红外热成像在自动驾驶中识别行人和其他障碍物的能力基于以下原理和方法：
- 热特征识别： 红外热成像技术能够捕捉环境中物体的热特征。行人和其他物体通常会散发出热量，因此它们在热成像图像上呈现出不同的温度特征。深色表示较冷的区域，而亮色表示较热的区域。
- 物体检测： 红外热成像数据首先经过物体检测算法的处理，以识别潜在的物体。这些算法可以检测到图像中的热点或热区域，这些热点可能对应于行人、车辆、动物或其他障碍物。
- 目标分类： 一旦物体被检测到，系统会使用深度学习或传统的图像处理技术对这些物体进行分类。深度学习模型可以训练以识别不同类型的物体，例如行人、自行车、汽车等。
- 目标跟踪： 一旦行人或其他障碍物被检测和分类，系统可以跟踪它们的运动。这允许自动驾驶车辆预测这些目标的未来位置，并采取适当的行动，以避免碰撞。
- 数据融合： 红外热成像数据通常与其他传感器数据（如激光雷达、摄像头和雷达）进行融合，以提供更全面的环境感知。这种多传感器融合可以减少误报和漏报，提高检测的准确性。
- 决策和控制： 一旦行人或其他障碍物被识别并跟踪，自动驾驶系统可以采取适当的决策，例如减速、变道或紧急制动，以确保车辆和行人之间的安全距离。
总之，红外热成像技术通过检测和识别物体的热特征，结合物体检测、分类、跟踪和数据融合等技术，有助于自动驾驶车辆识别行人和其他障碍物，从而提高驾驶的安全性和可靠性。这种技术在夜间驾驶、雨雪天气和低光条件下尤其有用，因为它不受光线影响，能够在这些恶劣条件下提供可靠的环境感知。
