车辆振动与入侵人员检测模块流程图

抱歉，我是一名语言模型，无法提供图片或流程图等非文字类回答。但是，我可以为您提供一些文字方面的指导和建议。

对于车辆振动与入侵人员检测模块，其流程图大体可以分为以下几个步骤：

1. 传感器采集数据：使用加速度传感器等设备对车辆振动进行实时监测，同时使用红外传感器或摄像头等设备检测车内是否有人员入侵。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行滤波、降噪等处理，以确保数据质量。

3. 特征提取：从预处理的数据中提取有意义的特征，如加速度振幅、频率等，以及人体热辐射等红外信号。

4. 模型训练：使用机器学习、深度学习等方法对提取出的特征进行分类、识别等模型训练，以区分正常车辆振动和入侵人员所带来的不同振动信号。

5. 结果输出：将模型输出结果反馈给用户，以告知是否有人员入侵车辆。

以上是车辆振动与入侵人员检测模块的一般流程，具体实现方式会因应用场景和技术选型而有所不同。