由于紅外熱像儀不依賴于燈光變化，因此紅外熱像儀可以作為一種室外測溫儀，在行人檢測研究中非常受歡迎。這意味著室外測溫儀也將在夜間發(fā)生，這也是減少大多數(shù)人與車之間發(fā)生事故的方式。之前的研究提出了一種基于汽車的檢測系統(tǒng)，其中涉及到一種針對行人的跟蹤系統(tǒng)。它既適用于靜止的車輛，也適用于行駛中的車輛。之后使用空間分辨率較低的室外測溫儀，通過結(jié)合三種不同的方法建立了一個魯棒的行人探測器，用于車輛行人檢測。Olmeda用室外測溫儀設(shè)計了一種行人檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)人的體溫和體型進(jìn)行檢測，并使用卡爾曼濾波器對其進(jìn)行跟蹤。并且作者提出了一種基于定向相位一致直方圖和SVM分類器的檢測系統(tǒng)，用于對行人進(jìn)行分類。后續(xù)工作添加了一個驗證步驟，其中將檢測到的對象與行人模型進(jìn)行匹配。這些基于紅外熱像儀—室外測溫儀的方法都大大減少了夜間行駛的汽車于行人的事故發(fā)生率。

圖為室外測溫儀下的夜間行人

廣泛用途的行人檢測包括基于體溫、形狀和外觀的方法以及基于局部特征的方法。除了根據(jù)體溫判斷是否人類以外，應(yīng)使用基于形狀的檢測和基于外觀的人類定位。在將形狀提示用于消除非行人物體之后，將前景與背景分離，外觀提示有助于確定行人的確切位置。使用局部特征和分類器的組合，這包括HOG（方向梯度直方圖）功能和Edgelets檢測，而Adaboost和SVM級聯(lián)用作分類器。而且，在FPGA上實現(xiàn)了嵌入式行人檢測系統(tǒng)。已經(jīng)測試了一種基于汽車的立體視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)距離估計，大小，縱橫比和頭部形狀定位來檢測有溫度的區(qū)域并對其進(jìn)行分類。

不僅如此，可以在具有斑馬線的道路兩旁使用室外測溫儀對行駛的機(jī)動車進(jìn)行提醒，在行人陸陸續(xù)續(xù)經(jīng)過時，出現(xiàn)畫面，警報響起，使得機(jī)動車能夠減速行駛通過斑馬線。為了跟蹤行人，對于靜態(tài)情況，當(dāng)機(jī)器人靜止不動時，會應(yīng)用圖像差異和閾值進(jìn)行人工檢測。當(dāng)移動時，系統(tǒng)使用光流從移動場景背景中過濾出移動前景對象。根據(jù)室外測溫儀，可利用一種基于局部特征（SURF）的方法來檢測身體部位來跟蹤人類。跟蹤部分使用基于卡爾曼的對象位置預(yù)測來克服缺乏區(qū)分人的色彩特征的問題。對于用室外測溫儀拍攝的場景，卡爾曼預(yù)測被幀之間的偏移矢量計算所代替。