在开发基于AI的红外热成像夜视ADAS系统中，我们应如何优化行人检测算法以降低虚警率并提高实时性？

在研发基于AI的红外热成像夜视ADAS系统时，优化行人检测算法以降低虚警率并提升实时性是一个核心挑战。建议如下：

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，针对虚警率，需要优化目标检测模型。可以采用深度学习方法，如使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和目标识别。通过在大规模多样化的数据集上预训练，结合迁移学习，可以在不同的环境条件下提高模型的泛化能力。例如，可以采用Focal Loss对轻样本进行加权，解决类别不平衡问题，从而减少因环境变化或干扰物引起的误判。

其次，对于实时性问题，应着重考虑算法的效率和硬件的优化。在算法层面，可以采用轻量级神经网络模型，如MobileNet、ShuffleNet等，这些模型针对边缘计算进行了优化，可以在有限的计算资源下保持较高的处理速度。同时，还可以采用模型剪枝、量化等技术减少模型复杂度和推理时间。

在硬件层面，优化嵌入式系统的图像处理单元（ISP）和多核处理器的调度策略是提高实时性的关键。确保硬件平台能够支持并行计算和高效的数据传输，以满足实时处理的需求。另外，采用专用的AI加速芯片或GPU也能大幅提高运算速度。

最后，结合行业内的专家团队经验，进行实际道路场景的测试和数据分析，不断迭代算法，优化行人检测模型，确保其在各种环境下的稳定性和准确性。这样可以有效地解决虚警率和实时性问题，为ADAS系统在实际应用中提供强有力的技术支持。

建议结合《红外热成像夜视ADAS：安全驾驶新突破与市场挑战》一文，以获取更多关于该领域最新的研究成果和技术应用案例，进一步深入理解AI平台在红外热成像夜视ADAS系统中的应用，并为解决行人检测的虚警率和实时性问题提供更多的参考和启发。

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)