人口老龄化进程加剧,使得老人患慢性病可能大大增加,也间接造成患慢性病老人自我照料能力困难,长期卧床。智能二便护理设备在一定程度上提高了护理工作效率,其功能满足了老人的需求。然而现有智能二便护理设备主要是对老人二便之后进行处理,没有涉及便前监测等功能的研发。因此本文开展了基于人体生理信息的二便智能监测技术研究,提高了失能老人的舒适度和尊严感,增加了二便护理设备的智能度。首先,本文通过对二便行为和二便便意形成过程的分析与总结,选用脉率、血氧和血压三种生理参数作为人体二便便意识别的特征量,提出了基于人体生理信息的二便便意研究方法,搭建了二便监测实验台,为后续的数据采集和分析奠定基础。其次,对采集到的生理参数数据进行分析总结,结果表明实验对象脉率、血氧和血压一定程度上可反映二便便意情况。脉率平均值、血压平均值随便意程度增加整体呈现上升趋势,血氧平均值随便意程度增加整体呈现下降趋势。同时三个生理参数变化最大的时间段均为便前90秒,因此将便前90秒时间段内情况定为有便意状态,其余时间段内情况定为无便意状态。再次,通过建立的二便监测实验台获取实验对象生理参数数据,根据上述定义的二便便意状态对数据进行编码标定,构建了基于决策树和神经网络模式识别的两种二便便意识别模型,两种模型的精准率均达到了90%以上。通过对比实验,神经网络模式识别性能优于决策树。最后,采用医学临床实验生理参数数据对构建的二便便意识别模型进行验证,实验结果进一步证明了模型有效性。本文基于人体生理信息的智能二便监测技术研究为智能二便护理设备的研发提供了新思路,对卧床失能老人长期照护和康复需求具有积极意义。