[發明專利]一種具有個體識別裝置的智能坐便器及其控制方法有效
| 申請號: | 201610118077.8 | 申請日: | 2016-03-02 |
| 公開(公告)號: | CN105804186B | 公開(公告)日: | 2018-04-17 |
| 發明(設計)人: | 龍克文;顏天寶 | 申請(專利權)人: | 佛山市川東磁電股份有限公司 |
| 主分類號: | E03D9/00 | 分類號: | E03D9/00;G06F19/00 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司11332 | 代理人: | 張海英,林波 |
| 地址: | 528513 廣東省佛山*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 具有 個體 識別 裝置 智能 坐便器 及其 控制 方法 | ||
技術領域
本發明涉及智能坐便設備領域,尤其涉及一種具有個體識別裝置的智能坐便器及其控制方法。
背景技術
隨著技術的進步和經濟社會的發展,越來越多的家庭使用智能坐便器,智能坐便器可在使用期間為家庭成員作常規健康檢測,比如尿液檢測、體溫檢測、血壓檢測等,智能坐便器可充當著家庭保健醫生的角色。但在應用中如何將健康檢測數據和使用者身份對應以防止健康檢測數據記錄混亂成為了一個重要的技術問題,現有技術中采用指紋識別、人臉識別或虹膜識別對使用者身份進行識別,這增加了使用操作復雜性,尤其是對一些不熟悉使用設備的小孩和中老年人來說以上的識別操作過于復雜。而對于成員體重存在一定差異的家庭,體重信息也是一個辨別身份的重要信息,如何將體重信息應用于智能坐便器的個體識別上成為了一個亟待解決的技術問題。
發明內容
本發明的目的在于提出一種適用于成員體重存在一定差異的家庭,通過體重識別使用者身份的具有個體識別裝置的智能坐便器及其控制方法。
為達此目的,本發明采用以下技術方案:
一種具有個體識別裝置的智能坐便器,包括識別控制器、壓力傳感器和坐便器本體,所述識別控制器安裝于所述坐便器本體的外壁的一側,所述壓力傳感器安裝于所述坐便器本體的座圈的內部,所述壓力傳感器和所述識別控制器電連接,所述坐便器本體設置健康檢測模塊,所述健康檢測模塊用于測量用戶的健康檢測數據;
所述識別控制器包括信息輸入存儲模塊、控制處理模塊、體重比較模塊和健康檢測數據對應模塊,所述信息輸入存儲模塊、體重比較模塊、健康檢測數據對應模塊和所述控制處理模塊電連接;
所述信息輸入存儲模塊用于輸入并存儲用戶號和對應所述用戶號的體重預設值,所述壓力傳感器用于測量如廁期間的體重數據并將所述體重數據發送至所述控制處理模塊,所述控制處理模塊用于計算如廁期間的體重平均值,所述體重比較模塊用于匹配所述體重平均值到最接近的所述體重預設值,所述控制處理模塊還用于找出與所述體重比較模塊得出的最接近的所述體重預設值對應的用戶號,所述健康檢測數據對應模塊用于將所述用戶號和所述健康檢測數據綁定。
優選地,還設有電子鼻,所述電子鼻安裝于所述坐便器本體的內缸的一側,所述電子鼻用于區分大小便;所述體重比較模塊還設有內置大便偏差率和小便偏差率的條件器,所述電子鼻的輸出端和所述體重比較模塊的條件器的輸入端電連接,所述體重比較模塊通過所述條件器的大便偏差率或小便偏差率匹配所述體重平均值到最接近的所述體重預設值。
優選地,所述識別控制器還包括指紋識別模塊,所述指紋識別模塊和所述控制處理模塊電連接,所述指紋識別模塊用于當所述體重比較模塊匹配的所述體重預設值并非唯一時通過指紋識別所述用戶號;所述信息輸入存儲模塊還用于輸入并存儲與用戶號對應的指紋。
優選地,所述壓力傳感器的體重測量精確度為精確至小數點后兩位。
優選地,所述識別控制器還包括信息顯示模塊,所述信息顯示模塊和所述控制處理模塊電連接,所述信息顯示模塊用于顯示用戶信息。
優選地,設有若干個所述壓力傳感器,所述壓力傳感器間隔均勻地安裝于所述坐便器本體的座圈的內部。
一種具有個體識別裝置的智能坐便器的控制方法,包括:
步驟1,預先輸入并存儲用戶號及其對應的體重預設值;
步驟2,在用戶使用智能坐便器時,持續測量如廁期間的體重數據;
步驟3,計算所述步驟2中的體重數據的平均值,得出體重平均值A;
步驟4,所述體重平均值A和已存儲的所述體重預設值進行比較,匹配所述體重平均值A到最接近的所述體重預設值B;
步驟5,根據所述步驟4的最接近的所述體重預設值B找出對應的用戶號C;
步驟6,將健康檢測數據和所述步驟5中的用戶號C進行綁定。
優選地,還設有區分大小便,找出對應的大便偏差率或小便偏差率的步驟:當為大便時,所述步驟4為比較得出在大便偏差率內的與所述體重平均值A匹配的最接近的所述體重預設值B;當為小便時,所述步驟4為比較得出在小便偏差率內的與所述體重平均值A匹配的最接近的所述體重預設值B,匹配公式如下所述:
limn=1,2,3...[x(1±k)-yn]2=0,則z=yn;
x為所述體重平均值A,k為大便偏差率或小便偏差率,yn為已存儲的所述體重預設值,z為最接近的所述體重預設值。
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