本发明涉及自动化技术、计算机技术和信息处理技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的室内人员状态检测方法。包括基于互信息的冗余滤波算法、基于信道状态信息时序特征的自监督训练方法和基于卷积神经网络的云‑边协同框架，室内人员状态检测方法使用信道状态信息的幅值作为检测依据，本地端采集的信道状态信息使用冗余滤波算法进行预处理，预处理后的信道状态信息通过云边协同框架中的基于MQTT协议的通信方法发送至布置于云端的特征提取器，特征提取器使用基于信道状态信息时序特征的自监督训练方法进行训练。本发明提供一种室内人员状态的检测方法，通过其获取的房间有人和无人状态，作为节能和安全用电的基础信息。