第1章
安全预警系统概述
系统背景与需求分析 · 多传感器融合技术简介 · 云边协同架构概述 · 课程目标与学习路径
入门全景
第2章
传感器基础与选型
常见安防传感器（红外、微波、振动、烟雾、摄像头）· 性能指标 · 选型原则与实战案例
硬件选型
第3章
多传感器数据采集
数据采集硬件方案 · 传感器接口协议（I2C、SPI、UART、GPIO）· 数据采集软件框架
接口采集
第4章
数据预处理技术
数据清洗（去噪、去重）· 数据对齐（时间戳同步）· 数据归一化与标准化
清洗对齐
第5章
传感器标定与校准
传感器误差来源 · 标定方法（零偏、尺度因子、非线性）· 现场校准流程
标定精度
第6章
多传感器融合算法基础
融合层次（数据级、特征级、决策级）· 经典融合方法（加权平均、卡尔曼滤波、贝叶斯估计）
算法核心
第7章
卡尔曼滤波实战
卡尔曼滤波原理 · 状态空间模型 · C代码实现与调参经验
滤波实战
第8章
粒子滤波与非线性融合
粒子滤波原理 · 重要性采样 · 重采样 · 在安防中的应用场景
非线性粒子
第9章
特征提取与选择
时域特征（均值、方差、峰值）· 频域特征（FFT、功率谱）· 特征降维（PCA、LDA）
特征降维
第10章
决策级融合
D-S证据理论 · 投票机制 · 模糊逻辑融合 · 实战对比
决策融合
第11章
边缘计算基础
边缘计算概念 · 与云计算的区别 · 边缘节点硬件选型（Jetson、树莓派、RK3588）
边缘硬件
第12章
云边协同架构设计
分层架构（端-边-云）· 数据流设计 · 控制流设计 · 典型拓扑
架构协同
第13章
边缘端推理引擎
TensorRT · ONNX Runtime · OpenVINO部署实战 · 模型量化
推理部署
第14章
云端训练平台
数据标注工具 · 训练框架（PyTorch/TensorFlow）· 模型管理（MLflow）
训练平台
第15章
边云通信协议
MQTT协议详解 · gRPC · WebSocket · 数据压缩与加密
通信协议
第16章
实时数据流处理
Kafka/EMQX消息队列 · 流处理框架（Flink）· 边缘端流处理
流式实时
第17章
模型分布式训练
数据并行 · 模型并行 · 联邦学习基础 · 在安防中的隐私保护
分布式联邦
第18章
模型压缩与加速
剪枝 · 量化 · 蒸馏 · 硬件加速（NPU/GPU/FPGA）
压缩加速
第19章
异常检测算法
基于统计的方法 · 基于距离的方法 · 孤立森林 · 自编码器
异常检测
第20章
行为识别与目标跟踪
YOLO系列 · DeepSORT · 行为分类（LSTM/Transformer）
跟踪行为
第21章
多模态融合
视觉+红外融合 · 视觉+音频融合 · 融合策略对比
多模态融合
第22章
系统可靠性设计
冗余设计 · 故障切换 · 心跳机制 · 数据一致性保障
可靠性高可用
第23章
安全与隐私保护
数据加密（AES/RSA）· 差分隐私 · 安全多方计算
安全隐私
第24章
系统性能优化
延迟优化 · 吞吐量优化 · 资源调度（Kubernetes边缘版）
性能调度
第25章
测试与验证
单元测试 · 集成测试 · 压力测试 · 现场验收标准
测试验收
第26章
运维与监控
日志收集（ELK）· 指标监控（Prometheus+Grafana）· 告警策略
运维监控
第27章
案例实战1：周界入侵检测
红外+微波+摄像头融合 · 系统搭建与效果评估
实战周界
第28章
案例实战2：火灾预警系统
烟雾+温度+火焰摄像头融合 · 早期预警与联动
实战火灾
第29章
案例实战3：智能楼宇安防
多传感器+云边协同综合方案 · 全系统集成
实战楼宇
第30章
课程总结与未来展望
技术趋势（AIoT、数字孪生）· 职业发展建议 · 资源推荐
总结趋势