技术原理与架构：

1. 硬件层：

   • 红外传感器（PIR）：通过检测人体散发的红外辐射变化判断存在，适用于低成本、低功耗场景，但对静止目标敏感度低。

   • 毫米波雷达：利用24GHz/60GHz频段发射电磁波，通过反射信号分析目标距离、速度和微动特征，可穿透衣物、塑料等非金属障碍物。

   • AI摄像头：搭载广角镜头和高分辨率传感器（如索尼IMX系列），支持HDR和低光增强，搭配边缘计算模块运行深度学习模型。

2. 算法层：

   • 目标检测：采用YOLOv5或EfficientDet模型，在COCO数据集预训练基础上，针对人员检测优化，准确率可达98%。

   • 数据融合：通过卡尔曼滤波整合多传感器数据，解决单一传感器的误报问题（如宠物触发红外传感器）。

   • 动态背景建模：使用OpenCV的MOG2算法消除环境光线变化干扰。

3. 业务逻辑：

   • 区域划分：支持在管理后台绘制多边形检测区域，减少无效告警。

   • 灵敏度调节：根据场景需求设置检测阈值（如医院病房需高灵敏度，仓库可适当降低）。

   • 设备联动：检测到人员后自动触发照明、空调或报警器，支持HTTP/MQTT协议对接第三方系统。

性能优化：

• 边缘计算：通过TensorRT加速模型推理，单帧处理时间≤50ms。

• 隐私保护：采用本地化处理，视频流不上传云端，仅保存检测结果日志。

• 抗干扰设计：针对窗帘晃动、风扇旋转等场景，通过频域分析过滤噪声。

应用案例：

• 智慧办公：统计会议室使用率，无人时自动关闭电源。

• 养老监护：实时监测老人活动，长时间静止触发告警。