引子

房间是否有人，听起来像是要在这个题目下讨论一部悬疑电影，或是争论一个哲学问题。(罗素回忆维特根斯坦时提到: “我的德国工程师，我觉得，是个笨蛋。他认为经验的东西都不可认识—我要他承认这房间里没有一头犀牛，但他不肯。”)

然而，我们并不准备在这个题目下讨论哲学，如果采取维特根斯坦彻底的不可知论立场，永远也弄不清房间里是否有人。

让我们来关注一个非常形而下的问题。

问题背景: 为了省电

我有两个朋友在做酒店方案，他们分别都提到这个问题: 能否确定房间里是否有人,如果没人，则切断电源。

由于这个问题听起来定义清晰，他们觉得我应该能用技术方案解决它。搞几个传感器，捣鼓几行代码，应该就能搞定吧。

意料之外

不知道你是怎么想，反正我第一次听到这个问题，觉得肯定可以在一个午休时间解决它。

经过一个午休时间，并没取得任何进展。在晚上洗澡时都没有想到好的解决方案，我就开始意识到问题的复杂性了。一般来说，如果有什么问题，连洗澡时，都想不清楚，它便值得认真对待了。

残思断想

先列出一些不成熟的思考片段。

第一人称视角

想象自己是个酒店服务员，接到前台发来的询问：406房间是否有人？，我们要怎么回答呢？在不考虑隐私的情况下，先用万能房卡进入房间，看看床上有没有人；看看床底下有没有人；看看阳台有没有人；看看卫生间有没有人。

经过这个想象，发现问题进一步复杂了： 客房可能有多个区域(至少有卫生间和卧室)。

如果我们采用寻找人在哪里的思路，不只要确定房间里有没有人，还要确定卫生间有没有人。

人是什么

如果每个房间都有一个服务员，以躲猫猫的方式展开搜寻：掀开被子、看看卫生间门后，总是能确认房间里是否有人的。

但我们希望自动化来做这件事，这意味着我们希望采用传感器之类的设备。

假设有一个人躺在床上，我们怎么知道那儿有一个人呢？这个问题本质上问的是：什么传感器能识别到人。

摄像头当然是个不错的主意，加上机器视觉，再加上我们的聊天记录和隐私组成的大数据，我们不仅能知道这是一个人，甚至能推测出被子里蒙着头的另一人是谁。

但往房间里安装摄像头这个建议，可能会让人怀疑你是个偷窥狂。

反正我用脚投票，是不会走进这种酒店的。

在不能用摄像头的情况下，我们可以考虑使用红外传感器，探测房间里是否有热源，或者是否有运动的热源。

激光雷达和Walabot

如果不差钱的话，或许可以试试激光雷达和Walabot。两者的策略都是利用波的反射，对整个空间进行扫描，寻找目标物体。只要算法够好，Walabot甚至允许你隔墙探测。

但两者的价格都贵得很，不知要节约多少电才抵得上它们的成本。

主动探测的困境

前头提到的这些传感器（包括摄像头），基本都是主动探测模式，困难似乎挺多，我们不仅得探测多个区域，而且还得考虑探测器的范围和死角。

如果客户睡觉时，头蒙在被子里？系统误判为房间无人，把空调关了，客户会热得蹬被子的。

机器学习

有什么事情是调参不能解决的呢？如果有，就多调一些参数！

采用机器学习的好处之一是，可以给项目起名叫基于AI的酒店解决方案！指不定能拿到一笔大融资！

思路是这样的，似乎找不到一个智能传感器能轻松确定房间有人，那么我们就布置若干廉价传感器，然后把这些数据喂给神经网络，当然，SVM或决策树应该也够用，但为了演讲和PPT，我劝你用神经网络。

我们把各种进出房间的情况，都用传感器记录下数据，只要有足量的典型的数据喂给我们的神经网络，客户有几人、客户是不是在厕所与我们躲猫猫、客户是不是躲在床底下，我们都能准确得出结论。在机器学习眼里，这是个简单的二值分类问题：有人还是没人。

由于传感器的触发顺序影响判断，可以考虑RNN或LSTM这类能处理序列数据的神经网络。

思路上，这个想法受到集成学习模型(如XGBoost)这类算法的启发，通过组合很多不精确的传感器，来提高整体预测精度。

计算视角

主动探测模式有些山穷水尽。让我们来换个思路，采用计算视角: 统计人员的进出，来确定房间里是否有人。

思路是这样的： 假如进入房间人次为1，离开房间人次为1，于是可以确认房间里没人，切断电源！

假如进入房间人次为1，离开房间人次为1 听起来非常容易用程序实现，只要对房间入口进行监测就行。想想到博物馆偷文物的电影桥段: 纵横交错的红外线，用来确定是否有窃贼闯入。使用树莓派(200块钱的微型电脑)采集进出人次的监测数据，统计一下，便可确定任意时段里，房间里是否有人。

但电影桥段里的红外线只能知道是否有人来，并不知道它的运动方向，我们怎么确定用户是进门还是出们？ 这个不难，放置多道红外线，进门和出门时，人们依次路过这几道红外线，但进门和出门时，红外线被触发的顺序是不同的。于是就能知道客户是进门还是出门。

这里还会遇到一些问题，诸如有两人同时进入，简单的红外线系统很难知道同时有两人进入，尤其是他们并肩行走时。

上周与@David聊到这个话题，他试图引入质量来消解这个问题，诸如在进门处的地毯下安装一个压力传感器，能知道地毯上的质量。不过@Jackson指出工程上，实施起来十分困难，价格也不像红外传感器廉价。

@David还提到一个非常有趣的思路。我们别把思路聚焦在房间里。可以在房门口放置摄像头，而不是在房间内放置。

我们可以把房间里是否有人转化为刚才什么人进出房间。转化后的问题把我们视角带到外部，仿佛我们是个门卫。而在房间外部放置摄像头是可能的！

不过这里依然有隐私问题。比如我就十分不乐意进出房间，都被摄像头监控，仿佛软禁一般。

会不会是伪命题？

房卡是拿来干嘛的？

这是非常典型的反问。

房卡不就是拿来取电的吗？用户离开房间，带走房卡，不就断电了吗？十年前这些问题不都被解决了吗？

情况是这样的：当一个房间有多个住户的时候，经常会忘了拔房卡。

总结

目前还没想到理想的方案：精确度高、廉价、易实施。

这个问题比它初看起来要复杂许多, 可能还要耗费我好几个洗澡的时间。

欢迎加入讨论：）

补遗

在朋友圈里发了这篇文章，把一些有意思的留言放过来:

@xudong: 红外热感放在地面或头顶是否可行？ 人的头顶我们可以简单的认为是某种圆形(用热感屏蔽杀马特发型) 按照门宽进行处理 假设正常人体头部厚度是10-20厘米 这里假设两个情侣抱在一起一边亲吻一边侧着进入 那么按照switch手柄上的红外摄像头 理论上是可以识别出一个葫芦形状的 也就是两个重叠的圆 那么我们是否可以认为 一个探测到圆心就是一个人？

@xudong: 虽然能解决大人牵着小孩 或者抱着孩子 但是 不能解决孩子骑在大人头上。

@maoyong: 我们弄了一年也没弄的很准， 我们用了两种方式
1.写程序统计，我们用窗磁，人体，开关等联合起来，只要是人触发的，就算有人。
2.通过ai 训练学习。
第一种在多人的情况下不是很准，第二种还可以。

@Tom.Riddle: 如果不统计人，而统计人的行为呢，只是判断有没有人的行为的话，能否用多条件来并行判断呢，只要满足任意人行为条件即为有人，反之则没人，条件可以定为房间插座有没有电量输出，开关状态有没有转变，如果稳定一段时间没有输出（对于房间原有设备可不进行考虑），网络设备有没有流量，用水有没有变化，还有一些声控传感器（可能有隐私问题）等一些条件，当多条件满足时就判定没人，如果怕存在问题还可以仅关闭大额电量，还暴露诸如台灯等设备插孔的供电，这样能省掉大额电力支出就可以算变相达到目的了

@HelloPlanet: 人体微博雷达