松下Grid-EYE红外阵列传感器解析（二）
松下凭借Grid-EYE的宽温度测量范围，其噪声等效温差在室温时，精度达到了+/- 0.08°C @ 1Hz。Grid-EYE热电堆传感元件协同阵列，能够探测多个人体或物体在不同方向上的运动。近距离时，Grid-EYE甚至能够探测人手的运动，实现简单的手势控制。
Grid-EYE红外传感器实现手势控制
应用领域
许多红外应用不需要完整的图像信息，只需要从图像中挖掘出的特定信息，例如位置、运动以及热（或冷）物体的区域。面对这些非成像应用的新兴市场，需要基于不同概念的传统成像红外焦平面阵列的红外阵列传感器。这里将讨论热成像系统应用的两个主要门类：非活体目标和人体目标。
非活体目标
工厂机械设备、发电及配电设备、物料以及工艺生产制造出来的部件，它们的温度和热学性能，是生产制造过程中以及工厂维持安全和经济有效运营的最重要因素。
突然出现的热点能够预示有缺陷的区域和连接点。应用热成像技术进行温度测量的原因之一，是热成像测量无需接触被测物体。热成像技术可以作为一款诊断工具应用于电力传输系统中电气接头的检测，也可以用于探测其它电气装置的热状况。它还可以应用于不同材料的具体特性评估。
人体目标
被动红外传感器针对即时进入或目标探测应用效果很好。但是，它们仅能感测运动中的人体或目标，这使它们能够有条件地应用于建筑自动化和安防系统中。这些简单的红外传感器具有传统的局限性，因此不能应用于更先进的探测领域。例如，被动红外传感器无法感应不动的目标，它们不能精确地探测目标的运动方向，它们也不能获得热成像图谱或者探测目标的温度。所有这三个任务都是下一代智能自动化、安防系统、数字标识系统以及医疗成像应用的基本要素。
人体探测设计
热电堆阵列传感器能够在保留探测对象隐私的前提下，提供粗略的追踪功能。Basu和Rowe开发了一款低成本方法，在Grid-EYE传感器的视场内，估算人员数量和他们的运动方向。对具有本地峰值计数功能的连接组件上应用支持向量机分类，他们估算即时进入人数的准确率超过了80%（《应用热电堆阵列传感器的运动追踪和空间关系学》，2014，卡内基梅隆大学）。
利用Grid-EYE红外传感器估算即时进入房间的人数
Jeong、Yoon和Joung等人在2014年开发了一种更复杂的方法，他们利用Grid-EYE传感器结合一种概率统计方法来确定人体目标，这种概率统计方法利用了多重前后成像处理技术。前处理和图像分割提供基本结构，然后利用概率统计方法来计算图中的热标识为人体目标的概率。即使分割出来的人体图像短暂消失了，他们提出的方法还能够利用局部自适应阈值实现继续追踪。
智能建筑应用
智能建筑应用是信息物理系统的案例之一。大部分时间，这些应用需要不同类型的传感器、网络拓扑结构以及个性的配置，来满足不同用户的需求。利用Grid-EYE传感器提供的即时进入信息，能够帮助实现家居自动化和暖通系统的集成。Grid-EYE传感器当然也可以应用于安防目的。即时进入监测、安防和建筑自动化是智能建筑的基本功能。房间的即时进入监测，能够帮助建筑管理者实现暖通系统控制，由此实现可持续发展。Grid-EYE传感器8 × 8二元矩阵中连接的组件，能够告诉我们该传感器周边人员的数量（即时进入监测）。
Grid-EYE红外传感器的应用
对于安防应用，即时进入监测能够监测非法入侵的发生，能够即时触发警报或者发送相关信息给屋主。对于家居自动化应用，它能够用于暖通系统或者家用电器的开启。
美国加州大学的Merced在2013年展示了一款基于Grid-EYE传感器的系统，用于估算即时进入信息，使他们能够基于房间进入人员的数量调整房间利用，从而有效的维持房间的温度，通过这一方法每年能够节约25%的能源。
