银行网点智能化升级中，人体存在监测是实现精细化管理的关键环节。以下方案基于芯步壁挂式“双模”传感器的开放接口，梳理了从硬件选型、接口对接到业务落地的完整技术路径。

——基于芯步壁挂式“双模”人体存在传感器的对接实践

1 背景与选型理由

在银行网点的智能化转型过程中，如何精准感知营业区域、ATM自助区、VIP室及办公区的人员存在状态，是实现节能降耗、安防联动和精细化运营的基础。传统单传感器（如纯红外）容易因高温环境或人体静止而产生误判。

痛点：银行场景复杂。例如，自助银行加钞间需要捕捉“微动”状态（如专注操作的员工），而普通红外传感器在人员静止时易误报“无人”；同时，金融级项目对数据安全对接有比较高要求。

选型依据：本方案选用芯步 UNI-CGQ-RT-H-BG 壁挂式“双模”人体存在传感器。其核心优势在于：

• 双模检测：融合红外 (PIR) 与毫米波雷达技术。红外负责捕捉大范围移动，雷达负责探测5米内的微动（如呼吸、心跳引起的胸腔起伏、微小肢体动作）。逻辑判定为“红外与雷达均探测无人时才认定为无人”，彻底解决了银行员工在工位静止被误判下线的难题。

• 内置强电输出：自带一路AC电源输出（负载最高2200W），可直接控制照明或喇叭，无需外接触摸继电器，降低改造成本。

• 集成便利：支持纯HTTP接口通信与私有化部署，数据可直推银行内网服务器，满足PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）或等保要求。

2 硬件部署与网络架构

在对接项目之前，需完成物理硬件的安装与网络配置，这是数据上云/入云的基础。

• 安装位置：采用壁挂式设计，安装高度在 2.5米 - 3米 处，向下倾斜角度对准关键区域（如工位、ATM机前）。该传感器探测范围覆盖角度广，适合银行柜员位或开放式办公区。

• 配网流程：设备通电后，通过配置工具将其连接至银行办公WiFi（仅支持 2.4GHz 频段）。设备支持配置5组WiFi，确保网络冗余。

• 数据流向架构

  • 模式A（推荐-私有化）：设备连接WiFi后，通过HTTP POST将数据直接发送至银行内网自建服务器，数据不经芯步云端，物理隔绝外网。

  • 模式B（混合云）：数据经TLS加密上传至芯步云 API，再由银行云服务器拉取。

  • 控制流：当系统需反向控制传感器（如关闭雷达休眠、重启）或联动喇叭时，由业务服务器携带动态签名（Sign）通过API下发指令。

3 API接口对接核心流程

芯步的开放接口基于标准HTTP协议，签名机制为MD5嵌套，适配Java、Python、Node.js等任何支持HTTP的现代语言。

3.1 鉴权与连接准备

在芯步开发者后台获取应用凭证：

• AppID：应用的唯一标识。

• AppSecret：用于加密的密钥。

签名算法 (Sign)开发者需严格按以下公式生成动态签名，防止接口被恶意篡改：

其中，Ts为Unix时间戳（秒级）。服务器端会校验时间戳的有效性（通常为5分钟内），防止重放攻击。

3.2 状态接收与解析（下行消息）

传感器检测到“有人变无人”或“无人变有人”时，会主动向预设URL上报数据。开发者需搭建一个接收 POST 请求的Webhook端点。

典型数据报文示例当一位客户进入柜台区，传感器上报如下JSON：

业务侧逻辑：银行系统接收到presence:1（有人）时，应查询关联设备逻辑：

• 若该区域为VIP室且空调状态为关，则自动发送开启指令；

• 若该区域为加钞间，联动摄像头预置位开始录像。

3.3 设备控制（上行指令）

若需远程关闭该传感器（例如下班后整体断电节能），或利用传感器内置继电器临时开启220V风扇，银行管理后台可下发指令。

请求示例

3.4 双模判定逻辑优化

为提高银行场景的识别准确率，需理解双模数据的处理逻辑：

• 状态1 (移动)：红外和雷达同时识别人体，判定有人。

• 状态2 (静止滞留)：例如员工在工位上低头看报表，红外可能因长时间未探测到移动而恢复“未触发”，但雷达仍能探测到呼吸微动。此时上报数据应为{"pir":0, "radar":1, "presence":1}。对接系统必须正确处理这种“微动”状态，不能简单关闭灯光或切断电源。

4 银行场景化联动应用

完成接口对接后，可通过数据驱动以下典型银行业务场景：

4.1 智慧节能与碳减排

痛点：银行夜间ATM自助区空调、灯光常亮，或办公区无人时设备空转。方案

1. 系统监测到传感器上报 presence:0 状态持续 15分钟。

2. 服务器自动向智能插座或KNX网关发送指令，切断该区域空调、照明或办公工位电源。

3. 效益：某银行案例数据显示，通过人体存在感知联动，无人区域能耗降低 20%，有效节约运营成本。

4.2 安防与应急联动

痛点：自助银行取款发生异常倒地或长时间滞留，监控中心难以第一时间发现；类似案例中，受害者与歹徒搏斗曾长达20分钟无人救援。方案

1. 在ATM机上部署UNI-CGQ-RT-H-BG。

2. 当深夜时段（例如22:00-6:00），系统检测到“人体存在”状态持续时间超过 10分钟（疑似滞留或昏迷）。

3. 系统触发三级警报：

   • 一级：通过HTTP接口调用芯步智能语音喇叭，播放“如需帮助请按按钮”提示音。

   • 二级：若状态持续，推送告警至保安室大屏，并联动摄像头弹窗。

   • 三级：必要时自动向公安机关上传关键片段。

4.3 工位与会议室精细化管理

痛点：银行办公区工位利用率低，现场管理依赖人工统计，数据滞后且准确性差；公共空间预约准确率低。方案

1. 在开放式办公区天花板下沿安装该传感器。

2. 通过API对接银行内部的OA办公系统。

3. 数据可视化：利用雷达探测员工停留时长，反映真实工位占用率（即使员工静止不动）。

4. 效果：闲置工位利用率提升 35%，会议结束后检测到无人自动释放资源，预约准确率提高至 98%。

5 实施注意事项

为使项目顺利落地，需关注以下技术细节：

• 局域网与广域网的切换（私有化部署）：若银行内网完全物理隔离，需向芯步采购私有化固件版本。设备将仅向指定的内网IP发送数据，完全脱离云端API。

• 签名时间同步：计算 Sign 时，必须确保银行服务器的时间（NTP时间）与中国标准时间误差小于 2分钟。时间误差是导致签名验证失败（401 Unauthorized）的首要原因。

• 命令响应延迟：下行命令（如开灯）的标准响应时间为 80-120ms。若网络波动导致延迟，业务系统应设计异步回调或轮询机制确认状态。

• 负载处理：银行网点可能部署数十个传感器。接收上报数据的服务器需支持高并发写入，在前端加上 MQTT 桥接层 或使用消息队列（Kafka/RabbitMQ）削峰填谷，避免数据库被打爆。

通过上述步骤，开发者可快速将芯步的壁挂式“双模”人体存在传感器无缝集成至银行现有的物联网平台或智慧办公系统中，实现真正“无感人感”的数字化运营。