自动门抗热源干扰技术方案
一、动态温度场建模与基线学习
- 分布式温度传感阵列
- 在门体周边部署16通道微型热电堆传感器（精度±0.1℃），以20cm间距形成热场监测网
- 采用空间插值算法重构温度梯度分布图，实时追踪热源移动轨迹（如阳光直射、暖气口热流）
- 智能基线校准系统
- 通过LSTM神经网络建立环境温度基线模型，学习建筑昼夜温差规律（如写字楼早间空调启动时的温度骤变）
- 动态过滤稳态热源干扰（如固定位置灯具），仅响应温差＞3℃且符合人体移动模式的热源
二、热成像补偿与多光谱融合
- 双波段热成像技术
- 集成8-14μm长波红外（LWIR）与3-5μm中波红外（MWIR）双传感器
- 通过光谱特征区分人体辐射（主要发射波段9.4μm）与环境热源（如金属表面反射的短波红外）
- 多模态数据融合
- 可见光摄像头与红外数据时空对齐，构建RGB-T（红绿蓝-热）融合图像
- 采用注意力机制算法分配权重：
- 强光环境：热成像权重提升至70%
- 逆光场景：可见光与红外数据按3:7比例融合
三、主动式热源抵消系统
- 局部温控技术
- 在门框嵌入微型Peltier半导体制冷片，对高温区域（如阳光聚焦点）进行主动温度中和
- 配合气帘系统喷射温度适配气流，形成动态热屏障（温差控制±1.5℃以内）
- 热流干扰抑制
- 基于计算流体力学（CFD）模拟建筑内外气流，预判热对流干扰路径
- 当检测到热空气团（速度＞0.5m/s）时，启动方向性风幕进行气流切割
四、抗干扰算法与硬件设计
- 抗饱和电路设计
- 在传感器前端集成自动增益控制（AGC）模块，动态调整信号放大倍数
- 采用对数放大器处理强热源信号，避免光电转换电路过载
- 数字信号处理优化
- 应用小波变换滤除周期性热噪声（如空调出风口的间歇性热脉冲）
- 通过盲源分离（BSS）算法提取有效生物特征信号
