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智能厕所为人们对人的健康的长期分析提供了一个可行的平台。识别的通用解决方案基于相机或射频标识（RFID）技术，但对隐私问题感到怀疑。在这里，我们展示了基于Triboelectric压力传感器阵列的厕所（AI-Toilet）的人工智能，该阵列可提供低成本和易于部署软件的更私人方法。厕所座椅上的压力传感器阵列由10个基于纺织品的摩擦电传感器组成，可以利用单个用户座椅座位的不同压力分布来获取生物特征识别信息。6个用户可以使用深度学习正确识别90％以上的精度。压力传感器的信号也可用于记录厕所上的座位时间。系统集成了一个相机传感器，通过与尿液图进行比较并使用深度学习对对象的类型和数量进行分类来分析模拟尿液。使用压力传感器数组，包括两因素用户识别和整个座位时间，以及尿液分析和粪便分析的数据自动转移到云系统中，并在用户的移动设备中进一步显示，以更好地跟踪其健康状况。
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