在红外热成像夜视ADAS系统中，如何通过AI技术优化行人检测算法，降低虚警率同时提高系统的实时性？

为了优化红外热成像夜视ADAS系统的行人检测算法，降低虚警率并提升实时性，我们可以从以下几个方面着手：

参考资源链接：[红外热成像夜视ADAS：安全驾驶新突破与市场挑战](https://wenku.csdn.net/doc/4xw2g088dk?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要优化AI算法模型。选择合适的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，开发高效的卷积神经网络（CNN）模型。这些模型能够处理复杂的数据模式，并在非结构化的热成像数据中准确识别行人。

其次，采用多模态数据融合策略。整合来自红外热成像传感器和雷达、激光雷达等多种传感器的数据，利用数据融合技术提高检测的准确性和鲁棒性，从而降低虚警率。

接下来，实时性方面，要优化算法的计算效率。可以采用轻量级网络结构，如MobileNet或ShuffleNet，这些结构专为移动和嵌入式设备设计，能在保持较高准确率的同时，显著减少计算资源的消耗，提高处理速度。

此外，实施在线学习和自适应调整机制。通过持续收集真实场景中的数据，实时更新算法模型，使得系统能够快速适应复杂多变的驾驶环境，减少误检和漏检。

最后，引入专家系统和规则引擎。通过专家知识的嵌入，对AI算法的输出进行校验，进一步减少误报。同时，规则引擎可以根据不同的交通场景和环境条件动态调整检测策略。

综上所述，通过上述措施，我们可以在红外热成像夜视ADAS系统中有效降低虚警率，提升实时性，从而提高夜间行车的安全性。对于想要深入了解这一领域的读者，我推荐阅读《红外热成像夜视ADAS：安全驾驶新突破与市场挑战》一书，该书详细介绍了该系统的应用背景、技术细节以及市场前景，为解决当前问题提供了更全面的知识支持。

参考资源链接：[红外热成像夜视ADAS：安全驾驶新突破与市场挑战](https://wenku.csdn.net/doc/4xw2g088dk?spm=1055.2569.3001.10343)