领域 · 室内与人居120 个测量量

室内与人居测量量

Indoor & Habitat

室内环境质量、人员存在与活动、睡眠与生理趋势的非接触观测。

领域导读

室内与人居监测的对象不是"房间"，而是"人在房间里的状态"：有没有人、在做什么、环境是否合适、有没有发生意外。因此照度、CO₂、噪声必须给测点位置与高度，人员与跌倒必须给检出率与误报率。

这一领域的评价口径与工业测量差别很大。传感器精度往往不是瓶颈，场景定义、遮挡、去抖规则与报警时延才是。同一套毫米波算法，在单人静卧与多人同床、薄被与厚被下的表现可以差数倍。

这个领域回答什么

环境质量：温度、湿度、CO₂、PM2.5、TVOC、甲醛、照度、噪声
人员状态：存在、人数、活动量、停留时长
安全事件：跌倒、长时间静止、异常徘徊、漏水、烟雾、门窗开合
生理趋势：呼吸率、心率、睡眠活动量

工程要点室内量的评价对象是"人的感受与安全"，不是设备本身：照度、CO₂、噪声要写清测点高度与位置；人员与跌倒类必须报检出率、误报率与报警时延，不能用一句"准确率 99%"概括。

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室内与人居的基础测量量（显示120 / 825）

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测量量	符号	单位	典型量程	典型精度
人员存在 Occupancy Presence	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
跌倒事件 Fall Event	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
呼吸率 Respiration Rate	RR	次·min⁻¹	0 ~ 60 次·min⁻¹	±1 ~ ±2 次·min⁻¹（静卧）
心率 Heart Rate	HR	bpm	30 ~ 200 bpm	±3 ~ ±5 bpm（静卧），体动时不可用
照度 Illuminance	E	lx	0 ~ 200 000 lx	±3% ~ ±5%（C 级表）
水浸 Water Leak	—	—（0/1）	0/1（部分型号给积水深度档位）	响应 ≤5 s（电极接触后）
烟雾浓度 Smoke Obscuration	K	%·m⁻¹	0 ~ 100 %·m⁻¹（报警阈值常设 0.5 ~ 5 %·m⁻¹）	±20%（相对，受烟粒粒径影响）
门磁状态 Door Contact State	—	—（开/合）	开 / 合（0/1）	动作距离 10 ~ 25 mm
体动量 Body Movement	—	次·min⁻¹ 或指数	0 ~ 60 次·min⁻¹	趋势可用，绝对值因算法而异
停留时长 Dwell Time	T	s	0 ~ 86 400 s	±5 ~ ±30 s（取决于存在检测的刷新率）
环境温度 Ambient Temperature	T_a	℃	-40 ~ 85 ℃	±0.3 ~ ±0.5 ℃
氡 Radon	Rn	Bq/m³	0 ~ 数千 Bq/m³	±10% ~ ±25%（取决于测量时间）
湿球黑球温度 Wet Bulb Globe Temperature	WBGT	℃	15 ~ 50 ℃	±0.5 ~ ±1 ℃
照度 Illuminance	E	lx	0 ~ 100000 lx（室外日光）；办公 300~500 lx；厂房 150~300 lx	±5%（标准照度计）
亮度 Luminance	L	cd/m²	显示器 200~500 cd/m²；环境表面 10~200 cd/m²；直射日光可达 10⁴ cd/m² 级	±5%
办公人员存在 Occupancy Presence in Offices	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂ 反映新风量，测点距人员 1.2~1.5 m。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
居住人员存在 Occupancy Presence in Residential	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下家庭活动（烹饪/吸烟）影响 PM，多房间差异明显。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
学校人员存在 Occupancy Presence in Schools (Indoor)	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下教室 CO₂、PM 与噪声是关键，测点按教室人数与面积布设。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
医院人员存在 Occupancy Presence in Hospitals	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下压差、温湿度与 PM 是关键，洁净区按等级分区监测。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
数据中心人员存在 Occupancy Presence in Data Centers	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下机柜进风温度与湿度是关键，冷热通道分区布点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
酒店人员存在 Occupancy Presence in Hotels	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下客房温湿度与公区 CO₂ 是关键，退房清洁影响传感器。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
地下车库人员存在 Occupancy Presence in Underground Garages	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO 与 CO₂ 是关键，早晚高峰累积明显。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
健身房人员存在 Occupancy Presence in Gyms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂ 上升快，器械区与休息区分区布点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
洁净室人员存在 Occupancy Presence in Cleanrooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下悬浮粒子、压差与温湿度是关键，按气流组织布点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
实验室人员存在 Occupancy Presence in Laboratories	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 VOC、CO₂ 与通风是关键，操作区布点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
养老机构人员存在 Occupancy Presence in Elderly Care Facilities	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度、CO₂ 与 PM 是关键，起居区与活动区分区。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
幼儿园人员存在 Occupancy Presence in Kindergartens	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，活动时段重点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
档案库房人员存在 Occupancy Presence in Archive Repositories	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度是关键，昼夜与季节波动控制优先。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
文物库房人员存在 Occupancy Presence in Museum Storage	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下微环境优先，展柜与库房分区监测。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
仓储环境人员存在 Occupancy Presence in Storage Environments	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度分区监测，开门作业扰动明显。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
影剧院人员存在 Occupancy Presence in Cinemas and Theaters	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、温湿度与新风是关键，放映时段重点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
候车厅人员存在 Occupancy Presence in Waiting Halls	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，客流高峰重点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
商场室内人员存在 Occupancy Presence in Retail Indoor Environments	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、温湿度与 PM 是关键，营业时段重点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
月子中心人员存在 Occupancy Presence in Postpartum Care Centers	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度、CO₂ 与 PM 是关键，休养区分区。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
药品仓储人员存在 Occupancy Presence in Pharmaceutical Storage	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度是关键，冷库/阴凉库分区监测。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
餐饮厨房人员存在 Occupancy Presence in Commercial Kitchens	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下油烟、CO 与温湿度是关键，营业高峰重点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
卫浴空间人员存在 Occupancy Presence in Bathrooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度与通风是关键，霉变风险预警。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
图书馆人员存在 Occupancy Presence in Libraries	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度、CO₂ 与光照是关键，藏书区重点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
会议室人员存在 Occupancy Presence in Conference Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、温湿度与新风是关键，会议时段重点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
电梯轿厢人员存在 Occupancy Presence in Elevator Cars	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，高峰时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
羽毛球馆人员存在 Occupancy Presence in Badminton Halls	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、温湿度与气流是关键，运营时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
酒店大堂人员存在 Occupancy Presence in Hotel Lobbies	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、温湿度与客流是关键，高峰时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
楼梯间人员存在 Occupancy Presence in Stairwells	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下烟感、CO 与温度是关键，联动报警。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
桑拿房人员存在 Occupancy Presence in Saunas	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温度、湿度与 CO₂ 是关键，营业时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
餐厅人员存在 Occupancy Presence in Restaurants	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，就餐高峰。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
KTV 包间人员存在 Occupancy Presence in KTV Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与通风是关键，营业时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
宿舍人员存在 Occupancy Presence in Dormitories	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，夜间重点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
手术室人员存在 Occupancy Presence in Operating Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下粒子、压差与温湿度是关键，按规范布点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
病房人员存在 Occupancy Presence in Hospital Wards	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，夜间重点。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
洁净实验室人员存在 Occupancy Presence in Clean Laboratories	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下粒子、压差与温湿度是关键，实验时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
水族馆人员存在 Occupancy Presence in Aquariums	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度、CO₂ 与展池水质是关键。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
游泳馆人员存在 Occupancy Presence in Natatoriums	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下余氯、氯胺与温湿度是关键，开放时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
博物馆展厅人员存在 Occupancy Presence in Museum Halls	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度、光照与 CO₂ 是关键，开放时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
火车站大厅人员存在 Occupancy Presence in Train Station Halls	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与客流是关键，高峰时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
银行大堂人员存在 Occupancy Presence in Bank Halls	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、温湿度与客流是关键，营业时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
库房安全环境人员存在 Occupancy Presence in Vault Environments	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温湿度、门禁与报警是关键，日常。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
食堂人员存在 Occupancy Presence in Dining Halls	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与排烟是关键，就餐高峰。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
自习室人员存在 Occupancy Presence in Study Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、噪声与温湿度是关键，自习时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
候诊室人员存在 Occupancy Presence in Waiting Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与通风是关键，门诊时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
蒸汽房人员存在 Occupancy Presence in Steam Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温度、湿度与通风是关键，营业时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
冷藏库人员存在 Occupancy Presence in Cold Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温度、湿度与门启闭是关键。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
冷冻库人员存在 Occupancy Presence in Freezers	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温度、运行与电耗是关键。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
瑜伽室人员存在 Occupancy Presence in Yoga Studios	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、温湿度与人数是关键，课程时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
舞蹈室人员存在 Occupancy Presence in Dance Studios	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与通风是关键，训练时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
棋牌室人员存在 Occupancy Presence in Game Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与通风是关键，营业时段。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
走廊人员存在 Occupancy Presence in Corridors	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、烟感与疏散是关键。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
茶水间人员存在 Occupancy Presence in Pantries	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO₂、PM 与通风是关键。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
锅炉房人员存在 Occupancy Presence in Boiler Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下 CO、温度与通风是关键，燃烧期。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
泵房人员存在 Occupancy Presence in Pump Rooms	P	—（0/1 或人数）	0/1 或 0 ~ 30 人该场景下温度、噪声与渗漏是关键。	检出率 ≥95%、误报 ≤1 次/天（视场与遮挡）
办公跌倒事件 Fall Event in Offices	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂ 反映新风量，测点距人员 1.2~1.5 m。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
居住跌倒事件 Fall Event in Residential	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下家庭活动（烹饪/吸烟）影响 PM，多房间差异明显。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
学校跌倒事件 Fall Event in Schools (Indoor)	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下教室 CO₂、PM 与噪声是关键，测点按教室人数与面积布设。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
医院跌倒事件 Fall Event in Hospitals	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下压差、温湿度与 PM 是关键，洁净区按等级分区监测。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
数据中心跌倒事件 Fall Event in Data Centers	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下机柜进风温度与湿度是关键，冷热通道分区布点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
酒店跌倒事件 Fall Event in Hotels	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下客房温湿度与公区 CO₂ 是关键，退房清洁影响传感器。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
地下车库跌倒事件 Fall Event in Underground Garages	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO 与 CO₂ 是关键，早晚高峰累积明显。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
健身房跌倒事件 Fall Event in Gyms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂ 上升快，器械区与休息区分区布点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
洁净室跌倒事件 Fall Event in Cleanrooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下悬浮粒子、压差与温湿度是关键，按气流组织布点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
实验室跌倒事件 Fall Event in Laboratories	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 VOC、CO₂ 与通风是关键，操作区布点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
养老机构跌倒事件 Fall Event in Elderly Care Facilities	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度、CO₂ 与 PM 是关键，起居区与活动区分区。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
幼儿园跌倒事件 Fall Event in Kindergartens	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，活动时段重点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
档案库房跌倒事件 Fall Event in Archive Repositories	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度是关键，昼夜与季节波动控制优先。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
文物库房跌倒事件 Fall Event in Museum Storage	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下微环境优先，展柜与库房分区监测。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
仓储环境跌倒事件 Fall Event in Storage Environments	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度分区监测，开门作业扰动明显。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
影剧院跌倒事件 Fall Event in Cinemas and Theaters	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、温湿度与新风是关键，放映时段重点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
候车厅跌倒事件 Fall Event in Waiting Halls	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，客流高峰重点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
商场室内跌倒事件 Fall Event in Retail Indoor Environments	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、温湿度与 PM 是关键，营业时段重点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
月子中心跌倒事件 Fall Event in Postpartum Care Centers	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度、CO₂ 与 PM 是关键，休养区分区。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
药品仓储跌倒事件 Fall Event in Pharmaceutical Storage	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度是关键，冷库/阴凉库分区监测。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
餐饮厨房跌倒事件 Fall Event in Commercial Kitchens	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下油烟、CO 与温湿度是关键，营业高峰重点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
卫浴空间跌倒事件 Fall Event in Bathrooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度与通风是关键，霉变风险预警。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
图书馆跌倒事件 Fall Event in Libraries	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度、CO₂ 与光照是关键，藏书区重点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
会议室跌倒事件 Fall Event in Conference Rooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、温湿度与新风是关键，会议时段重点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
电梯轿厢跌倒事件 Fall Event in Elevator Cars	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，高峰时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
羽毛球馆跌倒事件 Fall Event in Badminton Halls	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、温湿度与气流是关键，运营时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
酒店大堂跌倒事件 Fall Event in Hotel Lobbies	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、温湿度与客流是关键，高峰时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
楼梯间跌倒事件 Fall Event in Stairwells	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下烟感、CO 与温度是关键，联动报警。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
桑拿房跌倒事件 Fall Event in Saunas	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温度、湿度与 CO₂ 是关键，营业时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
餐厅跌倒事件 Fall Event in Restaurants	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，就餐高峰。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
KTV 包间跌倒事件 Fall Event in KTV Rooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与通风是关键，营业时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
宿舍跌倒事件 Fall Event in Dormitories	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，夜间重点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
手术室跌倒事件 Fall Event in Operating Rooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下粒子、压差与温湿度是关键，按规范布点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
病房跌倒事件 Fall Event in Hospital Wards	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与温湿度是关键，夜间重点。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
洁净实验室跌倒事件 Fall Event in Clean Laboratories	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下粒子、压差与温湿度是关键，实验时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
水族馆跌倒事件 Fall Event in Aquariums	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度、CO₂ 与展池水质是关键。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
游泳馆跌倒事件 Fall Event in Natatoriums	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下余氯、氯胺与温湿度是关键，开放时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
博物馆展厅跌倒事件 Fall Event in Museum Halls	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度、光照与 CO₂ 是关键，开放时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
火车站大厅跌倒事件 Fall Event in Train Station Halls	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与客流是关键，高峰时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
银行大堂跌倒事件 Fall Event in Bank Halls	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、温湿度与客流是关键，营业时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
库房安全环境跌倒事件 Fall Event in Vault Environments	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温湿度、门禁与报警是关键，日常。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
食堂跌倒事件 Fall Event in Dining Halls	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与排烟是关键，就餐高峰。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
自习室跌倒事件 Fall Event in Study Rooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、噪声与温湿度是关键，自习时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
候诊室跌倒事件 Fall Event in Waiting Rooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与通风是关键，门诊时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
蒸汽房跌倒事件 Fall Event in Steam Rooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温度、湿度与通风是关键，营业时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
冷藏库跌倒事件 Fall Event in Cold Rooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温度、湿度与门启闭是关键。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
冷冻库跌倒事件 Fall Event in Freezers	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下温度、运行与电耗是关键。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
瑜伽室跌倒事件 Fall Event in Yoga Studios	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、温湿度与人数是关键，课程时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
舞蹈室跌倒事件 Fall Event in Dance Studios	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与通风是关键，训练时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
棋牌室跌倒事件 Fall Event in Game Rooms	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、PM 与通风是关键，营业时段。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）
走廊跌倒事件 Fall Event in Corridors	—	次	事件计数（0 ~ n 次/天）该场景下 CO₂、烟感与疏散是关键。	召回 ≥90%、误报 ≤1 次/天（需分场景验证）

默认技术链路

环节	典型对象
测量技术	毫米波雷达感知 · 被动红外（PIR） · 磁簧开关 · 漏液传感（电极/绳式） · NDIR 非分散红外 · PID 光离子化检测器 · 激光散射颗粒物
输出信号	RS485 · 干接点 / 开关量 · 4–20 mA 电流环
物理接口	RS485 · 以太网 · 1-Wire
通信协议	MQTT · Modbus RTU · HTTP
常用标准	GB-T-18883 · GB-50325 · WELL-v2

这是该领域最常见的链路组合，不代表唯一方案；具体项目应按量程、介质、供电与维护条件重新选择。

部署要点与常见坑

部署要点

照度与噪声测点要标注高度与水平位置；桌面照度与地面照度不是同一个量。
CO₂ 传感器避免贴墙与死角，优先放在呼吸带高度（坐姿 1.1~1.2 m）。
毫米波雷达避开金属床架、空调出风口与正对玻璃，安装角度写入配置。
跌倒与存在类设备上线前用本房间数据跑一遍，记录检出率、误报率与报警时延。
漏水探头放在最低点与设备四周，绳式贴地布置并定期浇水试验。

常见坑

用 PIR 判断"人在不在"，静坐与睡眠直接漏检，看护场景失效。
把厂标"准确率 99%"当作现场可用，未做本场景验证。
跌倒算法对"坐下""躺下"误报，导致护理人员关闭报警。
照度探头被自身阴影或邻近灯具直射，读数偏高数倍。
CO₂ 长期未做基线校准（户外 400 ppm 两点校准），读数整体偏移。
只在白天调试视频算法，夜间红外切换后性能断崖。

常见问题

存在检测用 PIR 还是毫米波？

PIR 只看移动、成本极低；毫米波可检出静坐与呼吸、可穿薄被，但需避金属多径。看护场景建议毫米波为主、PIR/门磁做交叉校验。

跌倒检测的"准确率"怎么看？

必须拆成召回率（真跌倒有没有报出）、误报率（每天几次假警）与报警时延三项，并注明测试场景与人数。单一准确率没有决策价值。

呼吸率能替代医疗设备吗？

不能。它用于趋势与异常提示，不用于诊断；必须报告有效数据率与体动占比。

室内 CO₂ 多少算高？

常见评价以 1000 ppm 作为通风不足的提示值，但它是舒适性/通风指标，不是健康限值；应结合人员密度与通风量判断。

视频类事件为什么总要人工复核？

因为事件定义本身有模糊边界（什么算"徘徊"），且模型会受光照、天气、镜头污损影响。保留影像证据 + 置信度分级是目前最稳的工程做法。

标准与依据

标准	覆盖内容
GB/T 18883	室内空气质量标准（温度、CO₂、PM2.5、甲醛等）
GB 50325	民用建筑工程室内环境污染控制
WELL v2	健康建筑评价（光、声、空气）

标准给的是方法与限值，不等于现场判据；使用前请核对版本与适用范围。

指标	阈值	状态
氡	GB/T 18883：≤ 300 Bq/m³（年平均值）	已验证（有标准来源）
照度	GB 50034：办公室 300 lx；精密机械加工 750 lx；一般车间 200~300 lx	已验证（有标准来源）