戰(zhàn)項(xiàng)目：智能安防與入侵檢測)
TinyML實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：智能安防與入侵檢測從一次半夜誤報說起凌晨三點(diǎn)，手機(jī)瘋狂震動。家里部署的“智能安防系統(tǒng)”把一只路過的野貓識別成了“可疑入侵者”。這不是第一次了——過去兩周，我已經(jīng)被蚊子、窗簾飄動、甚至陽光移動的影子反復(fù)折騰。客戶那邊更慘，一套部署在倉庫的安防方案，因?yàn)榘巡孳嚐艄夥瓷渥R別成“持械入侵”，一周內(nèi)觸發(fā)了47次誤報，保安直接罷工。這個問題的根子不在模型精度，而在嵌入式部署時的“感知-推理-決策”鏈路斷裂。今天這篇筆記，就聊聊怎么用TinyML在資源受限的MCU上，搭一套真正能用的入侵檢測系統(tǒng)——不是那種“在PC上跑個YOLO然后吹牛說能部署”的PPT方案。硬件選型：別被“AI芯片”忽悠了很多人一上來就盯著NPU、TPU，覺得沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器就做不了視覺安防。實(shí)際上，對于入侵檢測這個場景，真正決定成敗的是傳感器選型和功耗預(yù)算。我踩過最大的坑：用OV2640攝像頭（200萬像素）配合ESP32-S3，試圖在240MHz主頻下跑MobileNetV2。結(jié)果呢？單幀采集+預(yù)處理耗時800ms，推理耗時1.2秒，幀率不到0.5FPS。入侵者都走到保險柜前了，系統(tǒng)還在“加載中”。正確的做法：選用低分辨率紅外熱釋電傳感器陣列（如8×8或16×16像素的AMG8833），配合STM32L4系列或ESP32-C3。為什么？因?yàn)槿肭謾z測的核心不是“看清人臉”，而是“檢測到移動熱源”。8×8的像素點(diǎn)足夠判斷“是否有生物體進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域”，
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