自动门防尾随（Anti-tailgating）在数据中心、实验室、金融金库、洁净车间是刚需。场景很简单：张三刷卡进门，李四跟在张三身后50cm也想进去——系统必须检测到"两个人"并阻止李四或触发告警。但这在技术实现上比想象中复杂得多——因为要区分"尾随"和"正常通行"（比如张三推了一辆手推车，手推车不是第二个人）。
一、尾随检测的技术路线对比
| 技术路线 | 原理 | 检测精度 | 单人成本 | 误报率 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 红外光幕计数 | 在门洞部署多束红外光束（间距100mm），检测通过光束的"物体轮廓" | 中等（能分人/物，但扁平物体可能误判） | 约2000-4000元/樘 | 5-10% | 标准办公室门禁 |
| 立体视觉(3D双目) | 用双目摄像头获取深度图，实时计算通行物体数量、高度、体积 | 高（可识别并排/尾随，区分人vs推车） | 约8000-15000元/樘 | 1-3% | 数据中心/实验室/金库 |
| 激光雷达(LiDAR)面阵 | 高密度激光点云（16线或更多），360°探测通行区域 | 很高（毫米级轮廓精度） | 约12000-25000元/樘 | ＜1% | 最高安全等级场所 |
| 地面压力传感 | 在门前铺设压力传感地垫，感知踩踏位置和步态 | 低（无法区分人/物） | 约3000-5000元/樘 | 15-20% | 辅助方案，不宜单独使用 |
| 人数计数摄像头(头顶) | 安装在门体正上方垂直向下拍摄，用AI计数模型 | 中高（AI模型版本的准确率差别大） | 约5000-10000元/樘 | 3-8% | 可做主要方案但要配合光幕 |
二、红外光幕尾随检测的工程配置
红外光幕是最常用的尾随检测方案。关键在于光束的间距和密度：
- 光束间距：要做到可靠的"两人分辨"，光束间距建议≤100mm（标准安全光幕50mm是防夹的，100mm用于尾随检测足够区分两个成年人的躯干宽度）
- 光束数量：2.1m高门洞，间距100mm→需21束光。装在门洞进入前300-500mm处（这个位置是"别人还没进门但已经紧跟前人"的最佳检测点）
- 算法逻辑：红外光束被遮挡→记录第一个"物体"进入→第一組光束恢复（人已通过）→如果在设定时间内（如3s内）再次被遮挡→判定为尾随。但还有一个关键的"物体轮廓分析"——一个人通过时遮挡约30-50cm宽的光束，两个人紧贴通过时遮挡约60-100cm宽的光束。通过光束的宽度变化可以区分"一个人推箱子"（窄→宽→窄）和"两个人"（一直宽）
三、防尾随自动门的门体控制策略
检测到尾随之后怎么处理，有三种可选的响应策略：
| 策略 | 响应动作 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 温和告警 | 蜂鸣器响+黄灯闪烁，门照常开 | 不影响通行效率，适合写字楼 | 对恶意尾随无实际阻挡 |
| 强制关门 | 检测到尾随→门立即关闭（速度加倍）→阻止第二人进入 | 有效阻挡尾随 | 有夹人风险（需要配合安全光幕做夹力保护） |
| 互锁(EAL) | 进门通道做成两道门+中间缓冲区。外侧门开后，内侧门锁死。第一人进入缓冲区→外侧门关闭→内侧门认证后打开。任何尾随都会触发两道门同时锁死 | 最安全，几乎无法突破 | 成本最高（两道门），通行效率最低 |
对于数据中心和金融类场景，推荐互锁方案。两道门之间的缓冲区深度≥1.5m（确保1人能站但2人拥挤），互锁逻辑用PLC硬件实现（不用软件，防止Bug绕过）。某银行数据中心入口采用了两道互锁门+体重传感器（每扇门前的地面装有称重传感器，单人＞120kg或双人触发告警）的多层防护方案。
四、防止"尾随变成误报"的智能判断
尾随检测最大的挑战不是漏报，而是误报——把"一个人推着工具车""一个人拉着行李箱""一个人抱着大箱子"判断成"两个人"。以下是降低误报的策略：
- 3D深度视觉判断物体的高度和宽度——成年人躯干宽度约40-60cm、高度150-180cm；推车高度约100-120cm、宽度约60-80cm。通过高度差异可有效区分
- 激光雷达获取通过物体的点云轮廓→AI分类模型（训练集：单人/双人/单车/人+车/人+行李等常见通行模式）
- 红外光幕的"通过时间"特征——一个人正常通过光幕的时间约0.8-1.5s；两个人尾随通过时，光幕被遮挡的持续时间明显延长（>3s）
最佳实践：将红外光幕（基础检测）和立体视觉（智能判断）做双重验证。光幕检测到异常→立体视觉做二次确认→确认为尾随才触发告警。这种双层架构把误报率从单光幕的10%压到了2%以下——这是在某个实验室项目中验证过的方案。
