本文综述车内防窒息智能报警系统的研究进展，聚焦于环境监测技术、报警逻辑设计与物联网集成。系统通过温湿度传感器（如DHT11）、气体传感器（如SGP30）及人体红外检测模块（如HC-SR505）实时监测车内环境，结合STM32F103C8T6微控制器实现数据处理与多模态报警（声光、短信、通风联动）。文献分析表明，现有系统在阈值动态优化、算法智能化及多场景适应性方面仍存在挑战。未来研究需结合机器学习优化阈值预测，并提升系统的实时性与可靠性。
分析车内窒息事故频发，尤其儿童滞留或密闭环境导致CO₂浓度骤升、温度过高等问题。传统被动防护手段（如开窗提醒）无法满足实时监测需求，亟需智能化主动预警系统。
提升车辆安全性能，降低窒息事故发生率。 推动车载物联网技术发展，促进智能汽车安全标准的完善。 通过远程报警与应急通风，为乘员提供多维度安全保障。
国内研究： 技术路线：多采用单片机（如STM32、51系列）结合传感器（DHT系列、MQ系列）实现基础监测功能（文献6、10）。 创新方向：部分研究引入物联网模块（如SIM900、ESP8266）实现远程报警（文献2、5）。 不足：阈值设定静态化，缺乏动态环境适应能力；用户交互界面功能单一（文献1、3）。 国外研究： 技术特点：基于AI算法的自适应阈值优化（如LSTM预测CO₂趋势）、多传感器数据融合技术（文献未提及，可补充）。 典型案例：特斯拉等车企集成车内空气质量监测系统，但未专门针对防窒息场景。 对比总结：国内研究侧重硬件集成与功能实现，国外更注重算法优化与系统智能化。
主控单元：STM32F103C8T6（72MHz主频、丰富外设接口）。 传感器模块：DHT11（温湿度）、SGP30（CO₂/TVOC）、HC-SR505（人体检测）。 执行机构：蜂鸣器、LED、继电器控制风扇、SIM900短信报警。
分层报警机制：环境参数超阈值且检测到人员时触发声光报警→短信通知→通风联动。 用户交互：基于Blinker平台的实时数据可视化与远程控制。
多传感器协同检测，结合人体状态判断降低误报率。 模块化设计兼顾实时性与扩展性，预留机器学习算法接口。
成果：现有系统通过多模态报警与物联网集成，显著提升了车内安全防护能力。 不足： 阈值静态设定缺乏动态适应性，极端环境（如高湿度）下传感器精度下降。 算法智能化水平有限，未充分利用历史数据进行趋势预测。 未来方向： 引入深度学习（如LSTM）优化CO₂浓度预测与阈值动态调整。 开发低功耗广域物联网（NB-IoT）模块，增强通信稳定性。 拓展多场景应用（如校车、网约车）并制定行业安全标准。