智能建筑中的基于红外传感器的被动占用监测:对方法和机器学习方法的审查
Azad Shokrollahi1, Jan A Persson1, Reza Malekian1
1Internet of Things and People Research Center, Department of Computer Science and Media Technology, Malmö University, 211 19 Malmö, Sweden.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 13, 2024
概括
本综述详细介绍了用于智能建筑占用监控的被动红外 (PIR) 传感器应用. 它分析了2015-2023年的PIR传感器技术,用于人数计数,活动和位置检测,增强建筑物管理.
科学领域:
- 建筑技术 建筑技术 建筑技术
- 传感器网络 传感器网络
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 智能建筑越来越依赖物联网 (IoT) 进行数字化.
- 有效的建筑状况监测对于依赖居住者存在和活动的服务至关重要.
- 占用信息对于智能建筑管理至关重要,包括人数计数,检测和跟踪.
研究的目的:
- 提供关于被动红外线 (PIR) 传感器的综合文献综述,以提供占用信息.
- 从2015年到2023年,分析PIR传感器在人数计数,活动检测和定位方面的应用.
- 巩固关于PIR传感器能力,技术和室内环境的算法的发现.
主要方法:
- 对2015年至2023年间发表的文章进行系统的文献综述.
- 专注于使用被动红外传感器 (PIR) 来获取占用数据的研究.
- 分析各种技术,机器学习算法和传感器配置.
主要成果:
- PIR传感器具有成本效益,保护隐私,并且在计算上简单,用于占用监控.
- 审查涵盖了用于人数计数,活动检测和室内定位的PIR传感器应用的进展.
- 确定了不同PIR传感器方法的优点,局限性和有效性.
结论:
- 在智能建筑中,PIR传感器为准确的占用信息提供了可行的解决方案.
- 在PIR传感器技术的改进提高了能源效率,安全性和用户舒适性.
- 该审查强调了PIR传感器在建筑管理中的当前状态和未来潜力.
