是否可以使用CO2传感器检测房间中有多少人？

我有MH-Z14二氧化碳传感器，并用它来试图发现当一个房间可能需要一些新鲜的空气了。但是，我还注意到，当有人出现在房间里时，尤其是靠近传感器本身时，传感器的读数会急剧增加。

我想知道是否有人试图使用房间中的当前CO2值来检测房间中的大约人数，这将有多大的可能性和准确性？

@jsotola的评论（之类的：“听起来像机器学习可以完成的事情”）可能是正确的答案，但我将对此进行一些扩展。

它至少取决于以下因素：

• 房间大小
• 人数
• 人们正在从事的活动类型
• 房间的通风量（windows / ac / ...）
• 所用传感器的精度和响应时间
• 传感器的数量和位置

我已经使用的数据来自CO ₂传感器粗略估计房间入住在过去的单间，我最终没有去当掉机器的时间学习路线，而使用像改变CO的企事₂给指标（人数越多，价值增长越快）。但是，如果我再做一次，我可能会开始收集数据用作培训材料。

也可能需要将数据与另一个传感器（例如相对湿度传感器）融合，因为这也可能同时增加。

似乎已经对此进行了一些研究- 通过代理感应：基于室内CO ₂浓度的占用率检测描述了加利福尼亚大学伯克利分校开发的一种模型，用于基于CO ₂浓度检测占用率。

我们基于数据驱动模型，提出了一个链接模型，该模型将代理测量值与未知的人类排放率相关联，该模型由耦合的偏微分方程（PDE）–普通微分方程（ODE）系统组成。

他们的模型显然比他们测试的其他机器学习模型更准确：

通过代理检测来根据回风口和送风口处的CO2测量推断房间中的人数，其性能优于一系列机器学习算法，并且总体均方误差为0.6569（分数人），而贝叶斯网的最佳替代方案是1.2061（分数人）。

本文中的算法1（第3页）可能为如何实现与其类似的系统提供了一些指导，考虑到CO ₂传感器的简单性，这似乎出人意料地可靠。