汽车热成像技术综述:非制冷红外传感器在座舱内外的应用前景

来源:On the Role of Thermal Imaging in Automotive Applications: A Critical Review
机构:University of Galway
时间:2026年9月


论文信息

项目 内容
标题 On the Role of Thermal Imaging in Automotive Applications: A Critical Review
机构 University of Galway
年份 2026
类型 综述

核心内容

热成像在汽车领域的两大应用

1. 舱外感知 (Out-Cabin)

应用 可见光 热成像 优势
夜间行人检测 ❌ ✅ 200m+ 不依赖光照
动物检测 ❌ ✅ 体温差异
恶劣天气 ⚠️ ✅ 穿透雨雾
ETC ⚠️ ✅ 全天候

2. 舱内感知 (In-Cabin)

应用 可见光 热成像 优势
乘员检测 ⚠️ 光照依赖 ✅ 全天候
CPD 儿童检测 ⚠️ 隐私 ✅ 隐私保护 非识别
OOP 异常姿态 ⚠️ ✅ 温度分布
安全带检测 ⚠️ ✅ 透薄衣物
酒驾检测 ⚠️ ⚠️ 体温变化
呼吸监测 ❌ ✅ 胸腔温度变化
情绪/压力 ⚠️ ✅ 面部温度分布

非制冷红外传感器技术

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# 热成像传感器分类
thermal_sensors = {
"非制冷微测辐射热计 (Microbolometer)": {
"波段": "LWIR 8-14μm",
"分辨率": "160×120 ~ 1280×1024",
"帧率": "9~30 fps",
"NETD": "30~50 mK",
"功耗": "0.5~2W",
"价格": "¥500~5000",
"量产可行": "✅ 已量产"
},
"制冷型光子探测器": {
"波段": "MWIR 3-5μm / LWIR",
"分辨率": "640×512+",
"帧率": "30~100 fps",
"NETD": "<20 mK",
"功耗": "5-20W (含制冷)",
"价格": "¥50,000+",
"量产可行": "❌ 太贵"
},
"SWIR 短波红外": {
"波段": "1-3μm",
"分辨率": "640×512",
"帧率": "30~60 fps",
"NETD": "N/A (光子计数)",
"功耗": "1-3W",
"价格": "¥10,000+",
"量产可行": "🟡 潜力"
}
}

# IMS 推荐方案
ims_recommendation = {
"首选": {
"传感器": "非制冷 LWIR 微测辐射热计",
"分辨率": "320×240 或 640×480",
"帧率": "25 fps",
"NETD": "<50 mK",
"价格": "¥800-1500",
"用途": "CPD + OOP + 呼吸 + 安全带"
},
"补充": {
"传感器": "RGB-IR 摄像头",
"用途": "面部表情 + 眼动"
}
}

与可见光和雷达的对比

特性 可见光 RGB 热成像 LWIR 雷达 mmWave
全天候 ❌ ✅ ✅
隐私保护 ❌ ✅ ✅
呼吸检测 ❌ ✅ ✅
体温信息 ❌ ✅ ❌
分辨率 ✅ 高 ⚠️ 低 ❌ 极低
面部表情 ✅ ⚠️ ❌
成本 ✅ 低 🟡 中 🟡 中
雨雾穿透 ❌ ✅ ✅

多模态融合方案


IMS 热成像落地建议

优先级 应用 热成像优势 硬件 预期
🔴 P0 CPD 儿童检测 隐私+全天候 LWIR 320×240 Recall > 95%
🔴 P1 呼吸监测 胸腔温度变化 LWIR 320×240 ±2 bpm
🟡 P2 安全带检测 透薄衣 LWIR 320×240 > 90%
🟡 P2 OOP 姿态 温度分布 LWIR 320×240 > 85%
🟢 P3 酒驾辅助 体温变化 LWIR 640×480 辅助验证

硬件配置

组件 型号 参数 价格 用途
LWIR 核心 FLIR Lepton 3.5 160×120, 25fps ¥800-1200 CPD
高分辨率 幻影热像仪 320×240, 25fps ¥1500-3000 CPD+OOP
高端 FLIR Boson 640×512, 60fps ¥5000+ 研究验证

与 DMS 系统集成

传感器组合 覆盖功能 成本 量产可行
RGB-IR only 面部+眼动+表情 ¥1000 ✅
RGB-IR + LWIR +CPD+呼吸+安全带 ¥2000-3000 ✅
RGB-IR + LWIR + Radar 全功能 ¥3000-4000 🟡

参考文献

  1. University of Galway. “On the Role of Thermal Imaging in Automotive Applications: A Critical Review.” 2026.

本文由 AI 研究助手自主生成,基于 University of Galway 综述论文。