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(cè)溫儀，在行人檢測(cè)研究中非常受歡迎。這意味著室外測(cè)溫儀也將在夜間發(fā)生，這也是減少大多數(shù)人與車(chē)之間發(fā)生事故的方式。之前的研究提出了一種基于汽車(chē)的檢測(cè)系統(tǒng)，其中涉及到一種針對(duì)行人的跟蹤系統(tǒng)。它既適用于靜止的車(chē)輛，也適用于行駛中的車(chē)輛。之后使用空間分辨率較低的室外測(cè)溫儀，通過(guò)結(jié)合三種不同的方法建立了一個(gè)魯棒的行人探測(cè)器，用于車(chē)輛行人檢測(cè)。Olmeda用室外測(cè)溫儀設(shè)計(jì)了一種行人檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)人的體溫和體型進(jìn)行檢測(cè)，并使用卡爾曼濾波器對(duì)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(lèi)器的檢測(cè)系統(tǒng)，用于對(duì)行人進(jìn)行分類(lèi)。后續(xù)工作添加了一個(gè)驗(yàn)證步驟，其中將檢測(cè)到的對(duì)象與行人模型進(jìn)行匹配。這些基于紅外熱像儀—室外測(cè)溫儀的方法都大大減少了夜間行駛的汽車(chē)于行人的事故發(fā)生率。

圖為室外測(cè)溫儀下的夜間行人

廣泛用途的行人檢測(cè)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(lèi)以外，應(yīng)使用基于形狀的檢測(cè)和基于外觀的人類(lèi)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(lèi)器的組合，這包括HOG（方向梯度直方圖）功能和Edgelets檢測(cè)，而Adaboost和SVM級(jí)聯(lián)用作分類(lèi)器。而且，在FPGA上實(shí)現(xiàn)了嵌入式行人檢測(cè)系統(tǒng)。已經(jīng)測(cè)試了一種基于汽車(chē)的立體視覺(jué)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)距離估計(jì)，大小，縱橫比和頭部形狀定位來(lái)檢測(cè)有溫度的區(qū)域并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。

不僅如此，可以在具有斑馬線的道路兩旁使用室外測(cè)溫儀對(duì)行駛的機(jī)動(dòng)車(chē)進(jìn)行提醒，在行人陸陸續(xù)續(xù)經(jīng)過(guò)時(shí)，出現(xiàn)畫(huà)面，警報(bào)響起，使得機(jī)動(dòng)車(chē)能夠減速行駛通過(guò)斑馬線。為了跟蹤行人，對(duì)于靜態(tài)情況，當(dāng)機(jī)器人靜止不動(dòng)時(shí)，會(huì)應(yīng)用圖像差異和閾值進(jìn)行人工檢測(cè)。當(dāng)移動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)使用光流從移動(dòng)場(chǎng)景背景中過(guò)濾出移動(dòng)前景對(duì)象。根據(jù)室外測(cè)溫儀，可利用一種基于局部特征（SURF）的方法來(lái)檢測(cè)身體部位來(lái)跟蹤人類(lèi)。跟蹤部分使用基于卡爾曼的對(duì)象位置預(yù)測(cè)來(lái)克服缺乏區(qū)分人的色彩特征的問(wèn)題。對(duì)于用室外測(cè)溫儀拍攝的場(chǎng)景，卡爾曼預(yù)測(cè)被幀之間的偏移矢量計(jì)算所代替。