有人在看你的菊花！斯坦福的智能马桶能凭肛纹识人，大便和尿液都把你的信息“卖”了

斯坦福的智能马桶通过肛纹识别、大便和尿液分析等技术，实现了对个人身份及健康状况的个性化监测。以下是详细介绍：身份识别：肛纹识别独特性：每个人的肛门有35至37个褶皱，这些褶皱和指纹一样独特，世界上没有两片相同的“肛纹”。识别方法：硬件配置：智能马桶内部配备了四个摄像头和一系列传感器，包括压力传感器、运动传感器、尿液分析带、肛门相机、尿液相机和粪便相机。用户合作：用户需要录制一段短视频，系统将其分成帧，通过图像识别算法进行区分，并与用户肛纹参考图像数据集进行比较。补充数据：冲水杆上的指纹也作为补充数据，但肛纹是主要数据。隐私保护：数据传输和存储：通过哈希函数端到端加密，数据安全地存储在加密的云服务器上。信息保护：所有信息在发到云端时不会被识别，发给医护工作者时受到HIPAA保护。拍摄方式：支持低强度激光扫描仪或红外摄像机，降低羞耻感。健康监测：大便和尿液分析大便分析：监测过程：从干净的马桶到第一块大便入水，再到伴随大便而来的小便，最后到卫生纸覆盖大便，整个过程通过马桶上安装的压力传感器激活的摄像头进行监测。识别方法：使用CNN（卷积神经网络）识别大便，盯着马桶的水坑，判断马桶水坑的状态是清洁、大便、还是大便带纸。分类方法：使用布里斯托大便分类法，从1到7表示从便秘到拉肚子的渐变过程，附加干净、仅有小便和带有厕纸三个额外类型。数据收集：从研究志愿者那里收集了12,226张粪便图像和相关的马桶状态图。功能实现：通过计算从第一块大便到最后一块大便落水的时间差，得出不同人的整体排便功能。尿液分析：监测过程：马桶两个高速摄像头“看着”尿液流速，马桶座椅后部装有一叠尿液分析条，被动红外运动传感器检测到尿液信号后，自动伸出一条试纸，被尿液浸湿后迅速缩回，由内嵌的摄像头进行分析。测试情况：目前系统对女性用户不那么友好，更方便站立小便的男性使用，未来会针对女性的小便方式进行改进。智能马桶的未来展望健康监测目标：智能马桶旨在监视身体废物，识别任何异常情况，将可疑信息发送给医生，帮助在严重健康问题发生前进行检测。后续研发计划：希望在今年年底前拥有第二个原型功能，理想情况下，下一个原型能够帮助检测肿瘤DNA和病毒RNA，追踪新型冠状病毒等疾病的传播。