基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及大小便精确识别技术领域，具体是指一种基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。


背景技术：

2.针对失能半失能人群大小便难以自理的情况，为能够更好地利用自动化设备(机器人)照护其大小便。大小便的自动检测成为自动化设备必须要攻克的问题，当前大小便的自动检测是业界难点，现有技术大都是简单用大小便传感器概念一带而过，或者单一的电容传感器加分区域布置，或者单一磁感应传感器，这样的检测手段实际是无法精确获得的大小便的真实发生情况，因此并不能为系统的响应行为(清洗等)提供合理依据，这就导致实际市场中设备并不具有完整的自动化和智能化，无法在离开护理人员的条件下独立完成工作。
3.基于此，当前亟需一种自动化和智能化的失能人群大小便照护产品，以为其进入市场提供指导和方向。


技术实现要素：

4.本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种全自动化智能化的基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
5.为了实现上述目的，本发明的基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质如下：
6.该基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：
7.(1)根据用户的实际感知以及个人体验，确定大小便检测判断优先级；
8.(2)根据优先级的判断结果，对大小便检测特征形态进行特征分类识别处理；
9.(3)根据分类处理结果，采用多模态融合策略对分类处理的各个单一特征进行融合分析，以获取用户大小便特征融合判断结果；
10.(4)根据获取到的所述的用户大小便特征融合判断结果，系统完成大小便的精准检测的响应处理以及用户清洁，并为用户提供身体状态的智能分析，以供其参考。
11.较佳地，所述的步骤(1)具体为：
12.根据用户的实际感知以及个人体验，并基于特征判断重要性确定大小便检测优先级，所述的大小便检测优先级设置为按照以下顺序进行确认：
13.a、判断是否有大小便；
14.b、判断是否大便(可包含小便)开始；
15.c、判断是否大便(可包含小便)结束；
16.d、判断是否只有小便；
17.e、判断是否小便结束。
18.较佳地，所述的步骤(2)具体为：
19.利用大小便检测优先级的判断结果，根据时间类特征、触发信号特征、形态变化特征、物理检测特征以及其他大小便固液状态识别特征，对检测到的大小便判断结果进行特征分类识别处理。
20.较佳地，所述的时间类特征包括但不限于：大小便发生的时间、持续时间以及间隔时间；
21.所述的触发信号特征包括但不限于：遮挡以及碰撞；
22.所述的形态变化特征包括但不限于：形状、面积、堆积以及空洞；
23.所述的物理检测特征包括但不限于：温度、湿度、声音以及重量。
24.尤佳地，所述的步骤(3)中所述的多模态融合策略包括：
25.时间轴同步算法策略，所述的时间轴同步算法策略用于根据检测到的大小便的各个分类特征，将时间分辨率选取特征频率最高的时钟进行同步处理，再利用最高时钟对其余特征频率较低的时钟进行拟合处理，以获取相应的大小便时间轴同步采集结果。
26.尤佳地，所述的步骤(3)中所述的多模态融合策略包括：
27.时间类特征采集策略，所述的时间类特征采集策略根据大小便在不同阶段的发生状态，基于同步时钟进行相应参数的数据特征采集。
28.尤佳地，所述的步骤(3)中所述的多模态融合策略包括：
29.空间类特征采集分析策略，所述的空间类特征采集分析策略用于根据大小便形态特征、时间触发特征以及物理检测特征，对当前大小便在空间状态下的不同特征进行采集分析。
30.尤佳地，采用直方图分析、形态学方法以及扫描线算法获得待检测大小便的形状和面积，进而获得是否产生形态变化的结果，以获取所述的大小便形态特征；
31.当系统检测到触发信号特征，则开始进行计时获得大小便的开始时间，并同步分析其他特征的有效性，从而确定本次计时的有效性以及结束时间，以获得相应的时间触发特征；
32.利用温度传感器、湿度传感器、声音传感器以及重量传感器对所述的物理检测特征进行采集分析。
33.尤佳地，所述的步骤(3)中所述的多模态融合策略还包括：
34.空间特征融合算法策略，所述的空间特征融合算法策略用于将获取到的数个单一特征分类识别结果设置成对应的数个弱分类器，并将数个所述的弱分类器按照特征融合算法形成强分类器，以获取大小便最终的特征融合判断结果。
35.更佳地，所述的步骤(4)具体为：
36.系统根据获取到的特征融合判断结果，利用智能大小便机器人的自清洁处理系统对检测识别到的大小便的实际发生情况，按照用户的体感和个人习惯进行响应处理，以配置最优适配参数进行用户大小便的清洁和烘干处理，并提供用户近期身体状态参考数据。
37.更佳地，所述的步骤(4)包括以下步骤：
38.(4.1)利用智能大小便机器人的自清洁处理系统对检测到的大小便特征融合判断
结果，进行大小便状态感应处理以及大小便收集处理；
39.(4.2)待污物收集完毕后，根据用户的体感和个人习惯进行清洁和烘干处理；
40.(4.3)根据用户每次大小便产生的识别检测情况，进行累计智能统计分析，并基于该统计分析结果给出当前该用户的近期身体状态，以供所述的用户进行参考使用。
41.该基于多模态融合处理实现精确检测大小便的装置，其主要特点是，所述的装置包括：
42.处理器，被配置成执行计算机可执行指令；
43.存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，实现上述所述的基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法的各个步骤。
44.该基于多模态融合处理实现精确检测大小便的处理器，其主要特点是，所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述所述的基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法的各个步骤。
45.该计算机可读存储介质，其主要特点是，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述所述的基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法的各个步骤。
46.采用了本发明的该基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，相较于现有技术中普遍采用单模态单类传感器，或者采用单传感器多个布局的方式，这种单一简单化方法而言，其并不能在实际应用当中解决精确检测大小便具体发生情况的问题，无法精确化检测大小便就导致无法实现自动化和智能化，从而能够有效的解决现有技术无法做到无人化和少人化的市场痛点。本技术方案提出了一种完整的精确自动检测其大小便状况的算法框架，为失能人群大小便照护产品真正进入市场提供了有效的指导和方向，具有较为突出的社会影响力和商业价值。
附图说明
47.图1为本发明的基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法的流程图。
具体实施方式
48.为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。
49.在详细说明根据本发明的实施例前，应该注意到的是，在下文中，术语“包括”、“包含”或任何其他变体旨在涵盖非排他性的包含，由此使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包含这些要素，而且还包含没有明确列出的其他要素，或者为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
50.本技术方案基于多模态融合检测的方法来识别大小便，以便在部署了多个不同类型的传感器的采集设备或系统中，自动地检测并获取大小便发生时的各类形态特征，并通过对这些特征进行融合数据信号算法分析，进而为相应的控制响应系统提供依据。该系统化解决方法主要内容为：
51.1、系统解决问题的优先级确定，大小便并非简单混合一起考虑，必须确定其优先级，本方法优先级为：是否有大小便，是否大便(可包含小便)开始，是否大便(可包含小便)
结束，是否只有小便，是否小便结束；
52.2、系统要精确获取大小便发生时的各类形态特征，这样才能获得大小便发生时的真实情况，才能为后续行为提供合理依据。包括时间类特征：大小便发生的时间，持续时间，间隔时间等；触发信号特征，遮挡，碰撞等；形态特征：形状，面积，堆积，空洞等；其他特征：温度，湿度，声音，重量等。其他针对大小便液体和固体的其他特征。
53.3、系统基于优先级，要针对各类特征进行采集并融合，进而形成统一判断方法。首先根据时间轴进行同步，同时采集各类特征；其次根据优先级，选取该时刻的不同特征进行融合计算；最后输出合理性依据结果。
54.4、系统响应行为的合理性依据结果，本系统强调合理性依据的产生及给出相关建议行为，响应性行为是对某种具体设备的某种具体动作而已。具体设备响应行为设计，针对具体设备行为的响应方法，及希望的响应建议，可以参考来自于系统的合理性依据结果，系统可以给予一定的后处理配置参数。例如大便结束后1分钟，系统可以建议设备进行冲洗行为；例如根据大便的干湿粘连情况，系统可以建议设备的冲洗水量和压力。
55.下面将详细介绍本技术方案的具体内容，请参阅图1所示：
56.该基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法，其中，所述的方法包括以下步骤：
57.(1)根据用户的实际感知以及个人体验，确定大小便检测判断优先级；
58.(2)根据优先级的判断结果，对大小便检测特征形态进行特征分类识别处理；
59.(3)根据分类处理结果，采用多模态融合策略对分类处理的各个单一特征进行融合分析，以获取用户大小便特征融合判断结果；
60.(4)根据获取到的所述的用户大小便特征融合判断结果，系统完成大小便的精准检测的响应处理以及用户清洁，并为用户提供身体状态的智能分析，以供其参考。
61.在实际应用当中，本技术方案进行大小便检测分类优先级判定原因包括：大小便的多样性和差异性，大小便往往同时产生，导致对其判断的复杂性。若想系统具有足够的智能性，必须要对大小便进行精确感应，并对大小便进行分类(多样化特征)及优先级(特征判断重要性)判定。
62.在实际应用当中，大小便检测判断优先级确定：大小便的检测是为了智能化二便处理，通过对实际用户的感知和体验分析(常识)可知，大便感应的重要性和优先级远远超过小便，后续的清理和烘干等系统响应行为主要应对大便，次要应对小便，所以本技术方案首次明确提出优先级概念。
63.作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(1)具体为：
64.根据用户的实际感知以及个人体验，并基于特征判断重要性确定大小便检测优先级，所述的大小便检测优先级设置为按照以下顺序进行确认：
65.a、判断是否有大小便；
66.b、判断是否大便(可包含小便)开始；
67.c、判断是否大便(可包含小便)结束；
68.d、判断是否只有小便；
69.e、判断是否小便结束。
70.作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(2)具体为：
71.利用大小便检测优先级的判断结果，根据时间类特征、触发信号特征、形态变化特征、物理检测特征以及其他大小便固液状态识别特征，对检测到的大小便判断结果进行特征分类识别处理。
72.作为本发明的优选实施方式，所述的时间类特征包括但不限于：大小便发生的时间、持续时间以及间隔时间；
73.所述的触发信号特征包括但不限于：遮挡以及碰撞；
74.所述的形态变化特征包括但不限于：形状、面积、堆积以及空洞；
75.所述的物理检测特征包括但不限于：温度、湿度、声音以及重量。
76.在实际应用当中，大小便检测特征形态分类具体为：大小便判断优先级确立后，根据优先级和重要性分析，需要对大小便发生时的各类形态特征进一步获得并分析后，才能真正精确检测大小便的产生情况，并以此为后续系统响应行为提供依据。
77.本技术方案基于现有技术条件确定的大小便发生时的分类形态特征为：
78.1)时间类特征：大小便发生的时间，持续时间，间隔时间等；
79.2)触发信号特征，遮挡，碰撞等；
80.3)形态变化特征：形状，面积，堆积，空洞等；
81.4)其他物理特征：温度，湿度，声音，重量等。
82.5)其他针对大小便液体和固体的其他特征。
83.可以理解的是，在实际应用当中，大小便的实际分类类别包括但不限于上述列举出来的部分特征，其可根据实际分析情况进行适时的调整。
84.作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(3)中所述的多模态融合策略包括：
85.时间轴同步算法策略，所述的时间轴同步算法策略用于根据检测到的大小便的各个分类特征，将时间分辨率选取特征频率最高的时钟进行同步处理，再利用最高时钟对其余特征频率较低的时钟进行拟合处理，以获取相应的大小便时间轴同步采集结果。
86.作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(3)中所述的多模态融合策略包括：
87.时间类特征采集策略，所述的时间类特征采集策略根据大小便在不同阶段的发生状态，基于同步时钟进行相应参数的数据特征采集。
88.作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(3)中所述的多模态融合策略包括：
89.空间类特征采集分析策略，所述的空间类特征采集分析策略用于根据大小便形态特征、时间触发特征以及物理检测特征，对当前大小便在空间状态下的不同特征进行采集分析。
90.作为本发明的优选实施方式，采用直方图分析、形态学方法以及扫描线算法获得待检测大小便的形状和面积，进而获得是否产生形态变化的结果，以获取所述的大小便形态特征；
91.当系统检测到触发信号特征，则开始进行计时获得大小便的开始时间，并同步分析其他特征的有效性，从而确定本次计时的有效性以及结束时间，以获得相应的时间触发特征；
92.利用温度传感器、湿度传感器、声音传感器以及重量传感器对所述的物理检测特征进行采集分析。
93.作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(3)中所述的多模态融合策略还包括：
94.空间特征融合算法策略，所述的空间特征融合算法策略用于将获取到的数个单一特征分类识别结果设置成对应的数个弱分类器，并将数个所述的弱分类器按照特征融合算法形成强分类器，以获取大小便最终的特征融合判断结果。
95.在实际应用当中，本技术方案的多模态融合策略方法为：大小便检测的分类及优先级确定后，由于存在时间轴和空间特征的差异性和多样性，必须有合理的判断算法来形成大小便检测结果，这就需要对多种单一特征进行融合分析，本技术方案的多模态融合策略具体包括：
96.1)时间轴同步算法策略：参考行业通用算法策略思路，时间分辨率选取特征频率最高的时钟来进行同步，其余特征频率较低的利用最高时钟来拟合。例如：大便形状的变化是持续性特征(包括形状和面积等)，为了保证实时不堆积，每秒10次检测，时钟频率为100ms/次，而碰撞触发特征实时性要求不高，假设每秒2次检测，则时钟频率为500ms/次，那么我们选择同步时钟为100ms。
97.2)时间类特征采集策略：基于同步时钟来采集提取即可，例如大小便发生的时间控制在秒级容忍度，则在100ms的倍数上确定是否出现即能满足其采集需求。
98.3)空间不同特征的采集分析策略：不同特征独立采集并分析，采集频率根据实际选择特征的不同，以及对各个特征频率的要求不同而确定。
99.采集和分析的算法可采用业界通用的适合本特征分析算法即可，实例如下：
100.a)形状特征，可以利用直方图分析，形态学方法，扫描线算法最终获得形状和面积，进而形成是否堆积的结果；例如大便采集形状时，由于大便是块状结构，容易堆积引起无法处理，堆积时形状会增大，此时利用直方图分析，可以为后续二值化处理提供参数，获取大便的形状边缘，二值化处理后的结果，利用形态学处理方法，可以把中间的空洞填充，此时利用扫描线算法可以进一步形成面积结果，这种形状和面积特征的变化过程，可以进一步得到是否堆积，为后续的大便处理行为提供依据。
101.b)持续时间特征，只需要利用规则分析算法即可，一旦发生触发信号特征，即可开始进行计时获得开始时间，同步分析其他特征的有效性，确定本次计时有效性及结束时间；例如采用电容式触发传感器，当小便和大便产生时，都会形成触发信号，而此时大便是需要实时处理的，由于失能人群往往不能控制多次小便，而小便并不需要每次都进行冲洗烘干等行为响应，故需要叠加其他有效特征来判断大便是否产生，或者小便是否连续产生多次，形状类特征的同步判断就变得非常有价值，故而多特征同步判断减少误差是必要的。
102.c)温度特征，温度传感器直接采集即可，作为有效性分析，时间分辨率单位可选择合适单位即可，例如秒。
103.4)空间不同特征的融合算法策略：融合特征的采集及分析存在其必要性和合理性，这是由于对实际多种单一特征需要统一处理才能进一步形成所需要的高级特征，并进一步形成最终大小便的检测判断特征。
104.这种融合特征算法分析策略，一般采用模式识别的算法来实现，多个单一特征分类器形成多个弱分类器，多个弱分类器进一步利用规则类人工智能算法来形成强分类器，此时就能获得可靠性非常高的判断结果。根据所选择的多个单一特征不同，一般推荐各类人工智能算法，机器学习，adaboost，随机森林，隐马尔可夫链，向量场等成熟算法。
105.例如大小便开始的时间特征处理：如果仅仅用触发类特征确定的话，会存在很多
误差，若要保证其精确性，必须要忽略误差的产生，但单一传感器进行触发可靠性存在概率性误差，或者仅仅在单一传感器进行空间位置等排列组合也不能解决概率性误差的存在，只有利用多种不同特征的特性融合判断，才能极大概率地降低误差，保证系统的稳定可靠性。例如某个人的特征识别，必须要获得其性别，年龄范围，步态特征，穿着搭配等多种单一特征后进行融合分析，才能精准跟踪这个人，否则很容易丢失。例如人脸识别，会根据人脸的细节特征来判断，头部，眼部，鼻子，嘴巴，以及各部位的相对位置等特征，可以精确地判断识别到某个人。
106.例如机器学习算法的使用，当大便开始产生时，除了大便本身(干燥块状，稀稠泥状等)会存在不同于液态的特征性外，还会有随着大便的不断变化，由少到多，逐步累积的形状变化趋势特征，假设我们对大便形状特征的采集频率为8次/秒，就可以采用机器学习的算法(例如lism，mlp等)来训练这些特征，随着实际使用过程中用户的增加，采集到不同用户的的大便特征数据的累积，机器学习的算法可以持续训练并改进，进而得到更精确的检测结果。
107.例如隐马尔可夫链或者向量场算法的使用，在精确检测大便产生过程中，由于单一特征的可靠性不高，为了提高检测精度和可靠性，我们提出采用多特征融合检测的方法，对于每种特征的重要性和相互之间的协同关系应该有判断算法，利用先验知识，利用规则，利用概率，利用逻辑计算，直到利用高级ai算法隐马尔可夫链或者向量场等，设计研发者可根据实际情况和自身能力来采用这类算法，进而得到更精确的检测结果。
108.作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(4)具体为：
109.系统根据获取到的特征融合判断结果，利用智能大小便机器人的自清洁处理系统对检测识别到的大小便的实际发生情况，按照用户的体感和个人习惯进行响应处理，以配置最优适配参数进行用户大小便的清洁和烘干处理，并提供用户近期身体状态参考数据。
110.作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(4)包括以下步骤：
111.(4.1)利用智能大小便机器人的自清洁处理系统对检测到的大小便特征融合判断结果，进行大小便状态感应处理以及大小便收集处理；
112.(4.2)待污物收集完毕后，根据用户的体感和个人习惯进行清洁和烘干处理；
113.(4.3)根据用户每次大小便产生的识别检测情况，进行累计智能统计分析，并基于该统计分析结果给出当前该用户的近期身体状态，以供所述的用户进行参考使用。
114.基于上述大小便融合检测特征结果，可对系统响应行为提供合理性依据，本技术方案强调合理性依据的产生及给出相关建议行为，响应性行为是针对某种具体设备的某种具体动作。具体设备响应行为设计，针对具体设备行为的可能性响应方法，及希望的响应建议，可以参考来自于本系统方法给出的合理性依据结果，具体设备通过一定的后处理配置参数建议，可形成更加合理的响应行为。
115.在实际应用当中，本技术方案的合理性依据可以基于以下流程获得：
116.1)大小便处理设备根据实际需求，一般包含如下几个核心处理模块：大小便感应模块，大小便收集模块，清洗模块，烘干模块，主机控制模块等(设计更好地会包含自清洁系统)；每种模块或者多个模块之间存在管路(清水管道，污水管道，清水箱，污水箱)连接，内部包含传感器或者控制器若干，水泵，电磁阀，加热模组等。
117.2)每种模块都会根据大小便的实际发生情况来进行响应行为，可以根据用户的体
感和习惯来进行响应行为，这种响应行为不是一成不变的，必须根据用户合理客观依据来进行参数配置来适应用户，加强体验。
118.在实际应用当中，一般合理性依据可以为：男女性的体征差异，季节的不同导致体感不同，地域的差异导致温湿度体感不同，个体的适应度不同。
119.本技术方案的处理依据除了包括一般合理性依据外，还有针对大小便产生的情况来给出更具象依据：大小便产生过程中的开始、结束、形状、大小、堆积情况，体感和环境温度变化的差异大小。
120.3)例如大便开始后，系统可以建议设备进行大小便收集装置流水，增加该装置的润滑性，降低其堆积的可能性；
121.4)例如大便结束后1分钟，本方法可以建议设备进行冲洗行为；例如根据大便的大小干湿粘连堆积情况，系统可以建议设备的冲洗水量和压力(可以是范围值)。
122.5)例如大便结束后1分钟，根据大小便温度(人体温度)和环境温度的差异大小，本方法可以建议设备采取的冲洗和烘干温度范围，让人体有更舒适的体验。
123.6)例如针对多次大小便的产生情况数据，本方法可以给出统计分析数据，对使用人的近期身体状况给出参考依据，是否存在肠胃和饮食问题，让设备拥有更进一步的智能分析行为，提升其体验性。由于每次大小便的情况可以精确获得，按照一个时间周期(例如1天、7天、月等)来统计，可以获得类似数据，小便次数/天，小便次数/7天，大便次数/天，大便次数/7天，对历史数据3月以来，6月以来，可以获得其大小便产生的规律，一旦发生背离此规律的情况，我们就可以进行初步判断，可能使用人有些身体上的异常，可以告警获得更多的辅助介入。假设使用人规律为5次小便/天，近一周来变成2次小便/天，此时就可以判断使用人身体异常。假设使用人大便规律为1次大便/2天，每次大便都成块状，但近期可能每次大便都不能成形，变成》2次大便/天，可以判断使用人的肠胃出现异常，可以告警获得更多辅助介入。
124.该基于多模态融合处理实现精确检测大小便的装置，其中，所述的装置包括：
125.处理器，被配置成执行计算机可执行指令；
126.存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，实现上述所述的基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法的各个步骤。
127.该基于多模态融合处理实现精确检测大小便的处理器，其中，所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述所述的基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法的各个步骤。
128.该计算机可读存储介质，其中，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述所述的基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法的各个步骤。
129.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
130.应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件
或固件来实现。
131.本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成的，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
132.上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
133.在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“实施例”、“实施方式”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
134.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
135.采用了本发明的该基于多模态融合处理实现精确检测大小便的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，相较于现有技术中普遍采用单模态单类传感器，或者采用单传感器多个布局的方式，这种单一简单化方法而言，其并不能在实际应用当中解决精确检测大小便具体发生情况的问题，无法精确化检测大小便就导致无法实现自动化和智能化，从而能够有效的解决现有技术无法做到无人化和少人化的市场痛点。本技术方案提出了一种完整的精确自动检测其大小便状况的算法框架，为失能人群大小便照护产品真正进入市场提供了有效的指导和方向，具有较为突出的社会影响力和商业价值。
136.在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。