
4.根据权利要求3所述的一种智能召唤自主循迹座便器系统,其特征在于,异常行为判断单元用于判断用户如厕过程中是...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈士县,梁柏赫,陈付龙,祝玉军,赵传信,姜晨雨,李倩,汪玉叶,衡鑫乐,
申请(专利权)人:安徽师范大学,
类型:发明
国别省市:
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