市場研究公司Yole Développement （Yole）預測，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 。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。

市場研究公司Yole Développement （Yole）預測，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 。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 ，快跟小編一起來了解一下吧。

成都HOV車道試點，巧用熱成像技術實現違章監控

HOV車道（high-occupancy vehiclelane），即高乘載車道，即只有載有多名乘員的車輛才能行駛的車道。 成都近年來，小汽車保有量接近410萬量，高居全國第二，成都交通管理局決定試行HOV車道。

但實際操作中的監拍取證問題卻無法解決。要對違章車輛進行判斷和篩選，也就意味著監控必須準確分辨出車內的乘客數量。另外，霧霾、雨雪等天氣，或可見光不足的情況（例如深夜），需要監控攝像不受干擾地繼續監拍來往車輛——這些對于傳統可見光攝像頭而言，無法全面實現，而新技術熱像科技的帶入將如何解決？

成都交通管理局首次大膽引進了紅外熱像技術，利用熱像儀對HOV車道上的車載人數進行實時監控。熱像科技最大的優勢在于，它能規避煙霧、雨雪、光線的影響，完成清晰、零干擾的監拍工作 。

通過熱像儀抓拍的紅外熱像圖，車輛上的載客數量一目了然。與此同時，配合前、側、后三個角度的普通攝像抓拍監控，與熱像儀監控形成聯動，構成一條完整的違章證據鏈。

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。

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。