排泄物识别方法、排泄物识别装置以及排泄物识别程序制造方法及图纸

排泄物识别装置(2)包括：声音数据获取部(211)，获取由被配置在厕所内的麦克风(1)收集到的声音数据；排泄物识别部(213)，通过将获取到的声音数据输入到识别模型来识别进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个，其中，所述识别模型是将表示排便声、排尿声以及放屁声中的任意其中之一的声音数据作为输入值，将进行了排便、排尿以及放屁中的任意其中之一作为输出值而进行了机器学习的识别模型；以及，识别结果输出部(214)，输出识别结果。输出识别结果。输出识别结果。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】排泄物识别方法、排泄物识别装置以及排泄物识别程序


[0001]本专利技术涉及识别进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个的技术。

技术介绍

[0002]大便、尿以及屁等排泄物的有无、排泄物的种类、排泄次数以及排泄时间是管理护理对象的健康的重要信息。护理人员记录有关护理对象的排泄物的信息，但该信息记录对护理人员以及护理对象造成负担。此外，在根据护理对象的报告记录有关排泄物的信息的情况下，难以从痴呆症的护理对象那里获得准确的有关排泄物的信息。
[0003]因此，以往期望客观地管理排泄的排泄管理系统。例如，专利文献1的排泄管理系统包括：非接触地测量马桶的盆部内的温度的空间分布的温度测量部；以及基于温度数据判断盆部内有无排泄物的控制部。此外，以往的排泄管理系统还包括用于测量盆部内的臭味的臭味测量部。并且，控制部基于用臭味测量部测量的臭味数据和温度数据，辨别在盆部内被排泄的排泄物是大便、小便以及放屁中的至少其中之一。
[0004]此外，例如专利文献2的马桶座装置包括水中麦克风、判断基准声音存储部以及判断部。水中麦克风被设置在水中，以防止收集在厕所内发生的噪音，更有选择地检测水中有落下物时的声音。判断基准声音存储部存储腹泻状态、便秘状态以及正常状态的大便落到水中时发出的声音的特征性的频率特性和持续时间特性。判断部比较输入信号的特性和判断基准声音存储部的大便的状态判断基准值。此时，判断部判断声音的种类是否为大便落下时的声音，并且判断大便是腹泻状态、便秘状态以及正常状态的哪一个状态。
[0005]但是，在所述以往技术中，难以识别排泄者进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个，需要进一步改善。
[0006]现有技术文献
[0007]专利文献
[0008]专利文献1：日本专利公开公报特开2015
‑
178764号
[0009]专利文献2：日本专利技术专利公开公报特开平7
‑
216963号

技术实现思路

[0010]本专利技术为了解决所述的问题而做出，其目的在于提供能够准确地识别排泄者进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个的技术。
[0011]本专利技术一个方面涉及的排泄物识别方法让计算机执行以下步骤：获取由被配置在厕所内的麦克风收集到的声音数据；通过将获取到的所述声音数据输入到识别模型来识别是进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个，其中，所述识别模型是将表示排便声、排尿声以及放屁声中的任意其中之一的声音数据作为输入值，将进行了排便、排尿以及放屁中的任意其中之一作为输出值而进行了机器学习的识别模型；以及，输出识别结果。
[0012]根据本专利技术，能够准确地识别排泄者进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个。
附图说明
[0013]图1是表示本专利技术的实施方式1的排泄管理系统的结构的图。
[0014]图2是用于说明本专利技术的实施方式1的麦克风以及排泄物识别装置的配置位置的图。
[0015]图3是用于说明本专利技术的实施方式1的排泄物识别装置的排泄物识别处理的流程图。
[0016]图4是表示本专利技术的实施方式2的排泄管理系统的结构的图。
[0017]图5是用于说明本专利技术的实施方式2的排泄物识别装置的排泄物识别处理的流程图。
[0018]图6是表示在本实施方式2中表示针对正确声音的识别结果的混淆矩阵的一例的图。
[0019]图7是表示本专利技术的实施方式3的排泄管理系统的结构的图。
[0020]图8是用于说明本专利技术的实施方式3的排泄物识别装置的排泄物识别处理的流程图。
具体实施方式
[0021](本专利技术的基础知识)
[0022]在所述专利文献1的排泄管理系统中，控制部针对温度时间序列数据比较各时刻的温度数据T
i，ch
和温度阈值T
n
，如果T
i，ch
≤T
n
，则判断为没有进行排泄，如果T
i，ch
＞T
n
，则判断为进行了排泄。
[0023]此外，臭味测量部包括对硫化氢臭味具有高灵敏度的硫化氢臭味传感器和对氨臭味具有高灵敏度的氨臭味传感器。控制部比较硫化氢臭味传感器的臭味时间序列数据中的各时刻的臭味数据O
1i
和第1臭味阈值O
n1
，并且比较氨臭味传感器的臭味时间序列数据中的各时刻的臭味数据O
2i
和第2臭味阈值O
n2
。控制部在温度时间序列数据的各时刻的温度数据T
i，ch
满足T
i，ch
＞T
n
的情况下，即进行了排泄的情况下，如果O
1i
＞O
n1
或O
2i
＞O
n2
，则判断为该排泄是大便，如果O
1i
≤O
n1
且O
2i
≤O
n2
，则判断为该排泄是小便。此外，控制部在温度时间序列数据的各时刻的温度数据T
i，ch
满足T
i，ch
≤T
n
的情况下，即没有进行排泄的情况下，如果O
1i
＞O
n1
或O
2i
＞O
n2
，则判断为放屁了。
[0024]如上所述，在以往技术中，基于温度数据、硫化氢臭味传感器的臭味数据以及氨臭味传感器的臭味数据辨别排泄物是大便、小便以及放屁中的哪一个。
[0025]但是，在高温地区用马桶进行排泄的情况下，落入盆部内的排泄物的温度有可能低于排泄前的盆部内的温度，难以准确地判断是否进行了排泄。
[0026]此外，从排泄者的肛门排出的气体中所含的硫化氢成分浓度根据排泄者便秘等身体状况而变化。此外，被排出的气体中所含的硫化氢成分浓度根据排泄者吃的食物而较大地变化，并且也根据服用的药而较大地变化。
[0027]因此，利用排泄物所含的硫化氢成分浓度难以准确地判断排泄者进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个。
[0028]此外，在所述专利文献2的马桶座装置中，利用设置在水中的麦克风检测大便落到水中的声音，判断大便是腹泻状态、便秘状态以及正常状态的哪一个，但是没有判断排泄物
是大便、尿以及放屁中的哪一个。此外，在专利文献2中，由于麦克风设置在水中，因此难以高精度地检测排尿声以及放屁声。
[0029]为了解决以上的问题，本专利技术一个方面涉及的排泄物识别方法让计算机执行以下步骤：获取由被配置在厕所内的麦克风收集到的声音数据；通过将获取到的所述声音数据输入到识别模型来识别是进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个，其中，所述识别模型是将表示排便声、排尿声以及放屁声中的任意其中之一的声音数据作为输入值，将进行了排便、排尿以及放屁中的任意其中之一作为输出值而进行了机器学习的识别模型；以及，输出识别结果。
[0030]根据该构成，识别模型将表示排便声、排尿声以及放屁本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种排泄物识别方法，其特征在于，让计算机执行以下步骤：获取由被配置在厕所内的麦克风收集到的声音数据；通过将获取到的所述声音数据输入到识别模型来识别是进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个，其中，所述识别模型是将表示排便声、排尿声以及放屁声中的任意其中之一的声音数据作为输入值，将进行了排便、排尿以及放屁中的任意其中之一作为输出值而进行了机器学习的识别模型；以及，输出识别结果。2.根据权利要求1所述的排泄物识别方法，其特征在于，所述识别模型将表示排便声、排尿声、放屁声以及在所述厕所内发生的环境声音中的任意其中之一的声音数据作为输入值，将进行了排便、排尿以及放屁中的任意其中之一或所述环境声音的发生状况作为输出值而进行机器学习，在进行所述识别时，通过将获取到的所述声音数据输入到所述识别模型，来识别进行了排便、排尿以及放屁中的哪一个或所述环境声音的所述发生状况。3.根据权利要求1或2所述的排泄物识别方法，其特征在于，所述识别模型将表示根据尿流的强弱而划分的多个水平的排尿声的各水平排尿声的声音数据作为输入值，将进行了与所述多个水平的排尿声中的任意其中之一水平的排尿声相对应的排尿作为输出值而进行机器学习，在进行所述识别时，通过将获取到的所述声音数据输入到所述识别模型来识别进行了与多个水平的排尿声中的任意其中之一水平的排尿声相对应的排尿，还测量连续识别为进行了所述排尿的时间；还利用识别出的所述排尿的水平和测量到的所述时间计算排尿量。4.根据权利要求1至3中任一项所述的排泄物识别方法，其特征在于，所述识别模型将表示与大便的状态相对应的排便声的声音数据作为输入值，将大便的状态作为输出值...

【专利技术属性】
技术研发人员：釜井孝浩，
申请(专利权)人：松下控股株式会社，
类型：发明
国别省市：