基于DM6437的车载红外行人检测系统,通过图像处理和模式识别技术来提取和判定在红外图像中的行人信息,提醒驾驶员前方可能出现的危险行人。远红外摄像头是根据热辐射来成像,不受外界光源的影响,特别适合在夜间或大雾等天气下使用。本文的工作是在实验室前期工程的基础上进行的,主要解决由于提取的行人特征简单而导致的检测率不高、虚警较高,并且对行人检测算法优化不够而导致的实时性差等问题。本文的具体工作如下：1)深入了解了DM6437芯片功能特点,理解DSP/BIOS的多任务处理和同步机制。在此基础上提出和实现了对输入红外图像进行奇偶帧处理策略和隔帧处理策略,在保证系统检测率的基础上,提升系统对红外图像的处理速度,从而提高了图像输出帧率。2)学习并使用TI的VLIB库和IQmath库和DSP平台特性,来对系统进行性能上的优化,提升系统的实时性。3)在实现行人检测主程序中,设计和实现了对行人和背景目标ROI有效的级联分类器算法,包括检测目标宽高比、基于场景信息过滤的路面检测、头部自适应检测、HOG特征+SVM分类。还对行人ROI的距离进行了预测,将系统的检测区域划分为了重点区域和非重点区域,在每个区域采取对行人不同灵敏度的算法。4)利用UART来设计和实现PC端和DSP端的通信,实现人机交互功能。5)对不同的场景对系统进行了大规模的系统测试。测试主要是从检测率、虚警率、实时性三个方面进行。测试结果表明当前系统基本满足实际应用的要求,可以推向市场。