市場研究公司Yole Développement (Yole)預測，2016-2021年間，非制冷紅外成像儀出貨量的復合年增長率為15.8%。另據不完全統計，中國紅外熱成像市場的潛在需求可達500~600億元，而目前市場僅處于起步階段，預計到2020年，紅外成像市場將增長20%以上。

面對有限的道路資源，HOV車道開始逐步發展。熟悉的朋友都知道，HOV車道是專虐“單身車”，要求乘車人必須2人及以上。所謂“上有政策，下有對策”，駕駛員們想出放玩具娃娃、寵物等代替。那么，交警蜀黎如何接招呢？

據報道，成都市交管局對于違法行為交警部門將采取現場執法和非現場執法相結合的方式進行管控，同時引進紅外熱成像技術識別車輛實載乘員數，依托科技監控設備實現對違規駛入HOV車道車輛的自動抓拍。首先科普一下。

什么是紅外熱成像？

紅外熱成像技術是一種被動紅外夜視技術，其原理為：基于自然界中一切溫度高于絕對零度的物體，均會發出不同波長紅外線，同時這種紅外線輻射都載有物體的特征信息。通過探測物體發出的紅外輻射，熱成像儀產生一個實時的圖像，從而提供一種景物的熱圖像。并將不可見的輻射圖像轉變為人眼可見的、清晰的圖像。熱成像儀非常靈敏，一般情況下能探測到小于0.1℃的溫差。

如何識別HOV車道上車輛的實載乘員數？

凡是車內只有駕駛人員，無其他乘員的，將形成相應的圖片信息傳回后臺系統，作為違法判定的材料之一。

成都針對HOV車道的道路交通設備具有以下顯著特征：一是顏色為黃色，而普通監控設備為銀灰色；二是有4個獨立設備箱，普通設備僅1個設備箱；三是具有多組補光設備保證逐車檢測。

而人體本身就是一個紅外輻射源，不停向周圍發散和吸收紅外輻射，熱成像儀僅被動采集人體的紅外輻射，將其轉換為數字信號，再生成彩色的熱圖。

目前已開設HOV車道的城市包括無錫、濟南、深圳和成都，但采用紅外熱成像技術的只有成都市。

相較于其他監控方式，紅外熱成像的優勢主要在于不依賴可見光、觀測距離遠、擁有多種顯示方式。事實上，經過專業人士測試的結果顯示，紅外熱成像的識別率并不理想。熱成像系統將紅外輻射聚焦到能夠將紅外輻射能轉換為測量的物理量的器件上，再將強弱不等的輻射信號轉換成相應的電信號，然后經過放大和視頻處理，形成可供人眼觀察的視頻圖像，多次加工，與背景對比度差。此外，熱成像分辨細節能力較差，無法看清楚人臉及外貌特征，并且對觀測目標溫差依賴較大，對高速運動目標顯示拖影嚴重。

業內人士表示，更看好視頻識別HOV車道上車輛的實載乘員數，例如正側向對車內人員取景后，利用機器學習方式，標定幾萬、十幾萬張圖像，以后可以自動實現。

在智能交通領域的應用

除用來識別車輛實載人數之外，紅外監控攝像機還可應用與道路交叉口控制和狹小巷道道路監控檢測，其核心是應用視頻圖像處理軟件，常與周界入侵探測器搭配使用。

熱成像系統在交通領域的應用表現在幾個方面：

第一是檢測汽車經過路口信號燈控制，在交叉口，熱成像可以感知行人、非機動車、機動車間不同溫度而觸發檢測將信號傳送給路口信號機，但目前國內實際路口中并未見過這種運用。

第二是沿公路行駛自動檢測事件。它不受陽光影響，幾乎不受外界環境控制，滿足了7*24小時實時監控需求。

第三，作為道路上固定安裝的檢測器，還可以用于行人檢測。Flir基于熱成像技術推出了“智能斑馬線”方案，去年已經在20多個城市安裝使用。

第四是目前布局火熱的無人駕駛。Flir智能交通中國區經理張桂杰介紹，熱成像儀作為車載設備應用于輔助駕駛，其視距是前燈的5倍，能幫助駕駛員更早地發現路障、其他車輛和拐彎等，從而有效降低夜間駕駛風險，避免傷亡事故發生。

(上圖左側為可見光的圖像，右側為紅熱熱成像的圖像)

有關研究表示，紅外熱成像技術將會是汽車智能安全輔助駕駛系統或者無人駕駛系統中的重要組成部分。

市場發展趨勢

我國自70年代才開始對紅外熱成像技術進行研究，相當長一段時間，這個技術一直停留在軍工領域。對于國內廠商來說，這條路金錢、精力成本消耗太大，周期太長，壁壘太高，風險太大。

近年來，紅外熱成像技術發展緩慢。因為成本高昂，并且受進口限制，多是軍用和特殊行業的商用,目前在交通領域的應用并不廣泛。

相較于智能交通領域，紅外熱成像技術在安防領域發展前景更為廣闊。紅外熱成像技術將成為與可見光攝像技術相匹敵的熱門產業，二者優勢互補，真正實現多光譜全天候視頻監控。