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车载红外行人检测在准确率和实时性方面存在多方挑战.文中基于行人头部、躯干成像与背景之间存在灰度分布差异,构建行人头部模型和躯干模型作为前端分类器,后端采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类;结合多帧校验和最近邻匹配跟踪行人.实验结果表明,检测时间基本持平,提高了检测准确率.