智能眼镜如Meta Ray-Ban的兴起，让隐藏摄像头成为隐私威胁。这些设备外观普通，却内置高清摄像头，支持实时录制与直播，LED指示灯易被遮挡。Ray-BANNED项目提出硬件反制方案：佩戴专用眼镜，利用IR LED照射目标镜片，捕捉CMOS传感器的“猫眼效应”（retro-reflectivity）反射信号，实现被动检测。该方法无需自身摄像头，避免循环依赖，适用于社交场合快速扫瞄。
光学检测核心原理
摄像头镜头对入射光产生强反射，尤其是红外波段。IR LED发射850nm或940nm近红外光，照射目标后，光电二极管（photodiode）接收返回信号。正常镜片反射呈宽波形，摄像头则产生尖锐峰值（短时高强度反射）。项目原型测试显示，手机后摄产生快速尖峰，而屏幕反射更平缓。通过信号时序分析，可区分摄像头。
硬件参数需精确匹配人体工程：IR LED峰值波长850nm（可见微红，便于调试）或940nm（隐形），辐射角15-30°，驱动电流20-50mA（限流电阻220Ω）。接收端用BPW34光电二极管，灵敏度高峰在850-950nm，搭配运放如TL081放大10-100倍，带宽>10kHz捕捉扫瞄动态。Arduino Uno采样ADC（10位，采样率1kHz），记录波形。
电路简易：LED经2222A NPN晶体管PWM调制（频率1kHz，占空比50%），避免直驱过热。电源5V电池组，功耗<200mW。镜架集成4-8个LED阵列（双镜腿各2-4个），聚焦前方1-2m范围。测试距离4英寸时，Ray-Ban镜头信号弱但有峰值差异，覆盖镜头vs遮挡对比峰高差20-50%。
扫瞄模式与信号处理
静态照射信号不稳，引入用户扫瞄：左右上下“井”字轨迹（速度30cm/s，周期2s）。波形序列指纹化：摄像头多尖峰，镜片平滑。阈值设定：峰值幅度>0.5V（归一化），持续<50ms，峰密度>3/周期。伪代码处理：
for sweep in sweeps:
peaks = find_peaks(signal, height=0.5, width=10)
if len(peaks) > 3 and avg_height(peaks) > 0.3:
alert("Camera detected")
滤波：低通10Hz去噪，高通1Hz除DC。ML可选：简单阈值分类准确率80%，未来用1D CNN训练波形数据集提升至95%。
局限显露：环境光干扰（日光IR成分），建议940nm+窄带滤镜。距离>30cm信号衰减指数，限社交距离。Ray-Ban测试不一致（弱信号），需更多LED功率或准直透镜（f=5mm凸透镜，聚光增益5x）。多人场景多径反射，引入方向性PD阵列（4象限）估方位。
BLE指纹补充可靠性
光学易伪阳（反光饰品），结合Networking：ESP32嗅探BLE广告。Meta Ray-Bans开机/出盒广播Manufacturer ID 0x01AB（Meta SIG），Service UUID 0xFD5F。RSSI阈值-70dBm，数据模式匹配“020102102716e4”。检测即播放警报音。优势：被动、无需视线，覆盖5m。但仅配对/开机有效，跟随连接需nRF52跳频硬件（$20）。
工程清单：
- 硬件：Arduino/ESP32板、8x IR LED（850/940nm）、BPW34 PD、晶体管/电阻、电镜架（3D打印）。
- 组装：镜腿PCB（2x3cm），胶固定LED 2cm间距对准前方。
- 标定：暗室扫瞄已知摄像头/镜片，调阈值假阳<5%。
- 监控：OLED屏显示RSSI/峰值，振动+蜂鸣警报。
- 回滚：阈值自适应（均值+2σ），功耗优化睡眠模式（唤醒GPIO）。
优化路径：集成ASIC（低功耗MCU），多波长融合（850+940差分），APP蓝牙同步日志。成本<50USD，续航8h。风险：假阴（低反镜头），法规（IR眼安全Class1）。测试覆盖Ray-Ban/Huawei，眼镜店验证。
该方案落地性高，DIY友好，推动隐私硬件生态。相比软件禁令，硬件被动检测更可靠。
资料来源：
[1] GitHub NullPxl/banrays：项目原型与测试波形。
[2] HN Show HN：Ray-BANNED讨论，41 points。