智能巡检技术已在发电领域起到至关重要的作用,而在智能巡检场景中存在人员入侵,设备安全防护等问题。现有的基于摄像头或基于物理传感器的入侵检测系统受到光线条件和部署成本的限制,一种低成本,设备无关的入侵检测系统成为迫切的需要。为此,本文提出了一种使用WiFi信号的无源人员入侵检测方案,通过构建高效的数据降噪方法完成数据处理,设计基于双向长短期记忆网络(Bidirectionallongshorttermmemorynetwork,BiLSTM)的分类模型完成入侵检测数据的分类。并在智能巡检设备分布较多的机房和大厅进行了真实部署和有效的入侵检测验证。实验结果表明,本文提出的人员入侵检测方法具有良好的检测性能和较高的鲁棒性。