技术文章—如何攻克可视门铃中的设计障碍(2)

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一种相对直接的解决方案是使用两个旨在具有稍微重叠的覆盖范围的PIR传感器来创建更大的运动检测区域（图1）。由于双传感器仅生成针对较大物体的通知，因此较小物体（例如虫子和宠物）将不会记录。将PIR传感器与其他光传感器和温度/湿度传感器一起使用可避免因温度或光的快速变化而引起的误触发。这种多模式传感方法减少了错误警报的可能性，同时还消耗了最少的功率，从而延长了电池寿命。

图1冗余的PIR传感器可提高人体运动检测的准确性，因为必须触发多个光束才能将其视为运动事件

也可使用嵌入式MCU和某些固件来实现基于算法的运动检测，以提高精度。有多种方法可实现基于视觉运动的检测，但是最常见的方法之一是将当前帧与参考图像进行比较，并逐像素跟踪差异。这种类型的图像处理必须足够智能，以将经过的车辆和风吹动树木的运动作为背景的一部分来处理，以避免产生误报，而这种功能需要相当大的处理能力。

这些过滤任务中的一些任务可卸载到基于云的算法上，这些算法可针对用户特性进行图像数据微调。但这需要相对较大的基础架构来提供支持和良好的Wi-Fi连接，并且仍然导致高功耗。因此，大家不会选择电池供电的智能门铃，至少目前是这样。虽然依靠外部电源减少了门铃的位置选择，但用户也因此无需充电或更换电池。

图像传感器和处理器连接问题

可视门铃中的图像处理需要图像传感器、数字媒体处理器，并且在大多数情况下，需要一些外围器件。选择图像传感器时，需要考虑一些因素，其中最重要的是分辨率、帧速率、像素大小、像素结构和快门时间。除单独组件的诸多考虑因素之外，图像传感器和数字媒体处理器之间也经常存在连接问题。

除非特别注意，否则您可能会发现自己的一对出色的器件因其输入/输出（I/O）接口格式不匹配而无法相互通信。由于I/O接口（I2C、并行、通用I/O）存在大量差异，因此更容易犯下此类错误。为避免这种恼人情况，设计人员必须确保图像传感器支持的I/O接口与数字媒体处理器的I/O兼容。