前言
传统摄像头在夜间、强眩光、逆光等场景下表现受限。热成像（Thermal Imaging）相机通过检测物体热辐射工作，在完全黑暗环境下仍可正常工作，为 DMS 和 ADAS 提供可靠的夜间感知能力。
一、热成像 vs 红外 vs 可见光
1.1 工作原理对比
| 类型 |
工作原理 |
光源需求 |
| 可见光 |
检测可见光反射 |
需要环境光 |
| 主动红外（NIR） |
检测近红外反射 |
需要 IR LED 补光 |
| 热成像（LWIR） |
检测物体热辐射 |
无需任何光源 |
1.2 场景适应性对比
| 场景 |
可见光 |
主动红外 |
热成像 |
| 白天 |
✅ |
✅ |
✅ |
| 夜间 |
❌ |
✅ |
✅ |
| 完全黑暗 |
❌ |
✅（需补光） |
✅（无需补光） |
| 强眩光 |
❌ |
⚠️ |
✅ |
| 逆光 |
❌ |
⚠️ |
✅ |
| 雾/烟/尘 |
❌ |
⚠️ |
✅ |
二、热成像在 DMS 的应用
2.1 夜间驾驶员检测
| 应用 |
说明 |
| 驾驶员存在检测 |
检测驾驶员热辐射 |
| 眼动追踪 |
检测眼睛区域热特征 |
| 疲劳检测 |
检测面部温度分布变化 |
2.2 优势
| 优势 |
说明 |
| 无补光需求 |
不需要 IR LED，降低功耗 |
| 穿透遮挡 |
可穿透烟雾、薄雾 |
| 抗眩光 |
不受对向车辆远光灯影响 |
| 隐私友好 |
仅显示热图，无面部细节 |
2.3 挑战
| 挑战 |
说明 |
| 分辨率较低 |
通常 640×512 或更低 |
| 成本较高 |
比普通摄像头贵 |
| 细节不足 |
难以识别精细面部特征 |
三、热成像在 ADAS 的应用
3.1 夜间行人/动物检测
| 应用 |
说明 |
| 行人检测 |
AI 识别行人和动物 |
| 障碍物检测 |
检测道路障碍 |
| 夜间 AEB |
夜间自动紧急制动 |
3.2 实际案例
| 案例 |
说明 |
| 长城坦克 400 |
集成 Raytron 热成像相机 |
| Speedir Night Owl |
2025 款热成像驾驶相机 |
| Subaru Forester |
Roboinfinity 热成像夜视 |
四、技术方案
4.1 Speedir Night Owl
| 参数 |
规格 |
| 分辨率 |
640×512 |
| 视场角 |
宽视角 |
| AI 功能 |
行人、动物、障碍物检测 |
| 警报 |
视觉 + 音频警报 |
4.2 Raytron 方案
| 参数 |
规格 |
| 应用车型 |
长城坦克 400 |
| 场景 |
越野夜间驾驶 |
| 特点 |
完全黑暗环境工作 |
五、热成像技术演进
5.1 技术趋势
| 趋势 |
说明 |
| 分辨率提升 |
从 320×240 到 640×512 |
| 成本下降 |
规模化生产降低成本 |
| AI 融合 |
与可见光摄像头融合 |
| 车规级 |
满足汽车可靠性要求 |
5.2 市场预测
| 预测 |
说明 |
| IDTechEx 报告 |
2025-2035 车载红外市场分析 |
| 应用领域 |
DMS、ADAS、自动驾驶 |
六、对 IMS 开发的启示
6.1 技术选型
| 场景 |
推荐方案 |
| 白天 DMS |
红外摄像头（NIR） |
| 夜间 DMS |
红外摄像头 + IR LED 补光 |
| 全天候 DMS |
红外 + 热成像融合 |
| 隐私敏感场景 |
热成像为主 |
6.2 融合架构
1
2
3
4
5
| 红外摄像头 → 眼动追踪、视线方向
↘
融合决策 → 驾驶员状态
↗
热成像相机 → 夜间存在检测、温度特征
|
6.3 成本考虑
| 方案 |
成本 |
| 仅红外摄像头 |
基准 |
| 红外 + 热成像融合 |
+$100-300 |
七、与竞品对比
7.1 夜视方案对比
| 方案 |
技术 |
优势 |
劣势 |
| 热成像 |
LWIR |
完全黑暗工作，抗眩光 |
分辨率低，成本高 |
| 主动红外 |
NIR + LED |
分辨率高，成本低 |
需补光，受眩光影响 |
| 微光夜视 |
图像增强 |
分辨率高 |
需要微弱环境光 |
总结
热成像相机的核心价值：
- 完全黑暗工作：无需任何光源
- 抗眩光：不受强光干扰
- 穿透遮挡：雾、烟、尘环境可用
- 隐私友好：仅显示热图
- 全天候：白天夜间均可工作
对于 IMS 开发，热成像可作为红外摄像头的补充，提升夜间场景可靠性。
参考来源：
发布日期： 2026-04-10