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鉴于远红外成像技术具有全天候场景监测的特点,提出一种面向夜间场景的车载远红外行人检测方法。根据远红外成像特性,通过全局图像阈值化处理滤除大量干扰背景区域,结合局部阈值化处理和图像区域合并策略提取候选行人目标区域RoIs(Regions of Interest);提取RoIs的聚合通道特征表达远红外行人的局部形状特性,并采用集成学习算法AdaBoost判断RoIs的类别归属;在连续多帧图像序列中通过尺度自适应跟踪算法对行人识别结果进行综合决策,滤除单帧图像行人识别结果中的误检目标,提高行人检测结果的鲁