En este artículo, proponemos un método que utiliza sensores de matriz infrarroja (IR) de baja resolución para identificar la presencia y ubicación de personas en interiores. En el primer paso, introducimos un método que utiliza sensores de matriz IR de 32 x 24 píxeles y se basa en el aprendizaje profundo para detectar la presencia y ubicación de hasta tres personas con una precisión que alcanza el 97.84%. El enfoque detecta la presencia de una sola persona con una precisión igual al 100%. En el segundo paso, utilizamos sensores de matriz IR de gama baja con una resolución aún más baja (16 x 12 y 8 x 6) para realizar las mismas tareas. Invocamos técnicas de superresolución y eliminación de ruido para aumentar fielmente las imágenes de baja resolución a resoluciones más altas. Luego realizamos tareas de clasificación e identificamos el número de personas y sus ubicaciones. Nuestros experimentos muestran que es posible detectar hasta tres personas y una sola persona con una precisión igual al 94.90% y 99.85%, respectivamente, al utilizar cuadros de tamaño 16 x 12. Para cuadros de tamaño 8 x 6, la precisión alcanza el 86.79% y 97.59%, respectivamente. En comparación con una red mucho más compleja (es decir, RetinaNet), nuestro método presenta una mejora de más del 8% en la detección.